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Robot semi-humanoïde Robotis AI WORKER
Robotis | A-000000-08094
Prix sur demande
L’AI WORKER est une plateforme robotique “Physical AI” combinant double bras 7-DOF, perception RGBD et calcul embarqué Jetson AGX Orin, conçue pour apprendre des tâches par démonstration et les exécuter en conditions réelles (assemblage, inspection, logistique).
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ROBOTIS AI WORKER : robot semi-humanoïde pour la manipulation et l’IA en environnement industriel
- Robot semi-humanoïde orienté Physical AI, conçu pour des environnements industriels.
- Apprentissage par démonstration : collecte en téléopération, puis amélioration via imitation learning et reinforcement learning pour exécuter des tâches robustes.
- Cas d’usage : assemblage, inspection, logistique (environnements dynamiques, tâches fines et répétables).
- Architecture complète : base (selon version) + double bras 7-DOF + grippers + tête + lift, pour la manipulation et l’interaction.
- Capteurs pour la perception : multi-caméras RGBD (et LiDAR + IMU sur la version mobile) pour navigation, évitement d'obstacles et manipulation.
- Calcul embarqué : NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB pour exécuter des calculs IA et des traitements complexes.
- Plateforme open-source : ressources logicielles et modèles publiés ; AI Worker / AI Manipulator sous licence Apache-2.0.
Deux versions disponibles : mobile (FFW-SG2) ou stationnaire (FFW-BG2)
L’AI WORKER existe en deux versions “Follower” selon votre usage.
La FFW-SG2 est la version mobile : base Swerve Drive omnidirectionnelle, capteurs additionnels (LiDAR, IMU) et alimentation sur batterie pour évoluer dans des environnements changeants.
La FFW-BG2 est une version stationnaire (sans base mobile), pensée pour un usage type poste fixe avec alimentation secteur et intégration Ethernet directe. Les deux partagent le même cœur de manipulation : deux bras 7-DOF, grippers, tête, lift et un calculateur Jetson AGX Orin 32GB.
| Caractéristique | FFW-SG2 (Mobile) | FFW-BG2 (Stationnaire) |
| Dimensions (L × P × H) | 604 × 602 × 1 623 mm | 604 × 564 × 1 607 mm |
| Poids | 90 kg | 85 kg |
| Degrés de liberté (DOF) | Total 25 DOF Bras 7 DOF × 2 · Gripper 1 DOF × 2 · Tête 2 DOF · Lift 1 DOF · Mobile 6 DOF | Total 19 DOF Bras 7 DOF × 2 · Gripper 1 DOF × 2 · Tête 2 DOF · Lift 1 DOF |
| Portée bras | 641 mm (jusqu’au poignet) + main | 641 mm (jusqu’au poignet) + main |
| Charge utile bras (nominale) | 3,0 kg (un bras) / 6,0 kg (deux bras) | 3,0 kg (un bras) / 6,0 kg (deux bras) |
| Charge utile bras (pic) | 5,0 kg (un bras) / 10,0 kg (deux bras) | 5,0 kg (un bras) / 10,0 kg (deux bras) |
| Base / mobilité | Swerve Drive | Aucune (poste fixe) |
| Vitesse de déplacement | 1,5 m/s | — |
| Alimentation | Batterie 25V, 80Ah (2 040Wh) | Secteur via SMPS : 24VDC, 80A, 1 920W |
| Capteurs | RGBD × 3 · LiDAR × 2 · IMU | RGBD × 3 |
| Interface hôte | Ethernet (routeur Wi-Fi jusqu’à 1 Gbps) | Ethernet (connexion directe PC hôte) |
| Communication interne | RS-485 · 4 Mbps | RS-485 · 4 Mbps |
| Calculateur | NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB | NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB |
| Logiciel | ROS 2 · Python · C++ · Web UI | ROS 2 · Python · C++ · Web UI |
| Température de fonctionnement | 0 à 40°C | 0 à 40°C |
| Matériaux extérieurs | Aluminium, plastique | Aluminium, plastique |
Pour sélectionner la bonne version, commencez par qualifier votre environnement : avez-vous besoin de déplacement autonome (navigation, contournement d’obstacles, tâches multi-postes) ? Si oui, la FFW-SG2 (Swerve Drive, LiDAR, batterie) est la plus adaptée. Si votre application est une tâche répétable sur un poste fixe (cellule d’inspection, station d’assemblage), la FFW-BG2 est souvent plus simple à intégrer (alimentation secteur, Ethernet direct).
Applications et types de projets (Physical AI, imitation learning, manipulation, mobilité)
L’AI WORKER vise les équipes (industrie, R&D, laboratoires) qui souhaitent développer et valider des compétences robotiques “terrain” basées sur l’apprentissage par démonstration : le robot reproduit un geste appris, puis gagne en robustesse grâce à l’imitation learning et au reinforcement learning.
