Braço manipulador moderno para cursos e pesquisa em robótica.
O Quanser QArm é um manipulador robótico de 4 graus de liberdade com uma garra de dois dedos e uma câmera RGBD, projetado para o ensino moderno de engenharia e aplicações de pesquisas acadêmicas.
Aproveitando a interface gráfica intuitiva do Simulink®, ou a expansibilidade do Python ™ e ROS, os alunos terão uma compreensão sistemática dos sistemas robóticos e seus conceitos, incluindo: controle de juntas, cinemática, planejamento de rotas, estática e dinâmica de manipuladores.
O QArm vem com recursos abrangentes para motivar alunos e fornecer uma fundação sólida de conceitos para criação de novos desafios interativos.
O currículo do QArm fornece exemplos práticos para a teoria apresentada em grandes livros de robótica, tais como a dos autores Mark Spong e John Craig.
O design de arquitetura aberta do QArm permite que os pesquisadores desenvolvam e implementem rapidamente aplicações desde Inteligência Artificial e machine learning, robótica assistiva, robótica colaborativa e muito mais, usando projetos de controle internos e personalizados.
Visão global
O Quanser QArm consiste em 4 juntas em uma configuração roll-pitch-pitch-roll, permitindo um amplo espaço de trabalho. A garra de 5 contatos de dois estágios permite que você interaja com objetos de várias formas enquanto avalia a força de preensão através do sensor de corrente. A garra pode ser personalizada utilizando sensores e atuadores adicionais por meio da placa de interface. A posição da câmera RGBD permite que você execute tarefas de inspeção visual.
Duas opções de interface permitem o controle e o acesso do QArm a partir de um computador via USB (usando um painel de interface QFLEX 2 USB) ou microcontroladores como Raspberry Pi (usando um painel de interface QFLEX 2 Embedded).
Material didático incluso
Com um amplo material didático incluído, você pode construir um laboratório de ensino estado da arte em cursos de Mecatrônica ou Controle, empenhando alunos em vários projetos, e valide seus conceitos de pesquisas usando uma plataforma de alta qualidade, robusta e precisa.
Demonstração do Quanser QArm Pick and Place
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Introduction to QArm sensors and components
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Joint control
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Forward kinematics
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Inverse kinematics
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Path planning
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Differential kinematics
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Statics
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Visual servoing
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Guided examples for Python users (including ROS) – Em breve
| Manipulator weight | 8.25 kg |
| Payload | 250-750 g |
| Reach | 750 mm |
| Repeatability | ± 0.05 mm |
| Camera | Intel® RealSense™ D415 |
| Interface | USB/SPI (QFLEX 2) |
| Interface control modes | Position mode, Current mode |
| External control rate | 500 Hz |
| Expandable I/O | PWM/Analog/I²C/SPO/UART |
| Minimum and maximum joint range | Base: ±170° Shoulder: ± 85° Elbow: -95°/+75° Wrist: ± 167.5° |
| Maximum joint speed | ± 90°/s |
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