松灵Cobot Magic赋能全球科研领域——项目集合概览

最新推荐文章于 2025-10-27 16:50:35 发布
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#具身智能 #松灵Cobot Magic #机械臂 #科研平台

松灵Cobot Magic赋能全球科研领域——项目集合概览

松灵Cobot Magic作为一款创新的机器人解决方案，为全球科研领域带来了前所未有的助力。该项目旨在展示Cobot Magic在不同科研方向上的广泛应用与显著成果。

Cobot Magic技术概览

Cobot Magic是一款轻量级标准化双臂遥操作硬件平台，搭载了松灵自研的超轻量6自由度协作机械臂PiPER、视觉传感器、激光雷达以及移动底盘等先进硬件。其强大的硬件基础为科研探索提供了坚实的基础，科研人员能够基于此平台，进行多样化的研究和开发。

此外，Cobot Magic还配备ROS消息接口，可实现多摄像头与多机械臂的高帧率数据同步与采集，支持斯坦福ALOHA等开源算法的复现，为具身智能数据采集提供了一站式解决方案。

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松灵Cobot Magic双臂具身遥操机器人（基于ROS的定位建图与协同导航技术）
m0_55202222的博客
04-20 4万+
本文以CobotMagic可移动协作机器人为研究对象，从硬件架构设计、软件系统架构、多传感器融合定位建图系统、智能导航系统协同机制四个维度，深入解析机器人系统工作原理。重点研究多传感器融合定位建图系统实现原理，结合实测数据验证系统性能指标，为智能移动机器人设计提供理论参考。最后阐述了CobotMagic可移动协作机器人的应用场景和技术趋势。
松灵CobotMagic勇闯赛事赛道
Hinyeung2021的博客
05-08 928
WBCD作为ICRA官方合作赛事，聚焦 “真实场景验证”，立足机器人企业实际需求，设置物流包装、生命科学实验、餐桌服务三大前沿赛题，着重考察双臂机器人在自主感知、预测规划及精细操作等方面的实战能力。实现样本分拣、移液、培养皿操作等流程自动化，大幅提高实验效率，减少人为误差，推动生命科学研究向高通量、精准化发展，助力新药研发、疾病诊断等关键领域突破。可完成芯片封装、测试、检测等环节的精细操作，提升芯片制造良品率，降低人力成本，满足半导体产业对高精度、高效率生产的迫切需求，推动芯片技术不断升级。
RoboTwin 数据采集使用指南
Fuxiao___的博客
10-23 1017
作为开源项目 RoboTwin 数据集的一部分，我们已提供超过 10 万条预先采集的轨迹数据。但由于任务和机器人实体设置具备高度可配置性与多样性，强烈建议用户自行进行数据采集。运行指定命令后，系统将先为目标采集数量搜索随机种子，再通过复现该种子完成数据采集。参数名称参数标识说明任务名称task_name指定待采集数据的任务类型，所有可用任务名称可在官方文档中查询。GPU 编号gpu_id指定数据采集使用的 GPU 设备，取值范围为 0 到 N-1（N 为系统可用 GPU 总数）。
赋能全球机器人科研，一文速览松灵具身智能科研应用成果！
guilin
01-03 633
【简述】对于具身智能的数据集而言，由于机器人有多种形态，如单臂、双臂、人形、四足等，并且感知和控制方式也各不相同，有些通过关节角度控制，有些则是通过本体或末端位姿坐标来驱动，所以具身数据本身比单纯的图像和文本数据要复杂很多，需要记录很多控制参数。因此鹏城实验室具身所联合多家高校和企业设计了一套针对具身大数据的格式标准，该标准能记录多种形态的机器人控制参数，并且有结构清晰的数据组织形式，还能兼容不同帧率的传感器并记录对应的时间戳，以满足具身智能大模型对感知和控制时序的精确要求。
松灵CobotMagic数据飞轮生态推动具身智能创新发展
Hinyeung2021的博客
04-08 986
具身智能系统由硬件、数据、具身智能模型三大生态构成，硬件是物理基础，模型是决策核心，数据是训练泛化关键资源，三者协同推动具身智能技术演进与应用拓展。Cobot Magic历经两代升级，现款集成高性能工控机、深度相机、松灵自研PiPER机械臂及Tracer线控差速底盘，支持智能推理训练与高精度动作执行，在性能优化的同时实现更高性价比。松灵CobotMagic致力于为全球科研探索、技术创新及数据开源提供整套开箱即用的解决方案，构建了围绕硬件、数据、具身智能模型的三位一体化方案体系。
BFT平台：打造科研教育“最强机器人矩阵”
Hinyeung2021的博客
07-31 612
