99.95%!国产Raise3D桌面级3D打印技术具有颠覆性的成功率,广获应用

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导读:“打印故障率甚至要远低于进口的价值百万级别工业级FDM(工业级千分之五的水平)。正是由于这样的打印表现,使产品得到了很多大型3D打印服务商的认可。”

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对3D打印行业来说,TCT亚洲展(亚洲3D打印、增材制造展览会)一直扮演着重要引领的角色。其Slogan也从最早的“设计灵感制造创意”,到“设计制造一体化”,再到当下的“构建3D打印与增材思维”,TCT一直是推动3D打印技术应用的重要组成力量。2023年9月12日-14日,第9届TCT亚洲展将在国家会展中心(虹桥)举办,作为此次展会的参展商和赞助合作伙伴,Raise3D复志科技此次的展台搭建体现出该公司对于从原型到生产的全新理解——Raise the Production!

作为穿越疫情三年之后的首届展会,Raise3D将把过去三年沉淀的各项应用,以极高的浓度在本届TCT上为观众展示,观众将在展台上看到后现代主义的拼接——一个运动快闪店、一个超级“打印农场”、一个汽车4S车店

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7×24小时连续工作
打造超级3D打印农场

由12台配置HyperSpeed高速套件的Pro3和Pro3 Plus带来的3D打印农场矩阵,将展示高速、高精度和连续生产的能力,将颠覆对于FDM/FFF技术的固有认知

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展会首日(9月12日)更有合作伙伴关于3D打印服务、人工智能和自动化生产的精彩的演讲!

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Raise3D复志科技CTO李健喆表示:“Pro3系列在目前生产服务商和大型的工厂集群客户都有极好的应用示范,作为FDM类型打印机,其核心连续生产指标——打印故障率甚至要远低于进口的价值百万级别工业级FDM(工业级千分之五的水平)。正是由于这样的打印表现,使产品得到了很多大型3D打印服务商的认可。”

▲嘉立创 x Raise3D复志科技联合案例发布

面向可持续的未来
新能源汽车改装和售后

这次我们还在展台里面塞进一个新能源汽车售后展区,一个汽车改装展区,展示了面对不同的制件,Raise3D打印设备在汽车改装领域展现出的多种应用能力。对于售后服务或者是汽车改装店来说,目前新能源的4S越来越集中在中央商圈,Raise3D打印机能高速地打印出客户需要做的改装件或者需要维修更换的零件,未来将有机会像眼镜一样实现立等可取的效果。以下为改装样件展示:

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此外,Raise3D还推出全新工业级3D打印机RMF500,非常适合汽车行业的试制以及后市场。Raise3D CTO李健喆表示,“2023新款的RMF500搭载了HyperFFF™技术,也很有可能是全球第一款把主动消振的高速3D打印技术加到工业级产品的设备。” 

设计制造一体化
运动品牌快闪店

Raise3D复志科技展台内还开设了一个运动快闪店,3D打印的碳纤维单车、3D打印鞋等都可以在一览无余,此外还准备了刚刚全新发售的2款运动鞋,可以在现场试穿,并在展会现场直接扫码下单,快递到家。

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匹克态极910板鞋鞋面采用FDM熔融堆积3D打印技术,轻盈、透气、100%可回收再利用。鞋面线条灵感来自赛博朋克美学中的神经义体贯穿整个鞋身,将复古的构型全部突破重构。

  • 匹克态极910 3D打印板鞋

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匹克音爆2.0 3D打印「音浪系列」篮球鞋灵感源自战斗机划过海面激起的浪花,鞋面布满精细的3D打印海浪纹理,仿佛将汹涌的海浪凝固在鞋面上,赋予了鞋子动感十足的外观,每一步都如同冲浪者踩在汹涌海浪之上。

  • 匹克音爆2.0 3D打印鞋

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▲Raise3D如何助力匹克运动鞋生产转型?

一款新的产品发布

全新设备、全新工艺,全新机型,9月12日 上午10:00 即将发布。

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扫描下方二维码,提前预约参观,免现场50元门票费。更多精彩活动,请莅临TCT 2023 Raise3D复志科技J24展台!

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主编微信:2396747576(请注明身份); 硕博千人交流Q群:248112776;网址:www.amreference.com

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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