具身智慧賦能未來
讓科研更精準，教育更生動
解決方案
基於松靈Cobot Magic，實現多種全身動作任務
研究人員藉助CobotMagic雙臂機器人實施了衣物摺疊收納實驗。 實驗先利用擴散模型生成多樣化衣物模擬數據，涵蓋形態及摺疊物理變化，為機器人訓練提供素材。 隨後，通過具身課程學習策略，機器人在實操環境中逐步優化摺疊動作，從平整到複雜摺疊，每一步均精細調試。
宇樹機器狗B2實現無人化智慧巡檢
巡檢機器人在具身智慧領域的解決方案聚焦於感知層的高精度感測器與機器視覺技術、網路層的高效數據傳輸與處理機制，以及應用層的智慧分析與決策系統，實現複雜環境下的自主導航、實時監測與精準巡檢。
用於機器人學習的低成本、高效和擬人化的機械手
靈巧手解決方案基於先進的機器人控制演算法和高速高精度三維機器視覺技術，結合清華大學自動化系李翔教授團隊的研究成果，實現了靈巧手在複雜任務中的高效操作。 該方案的核心在於分層控制演算法和觸覺反饋系統，能夠在無需重新抓取的情況下，完成高精度的物體操作和長時程任務
具有7個自由度，每個關節都配有扭矩感測器工業級姿勢重複性為 +/-0.1毫米有效載荷為 3公斤，可達 855 毫米，工作空間覆蓋率為 94.5%.
六軸輕量級機械臂，整機重量僅4.2KG +/-0.1mm的重複定位精度 有效載荷為1.5公斤，626mm超大工作半徑適配Python開發環境，簡化開發流程，拓寬應用邊界，相容ROS1、ROS2
可用於雙臂移動操作的數據採集、自動化應用部署與智慧化任務執行支援斯坦福ALOHA等開源演算法的複現，為具身智慧數據採集提供一站式解決方案
合作夥伴
