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RealMan Robotics ha presentado sus últimos brazos robóticos y sus plataformas de modelo de articulación e inteligencia incorporada en la feria Advanced Manufacturing Madrid 2024 en España.
En el evento de este año, RealMan ha anunciado sus brazos robóticos humanoides ultraligeros, entre los que se incluyen la serie ECO, los brazos robóticos de la serie RM, los módulos de articulación de la serie WHJ, la plataforma de detección de visión RealEye, la plataforma de desarrollo de doble brazo Embodied Intelligence Dual-Arm, la plataforma de elevación de doble brazo Embodied Dual-Arm, así como el robot de fisioterapia IA, entre otros. El ECO65, adecuado para aplicaciones industriales, está diseñado para utilizarse en diversas aplicaciones.
El brazo robótico de la serie ECO65 presenta un diseño ligero y una tecnología de eficiencia energética que garantiza un rendimiento óptimo con un consumo de energía reducido. Es adecuado para diversas aplicaciones industriales, como montaje, manipulación y soldadura, y puede mejorar la productividad y reducir los costes.
La serie RM, el buque insignia de los brazos robóticos humanoides ultraligeros de RealMan, presume de gran velocidad, precisión, flexibilidad y fiabilidad. Son adecuados para escenarios como la nueva venta al por menor, los comedores inteligentes, el ensamblaje de componentes electrónicos y las inspecciones inteligentes, ya que aumentan significativamente la productividad al tiempo que reducen los costes operativos.
Los módulos de articulación de la serie WHJ incorporan tecnologías y materiales innovadores que ofrecen precisión, estabilidad y durabilidad. Estos módulos mantienen un rendimiento fiable incluso en entornos adversos, lo que los hace adecuados para una amplia gama de aplicaciones robóticas y de automatización, ofreciendo a los usuarios soluciones de control de movimiento flexibles y fiables.
La plataforma de desarrollo de inteligencia incorporada de doble brazo de RealMan es un dispositivo de recogida de datos de última generación diseñado para modelos incorporados de gran tamaño. Utilizando algoritmos de aprendizaje por imitación y una combinación de 50 demostraciones de tareas con entrenamiento de datos estáticos, puede alcanzar una tasa de éxito en las tareas de hasta el 90%. La configuración estándar incluye dos brazos principales para el funcionamiento, un brazo secundario pasivo, una cámara global para el reconocimiento de objetos y una cámara localizada montada en el brazo secundario.