摘要：科研教育领域正加速引入机械臂设备以满足高精度、开放度与安全需求。Franka Research3、松灵PiPER等主流科研机械臂凭借±0.1mm级精度、模块化设计及ROS兼容性，成为算法验证的关键载体。典型案例显示，
松灵Cobot Magic&ARIO，打造具身智能百万规模标准化数据集
Hinyeung2021的博客
03-20 780
松灵Cobot Magic是一款基于Mobile ALOHA进行开发全开源的全身远程遥操作系统，配置室内差速线 控底盘AGV、高性能机械臂、深度相机、工控机等。松灵Cobot Magic可以帮忙用户更好地使用开源硬件机器人，深度学习Mobile ALOHA, 适应不同环境的采集，从简单的抓取放置,到更精细复杂的操作, 如倒水、做饭、乘电梯、收拾物品任务。ARIO概念：整合多源异构机器人数据并统一为标准化格式，通过松灵Cobot Magic的真实场景数据采集，提升具身智能跨场景泛化能力。
松灵 Cobot Magic 双臂机器人：硬核实力解锁科研工业应用新高度
Hinyeung2021的博客
04-23 1188
松灵机器人推出的 Cobot Magic 双臂机器人，凭借其卓越的硬件架构与出色性能，为科研、工业、医疗等诸多领域带来了全新的发展机遇。驱动系统：Maxon EC-i 40无刷电机（200W）搭配Harmonic Drive CSF-17-80谐波减速器（1:80），提供300N最大牵引力，兼顾扭矩与精度;激光雷达：选用速腾聚创RS - LiDAR - M1，在10%反射率下探测距离为120m，角分辨率0.1°×0.1°，可生成10Hz的3D点云。性能与扩展性，适配复杂作业需求。
松灵CobotMagic硬件软件双强赋能多场景应用
Hinyeung2021的博客
05-13 695
在人工智能与机器人技术深度融合的背景下，松灵机器人推出的CobotMagic双臂协作机器人系统，凭借其创新的硬件架构与软件系统设计，正推动多场景智能化转型。CobotMagic基于ROS2开发，实现了移动底盘与双机械臂的深度协同
BFT机器人带你走进智慧生活 ——探索遨博机器人i系列的多种应用
kanxiqitu的博客
08-01 439
BFT（白芙堂）机器人是一站式机器人工业互联网平台，能为客户提供一站式机器人系统采购，包括协作机器人、工业机器人、移动机器人、服务机器人、3D机器视觉产品、工业相机、镜头、3D打印机等产品，也为客户提供算法及系统定制、职校教学及科研实验室平台、机器人展厅等服务。该应用实现PCB钢网智能取放，是针对3C电子制造场景提供的高效率移动操作机器人，以优艾智合AMR为载体，搭载Aubo机械臂，配合工业视觉，识别钢网标签、二次纠正取放位置，做到准确、高效取放。适用于各类电子产品装配螺丝锁付场景。...
【具身智能】【项目复现】lerobot-aloha 具身智能机械臂（仿真、机械臂装配、数据采集、aloha算法GPU训练）【持续更新】
xiezhiliang22的博客
02-17 5327
参考资料：b站黑狗木视频教程github huggingface lerobot仓库
持续更新|第七弹：松灵PIPER机械臂实现Eigen线代库解算正逆运动学
2508_90533928的博客
09-08 1156
本章实现基于线性代数库Eigen实现松灵PIPER机械臂的正解，逆解的雅各比方法，自定义交互式标记的实现。
生成式数字孪生赋能双机械臂协作：基于COBOT Magic Robot的3D感知与代码合成框架
Hinyeung2021的博客
03-05 473
该论文提出了一个面向双机械臂机器人任务的全新基准框架，通过生成式数字孪生技术解决机器人训练数据稀缺与仿真-现实差距问题。空间标注框架：自动标注物体功能点（如锤头接触点）、功能轴（如敲击方向轴），支持LLM任务分解。Rodin 3D生成平台（Deemos）：从2D图像生成3D模型，支持几何、纹理和物理属性。3D Diffusion Policy（DP3）：结合点云输入的3D策略版本，优化空间感知。Diffusion Policy：基于扩散模型的机器人模仿学习算法，支持2D/3D输入。
SimpleVLA-RL：突破 VLA 模型训练瓶颈，RL实现端到端在线训练
CV_Autobot的博客
09-15 271
在 RoboTwin2.0 的 “Move Can Pot” 和 “Place A2B Right” 任务中，SFT 模型仅复现演示数据中的 “抓取 - 移动 - 放置” 策略，而 SimpleVLA-RL 训练后的模型自主发现更高效的 “推” 策略（如直接将罐子推到目标位置）——这种 “突破演示数据模式” 的现象被定义为 “Pushcut”。同时，“Pushcut” 现象证明 RL 能让 VLA 模型超越人类演示的局限，探索更优策略，为未来自主、自适应机器人模型的研发提供了新范式。
