发布日期：2022-12-23
Quanser的QArm是一款带有一个基于肌腱的二级夹持器和一个RGBD相机，专为现代工程教育和学术研究应用而设计的4自由度串联机械臂。利用Simulink®直观的图形界面PythonTM、ROS的可扩展性，帮助学生系统地学习了解机器人系统设计与概念，包括关节控制、运动学、路径规划、静力学和动力学。QArm提供了全面详尽的实验课程资料，从而激发学生的学习动力，并为具有挑战性的交互式问题提供研究基础。Mark Spong和John Craig将QArm实验课程与当下普遍的机器人教科书进行对比并绘制出相应的表格以供参考。
QArm的开放式体系结构设计允许研究人员快速开发和内部控制方案快速开发和验证他们在机器学习、辅助机器人、协作机器人等领域的应用，也可以使用定制和内部控制方案。
实验课程：
QArm传感器和组件简介 | 路径规划 |
关节控制 | 差分运动学 |
正向运动学 | 静力学 |
逆向运动学 | 视觉伺服 |
面向Python用户的指导示例(包括ROS) - 即将推出 | |
特点：
- 可供选择的QFLEX 2接口面板(USB或嵌入式)。
- 兼容于MATLAB®/Simulink®、Python™和ROS。
- 预留可扩展I/O口。
- 提供开放式体系架构，可快速开发和验证用户的控制算法。
- 提供全面详尽的课程资料，并将QArm实验课程与当下流行的机器人教科书进行对比并绘制出相应的表格以供参考。
技术参数：
机械臂重量 | 8.25 kg |
有效载荷 | 350 - 750 g |
机械臂展开长度 | 750 mm |
重复性 | ± 0.05 mm |
相机 | Intel® RealSense™ D415 |
接口 | USB (QFLEX 2) |
可扩展IO口 | PWM/Analog/I2C/SPI/UART |
最小和最大关节范围 | Base: ± 170° Shoulder:± 85° Elbow: -95°/+75° Wrist: ± 160° |
最大关节速度 | ± 90°/s |
四自由度串联机构数字孪生 QLabs Virtual QArm
QLabs Virtual QArm是Quanser QArm系统的一个完全仪器化、动态精确的虚拟孪生体。它的操作方式与物理硬件相同，完全兼容MATLAB/Simulink，可以使用MATLAB/Simulink和其他开发环境进行虚拟机械臂的测量和控制。QLabs Virtual QArm可以丰富您在传统实验室的讲座和活动，或将可信、真实的基于模型的实验室体验带入远程和在线机器人课程。
QLabs Virtual QArm提供12个月的多座位订阅。该平台与物理QArm课程兼容，该课程涵盖关节控制、运动学、路径规划、静力学和动力学等概念。
课件：
QArm传感器和组件简介
联合控制
正向运动学
反向动力学
路径规划
微分运动学（即将推出）
静力学（即将推出）
动力学（即将推出）
规格：
| QArm虚拟传感器 | 接头位置 关节速度 联合PWM命令 联合电流 RGBD传感器 |
| 应用程序下载 | Quanser学术网站 |
| 操作系统 | Microsoft Windows 10或更高版本 |
| 支持软件 | MATLAB和Simulink R2021a或更高版本、python 3 |
| 最低系统 | 视频卡：Intel HD 520或等效DX11 GPU 处理器：Core i5-6300U系列或同等产品 内存：8 GB RAM |
| 建议系统 | 视频卡：Intel UHD 620或同等GPU 处理器：Core i7-8665U系列或同等产品 内存：16 GB RAM |
特点：
具备物理实验室设备的高保真、可靠的实验室体验
完全兼容MATLAB®/Simulink®
根据主流机器人教科书绘制的综合课程
沪公网安备 31011202011813号