Cette approche est particulièrement pertinente pour des tâches comme l’assemblage, l’inspection et certains scénarios de logistique en environnement dynamique.
Capteurs et perception (RGBD, LiDAR, IMU) : ce que ça change en manipulation
L’AI WORKER s’appuie sur un système multi-caméras pour combiner compréhension globale (navigation, localisation, évitement) et perception courte portée (prise d’objet, ajustements en manipulation).
La caméra tête est une Stereolabs ZED Mini (RGBD stéréoscopique + IMU 6DoF) pour la perception grand angle, et les caméras main sont des Intel RealSense D405 (x2) intégrées au niveau des grippers pour la profondeur à courte distance, utile en saisie et manipulation de précision.
La version FFW-SG2 ajoute 2 LiDAR et une IMU pour renforcer la perception en mobilité.
Préhension : gripper standard RH-P12-RN
Le gripper standard RH-P12-RN est une main robotique 2 doigts / 1 DOF avec conception “adaptive gripping” (joints passifs) pour saisir des objets de formes variées. Il embarque un moteur DC (10W) et propose un contrôle couple et un contrôle position basé sur courant. Les doigts sont interchangeables
Écosystème logiciel (ROS 2, outils Physical AI, simulation, modèles & datasets)
ROBOTIS met en avant une chaîne outillée pour passer rapidement du prototype à des essais reproductibles : support ROS 2, développement Python/C++, interface Web UI, outils “Physical AI”, et des environnements de simulation (modèles Isaac Sim et MuJoCo). Des ressources sont également disponbiles pour faciliter le démarrage (packages ROS 2, modèles, datasets et images Docker).
Spécifications techniques – ROBOTIS AI WORKER
| Versions | FFW-SG2 (mobile) / FFW-BG2 (stationnaire) |
| Bras | 7 DOF × 2 |
| Grippers | 1 DOF × 2 (RH-P12-RN, standard) |
| Tête | 2 DOF |
| Lift | 1 DOF (course 0 à 500 mm) |
| Portée bras | 641 mm (poignet) + main |
| Charge utile (nominale) | 3,0 kg (un bras) / 6,0 kg (deux bras) |
| Charge utile (pic) | 5,0 kg (un bras) / 10,0 kg (deux bras) |
| Capteurs | RGBD × 3 (et LiDAR × 2 + IMU sur FFW-SG2) |
| Ordinateur | NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB |
| Interfaces | Ethernet (Wi-Fi via routeur sur FFW-SG2) |
| Communication interne | RS-485 · 4 Mbps |
| Logiciel | ROS 2 · Python · C++ · Web UI |
| Température | 0 à 40°C |
| Matériaux extérieurs | Aluminium, plastique |
Caméras – perception (tête & mains)
| Caméra tête | Stereolabs ZED Mini (RGBD stéréoscopique + IMU 6DoF) |
| FOV (tête) | 102°(H) × 57°(V) |
| Résolution max (tête) | 2208 × 1242 |
| Profondeur (tête) | 0,1 m à 9 m |
| Caméras mains | Intel RealSense D405 × 2 (RGBD stéréoscopique) |
| FOV (mains) | 87°(H) × 58°(V) |
| Résolution max (mains) | 1280 × 720 |
| Profondeur (mains) | 7 cm à 50 cm |
Gripper – RH-P12-RN (standard)
| Type | Main robotique 2 doigts, 1 DOF, “adaptive gripping” |
| Moteur | DC 10W |
| Contrôle | Contrôle couple + contrôle position basé sur courant |
| Poids | 500 g |
| Charge utile gripper | 5 kg |
| Doigts | Embouts détachables et personnalisables |
Ressources – ROBOTIS AI WORKER
FAQ – ROBOTIS AI WORKER
Quel est le point fort de l’AI WORKER ?
Une plateforme “Physical AI” prête pour le terrain : double bras + perception multi-capteurs + calcul embarqué, avec un workflow orienté apprentissage par démonstration (téléopération → données → modèle → exécution).
Quelle version choisir : FFW-SG2 ou FFW-BG2 ?
FFW-SG2 si vous avez besoin de mobilité (navigation, multi-postes, environnement variable). FFW-BG2 si votre application est un poste fixe (station d’inspection/assemblage, intégration Ethernet directe).
Le gripper RH-P12-RN est-il adapté à la manipulation industrielle ?
Oui pour des prises utilitaires variées : 2 doigts, conception adaptive, embouts interchangeables. Pour de la dextérité “humaine”, une option doigts dextres est en développement.
Quel stack logiciel est prévu ?
Support ROS 2, développement Python/C++, et Web UI ; ressources de simulation et packages associés.
L’AI WORKER est une plateforme robotique “Physical AI” combinant double bras 7-DOF, perception RGBD et calcul embarqué Jetson AGX Orin, conçue pour apprendre des tâches par démonstration et les exécuter en conditions réelles (assemblage, inspection, logistique).
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