仿生机器手掌
集成化模块:利用 ROS 架构整合驱动器、传感器和控制单元,简化通信,提高能源效率和便携性。
多模态感知模块:集成多种传感器,借助 ROS 融合数据,增强环境感知,保障操作安全高效。
可拓展性模块:采用模块化设计,组件标准化,便于更换升级,兼容第三方配件和现有系统。
人工智能学习模块:运用机器学习和 AI 技术开发算法,使机器手能依环境反馈自动调整动作,适应复杂环境。
核心控制电路模块:作为机器手的控制核心,通过多种电路和功能模块实现指令传达、电流监控和通信,对关键部件进行精细配置。
传感器数据采集模块:配置多种传感器采集环境信息,各指骨板和手掌核心板分工协作,实现数据采集、处理和整体控制。
电机控制模块:控制电机运转,根据指关节位置设定调节电机转向,确保机器手精准动作。
人工智能
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