详解具身智能开源数据集：ARIO（All Robots In One）
05-16 2087
ARIO数据集规模：共有258 个场景系列（Series），321064 个任务（tasks），3033188个轨迹片段（Episodes）。这些数据来自3种方式：真实世界采集 +仿真模拟生成+开源数据集转换。
RoboTwin 2.0测试OpenVLA记录
最新发布
Fuxiao___的博客
10-27 343
RLDS 数据集是 Openvla-oft 训练所需的数据格式,执行bash preprocess_aloha.sh之前需要修改New-RoboTwin/RoboTwin/policy/openvla-oft/preprocess_aloha.sh里面的{--dataset_path}和{--instruction_dir}。的 transform，无需修改。OpenVLA-OFT 需要知道。成功，TFDS 就已经注册了。💡 实际上，只要你运行。数据集，训练时直接用。
RT1复现(一）
qq_45383577的博客
10-13 1424
robotics_transformer
【免费下载】 开源项目推荐：基于ROS的六自由度机械臂搬运项目
gitblog_00356的博客
12-26 897
该项目名为“pick-place-robot”，是基于ROS（Robot Operating System）的开源项目。项目主要通过Python编程语言实现，利用ROS的强大功能来模拟一个六自由度KUKA机械臂在虚拟环境中的搬运过程。项目的目标是实现在一个半结构化环境中，机械臂能够自主识别目标对象并执行抓取和放置任务。 ## 项目核心功能 1. **对象识别与定位**：机械臂能够通过模拟环境中...
持续更新|第五弹：松灵PIPER机械臂手势识别与位置映射
2508_90533928的博客
09-02 1617
此仓库通过深度相机实现低成本简单遥操作功能（仅实现机械臂末端的位置控制，无姿态控制）。
如何根据项目需求定制cobot缺陷检查配置的配置文件？
09-03
定制Cobot缺陷检查配置文件以满足项目需求，可从以下几个方面着手： ### 理解项目需求 深入了解项目的具体要求，包括项目所使用的编程语言、代码风格规范、潜在的缺陷类型等。例如，是Web项目，可能需要重点关注SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）等安全相关的缺陷；如果是Python项目，要遵循Python的PEP 8代码风格规范。 ### 选择合适的规则集 Cobot通常提供了多种内置的规则集，可根据项目需求选择合适的规则集。例如，对于Java项目，可以选择Java相关的规则集。同时，也可以根据项目的特殊需求，启用或禁用某些规则。以下是一个简单的配置示例，展示如何启用和禁用规则： ```yaml rules: - name: rule1 enabled: true - name: rule2 enabled: false ``` ### 自定义规则 如果内置规则集无法满足项目的特定需求，可以自定义规则。自定义规则可以基于正则表达式、语法分析等方式实现。例如，在Python项目中，自定义规则来检查函数命名是否符合项目的命名规范： ```yaml custom_rules: - name: custom_function_naming description: "Check if function names follow the project naming convention" language: python pattern: "^[a-z_][a-z0-9_]*$" message: "Function names should follow the project naming convention (lowercase with underscores)" ``` ### 配置规则参数 对于一些规则，可以配置其参数以调整规则的检查强度。例如，对于代码复杂度检查规则，可以设置复杂度的阈值： ```yaml rules: - name: code_complexity enabled: true parameters: threshold: 10 ``` ### 集成测试和验证 在完成配置文件的定制后，需要进行集成测试，确保配置文件能够正确地检查出项目中的缺陷。可以在持续集成（CI）环境中运行Cobot，对代码进行检查，并根据检查结果调整配置文件。
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