工位系统参数
| 双臂执行 | 2×Touch R1,单臂 6 DoF |
|---|---|
| 多视角感知 | 腕部相机 2 只,桌面固定相机 1 只 |
| 夹爪 | 额定夹持力 130 N |
| 供电与通信 | DC 24 V,CAN 1 Mbps,CAN-to-USB |
| 控制方式 | 拖动示教、离线轨迹、API |
一张桌面完成双臂协作、视觉感知、操作采集与模型验证。平台采用开放开发环境,适合把具身智能课程落到可重复的学生实践中。
边缘设备承接双臂、多视角相机与上层模型,在工位内完成设备通信、动作执行和本地开发。
六自由度桌面机械臂,用于抓取分拣、轨迹复现、拖动示教与真机策略验证。
Touch R1 提供近球形工作空间、CAN 通信与开放 SDK,可连接夹爪、灵巧手和多模态传感器。
两条 Touch R1、多视角相机与边缘控制单元组成完整的双臂协同和 VLA 部署验证工位。
| 双臂执行 | 2×Touch R1,单臂 6 DoF |
|---|---|
| 多视角感知 | 腕部相机 2 只,桌面固定相机 1 只 |
| 夹爪 | 额定夹持力 130 N |
| 供电与通信 | DC 24 V,CAN 1 Mbps,CAN-to-USB |
| 控制方式 | 拖动示教、离线轨迹、API |
腕部相机提供近距离操作视角,桌面固定相机提供全局视角。工位支持 Ubuntu、Python 3.10、ROS、ROS 2 与 SDK 开发环境。
通过多相机、IMU 与高频夹爪状态采集操作轨迹,形成可回放、可迁移的训练数据。
设备集成夹爪、鱼眼 RGB、SLAM、ToF 与 IMU,通过 USB 3.2 Type-C 输出多模态数据。
| 重量与夹持力 | 600g,最大夹持 2 kg |
|---|---|
| 夹爪开合距离 | 88±2 mm |
| 夹爪数据输出 | 200 Hz |
| 鱼眼 RGB 相机 | 1280×1280 @ 60 fps |
| SLAM 相机 | 4 枚,640×480,HFOV 130°,30 fps |
| ToF 相机 | FOV D78° H64° V50°,2 m 内深度误差 <1.5% |
| IMU | 6 轴 ICM42688,500 Hz |
| 接口与连接 | USB 3.2 Type-C 10 Gbps |
| 多相机同步 | 视频流时间戳对齐 |
| 软件支持 | Ubuntu 20.04、ROS、ROS 2 |
教学从可观察、可复现的动作开始。每一步都有明确产物,便于教师组织分组实践与过程考核。
布置目标物和操作区域,确认双臂工作范围与安全边界。
使用拖动示教或离线轨迹完成基础抓取与协同动作。
同步采集腕部近景和桌面全景,形成可回看的多视角操作记录。
将动作与视觉数据用于模仿学习或 VLA 模型验证,复盘结果与失败原因。
NIX/鹿小明承担小尺寸人形运控和算法学习,LUS2 承担全尺寸人形运动控制、感知与二次开发。

小尺寸人形机器人运控与算法学习平台,适合动作展示、运控算法和人形课程导入。

面向人形机器人研究与教学,支持运动控制、人机交互、视觉感知和导航避障开发。
Station Lite 可作为万维自研灵巧手的桌面双臂载体,承载多指操作、数据采集与模型验证任务。