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ROBOTIS HX5-D20 Roboterhand (MLT / MRT)

ROBOTIS HX5-D20 Roboterhand (MLT / MRT)

ROBOTIS HX5-D20 Roboterhand (MLT / MRT)
Robotis | A-000000-08098
6.960,00 €
Bruttopreis

Die ROBOTIS HX5-D20-MLT/HX5-D20-MRT sind 5-Finger-Roboterhände mit 20 Freiheitsgraden und taktilen Sensoren, entwickelt für die geschickte Manipulation und die ROS 2-Integration in Forschung und fortschrittlicher Robotik.

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ROBOTIS Roboterhände: wichtigste Merkmale

  • Zwei Versionen: HX5-D20-MLT (linke Hand) und HX5-D20-MRT (rechte Hand).
  • 5-Finger-Hand – 20 Freiheitsgrade: 4 Freiheitsgrade pro Finger für Bewegungen, die einer menschlichen Hand nahekommen.
  • Direct-Drive-Antrieb: Jedes Fingergelenk wird direkt von einem DYNAMIXEL XM335-T323-T angetrieben (robust, weniger Spiel, vereinfachte Steuerung).
  • Integrierte taktile Sensoren: Ein Sensor an jeder Fingerspitze (TIP-Sensor) misst den Kontaktdruck und stabilisiert Greifvorgänge.
  • Leistung: maximale Fingerspitzenkraft 14 N; maximale Traglast 15 kg; Regelfrequenz 1 kHz.
  • Kommunikation & Steuerung: RS-485 Multidrop, Integration über ROS 2 + ros2_control.
  • Stromversorgung: 24 V
  • Zu berücksichtigen: Je nach Umgebung sind das SMPS (Netzteil) und das U2D2 PHB Set (externer Versorgungshub für DYNAMIXEL) nicht enthalten.

Anwendungen und Projekttypen (geschicktes Greifen, Feinmanipulation, Datenerfassung)

Die HX5-D20-Roboterhände von Robotis richten sich an Teams (Labore, Universitäten, Integratoren), die Szenarien für geschickte Manipulation entwickeln: komplexe Greifvorgänge, Umpositionierungen, Interaktionen mit empfindlichen Objekten und Aufgaben, die Kontaktsensibilität erfordern.

ROBOTIS hebt eine Hand hervor, die über einfaches Greifen hinausgeht, indem sie Textur und Form wahrnehmen kann, um hochgradig geschickte Aufgaben auszuführen.

Software-Ökosystem (ROS 2, ros2_control, Teleoperation, Simulation)

Die Plattform basiert auf ROS 2 (Jazzy) und dem Framework ros2_control (100 Hz Regelkreis).

Die Gelenke werden von XM335-Aktuatoren (Positionsmodus) über eine Kommunikationsarchitektur angetrieben, die U2D2 (RS-485, Dynamixel Protocol 2.0), eine Controller-Platine, die RS-485 in 5 TTL-Kanäle umwandelt, sowie Zustandsrückmeldungen einschließlich der taktilen Sensoren über die State Interfaces von ros2_control kombiniert.

Sie kann für Teleoperation, Datenerfassung und das Training von Modellen (Imitation Learning / Reinforcement Learning) sowie in Simulationsumgebungen (z. B. Gazebo/RViz-Start) verwendet werden.

Technische Spezifikationen – ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

Anzahl der Finger5
Freiheitsgrade20 (4 DOF / Finger)
FingeraktuatorDYNAMIXEL XM335-T323-T (Direct Drive)
Fingerspitzensensoren (TIP)9-Array-Sensor, Wert 0 bis 255
Maximale Fingerspitzenkraft14 N
Maximale Traglast15 kg
Regelfrequenz1 kHz
KommunikationRS-485 Multidrop (standardmäßig 4 Mbps; 9.600 bps bis 6 Mbps)
Protokoll / FormatRS485 Asynchronous Serial (8bit, 1 stop, no parity); digitale Paketsteuerung
BetriebsmodusDirect Control Mode / Preset Motion Mode
Stromversorgung24 V
Gewicht1.000 g ± 2 %
Temperatur-5 bis 55 °C
StromStandby 370 mA; Peak 2.6 A
FeedbackPosition, Geschwindigkeit, Strom, Temperatur, Eingangsspannung usw.

Ressourcen – ROBOTIS HX5-D20 Hände (MLT / MRT)

FAQ – ROBOTIS HX5-D20 Hände (MLT / MRT)

Was ist der Unterschied zwischen HX5-D20-MLT und HX5-D20-MRT?

Der Unterschied liegt in der Ausrichtung: MLT = linke Hand, MRT = rechte Hand. Die Hauptspezifikationen sind identisch.

Wofür dienen die taktilen Fingersensoren?

Sie messen den Kontaktdruck, um den Griff besser zu stabilisieren, Kontakt zu erkennen und mit empfindlicheren Objekten zu interagieren.

Welcher Software-Stack ist vorgesehen?

Eine ROS 2-Integration auf Basis von ros2_control, mit Auslesen der taktilen Sensoren über State Interfaces und Echtzeit-Trajektorienausführung.

Welche Elemente sollte ich hinsichtlich Stromversorgung / Zubehör einplanen?

Die Stromversorgung beträgt 24 V. Je nach Umgebung können SMPS (Netzteil) und U2D2 PHB Set erforderlich sein und sind nicht im Basispaket enthalten.

Sind diese Hände für die Forschung geeignet (Daten, Imitation Learning, RL)?

Ja: Sie eignen sich für Teleoperation, Datenerfassung und das Training von Modellen (Imitation Learning / Reinforcement Learning) in einem ROS-2-Workflow.

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