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Main robotique Robotis HX5-D20
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Main robotique Robotis HX5-D20

Main robotique Robotis HX5-D20

Main robotique Robotis HX5-D20
Robotis | A-000000-08098
6 960,00 €
TTC

Les mains ROBOTIS HX5-D20-MLT/HX5-D20-MRT sont des mains robotiques 5 doigts 20 DOF avec capteurs tactiles, conçues pour la manipulation dextre et l’intégration ROS 2 en recherche et robotique avancée.

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  • HX5-D20-MLT (Left)
  • HX5-D20-MRT (Right)
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Mains robotiques ROBOTIS : points clés

  • Deux versions : HX5-D20-MLT (main gauche) et HX5-D20-MRT (main droite).
  • Main 5 doigts – 20 DOF : 4 degrés de liberté par doigt pour des mouvements proches d’une main humaine.
  • Actionnement direct-drive : chaque articulation de doigt est motorisée par un DYNAMIXEL XM335-T323-T en direct-drive (robustesse, moins de jeu, contrôle simplifié).
  • Capteurs tactiles intégrés : capteur au bout de chaque doigt (TIP sensor) pour mesurer la pression au contact et stabiliser les prises.
  • Performance : force max au bout du doigt 14 N ; charge max de 15 kg ; fréquence de contrôle 1 kHz.
  • Communication & contrôle : RS-485 multidrop, intégration via ROS 2 + ros2_control.
  • Alimentation : 24 Vli>
  • À prévoir : selon votre environnement, le SMPS (alimentation) et le U2D2 PHB Set (hub d’alimentation externe pour DYNAMIXEL) ne sont pas inclus.

Applications et types de projets (préhension dextre, manipulation fine, collecte de données)

Les mains robotiques HX5-D20 de Robotis s’adressent aux équipes (laboratoires, universités, intégrateurs) qui développent des scénarios de manipulation dextre : prises complexes, repositionnements, interactions avec objets délicats et gestes nécessitant de la sensibilité au contact.

ROBOTIS met en avant une main capable d’aller au-delà de la simple prise, en percevant texture et forme pour exécuter des tâches à forte dextérité.

Écosystème logiciel (ROS 2, ros2_control, téléopération, simulation)

La plateforme est basée sur ROS 2 (Jazzy) et le framework ros2_control (boucle de contrôle 100 Hz).

Les articulations sont actionnées par des actuateurs XM335 (mode position) via une architecture de communication combinant U2D2 (RS-485, Dynamixel Protocol 2.0), une carte contrôleur qui convertit le RS-485 en 5 canaux TTL, et des retours d’état incluant les capteurs tactiles via les state interfaces de ros2_control.

Elle peut être utilisée pour la téléopération, la collecte de données et l’entraînement de modèles (imitation learning / reinforcement learning), ainsi que des environnements de simulation (ex. lancement Gazebo/RViz).

Spécifications techniques – ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

Nombre de doigts5
Degrés de liberté20 (4 DOF / doigt)
Actionneur de doigtDYNAMIXEL XM335-T323-T (direct-drive)
Capteurs bout de doigt (TIP)9-array sensor, valeur 0 à 255
Force max au bout du doigt14 N
Charge max 15 kg
Fréquence de contrôle1 kHz
CommunicationRS-485 multidrop (par défaut 4 Mbps ; 9 600 bps à 6 Mbps)
Protocole / formatRS485 Asynchronous Serial (8bit, 1 stop, no parity) ; commande par paquet digital
Mode de fonctionnementDirect Control Mode / Preset Motion Mode
Alimentation24 V
Poids1 000 g ± 2%
Température-5 à 55 °C
CourantStandby 370 mA ; Peak 2.6 A
FeedbackPosition, vitesse, courant, température, tension d’entrée, etc.

Ressources – mains ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

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

Quelle est la différence entre HX5-D20-MLT et HX5-D20-MRT ?

La différence est l’orientation : MLT = main gauche, MRT = main droite. Les spécifications principales sont identiques.

À quoi servent les capteurs tactiles aux doigts ?

Ils permettent de mesurer la pression au contact pour mieux stabiliser la prise, détecter un contact et interagir avec des objets plus délicats.

Quel stack logiciel est prévu ?

Une intégration ROS 2 basée sur ros2_control, avec lecture des capteurs tactiles via les interfaces d’état et exécution de trajectoires en temps réel.

Quels éléments dois-je prévoir côté alimentation / accessoires ?

L’alimentation est de 24 V. Selon votre environnement, SMPS (alimentation) et U2D2 PHB Set peuvent être nécessaires et ne sont pas inclus dans le pack de base.

Ces mains sont-elles adaptées à la recherche (données, imitation learning, RL) ?

Oui : elles sont adaptées à la téléopération, la collecte de données et l’entraînement de modèles (imitation learning / reinforcement learning) dans un workflow ROS 2.

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