松灵CobotMagic硬件软件双强赋能多场景应用

松灵CobotMagic赋能多场景智能化应用

前言

 

在人工智能与机器人技术深度融合的产业变革浪潮中,松灵机器人推出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,正成为推动多场景智能化转型的关键力量。

作为一款基于ROS2开发的具身智能平台,CobotMagic不仅实现了移动底盘与双机械臂的深度协同,更通过模块化设计与开放生态构建,为工业制造、医疗康养、物流仓储等领域提供了高效灵活的解决方案。

我们作为松灵机器人的授权商

为用户提供高效的解决方案

如有产品购买需求请联系:ming@bft-robot.com

硬件架构组合设计:模块化与高精度的融合

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CobotMagic的硬件系统采用"移动底盘+双机械臂+多模态感知"的模块化架构,通过EtherCAT总线实现各模块的高精度同步控制。

Tracer 差速移动底盘

  • 动力系统:Maxon EC-i 40 电机 + Harmonic Drive 减速器,最大牵引力 300N

  • 结构设计:6061-T6 铝合金车架,麦克纳姆轮实现全向移动,支持 0-50kg 动态负载补偿

  • 运动性能:17 位编码器保障 ±2mm 定位精度,最高时速 1.5m/s,爬坡能力 15°

PiPER 协作机械臂系统

  • 机械结构:6 自由度模块化设计,碳纤维连杆减重 40%

  • 运动参数:集成关节模组峰值扭矩 12Nm,末端定位精度 ±0.05mm

  • 力控系统:六维力传感器实现±200N/±20Nm 量程,分辨率 0.01N/0.001Nm

多模态感知矩阵

  • 环境感知:激光雷达 + 双目视觉 + 超声波阵列,构建 360° 防护

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商元零售套餐设计与级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商元零售套餐设计与级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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