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Mano robotica ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

Mano robotica ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

Mano robotica ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)
Robotis | A-000000-08098
6.960,00 €
IVA incl.

Le mani ROBOTIS HX5-D20-MLT/HX5-D20-MRT sono mani robotiche a 5 dita con 20 DOF e sensori tattili, progettate per la manipolazione destrousa e l’integrazione ROS 2 nella ricerca e nella robotica avanzata.

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Mani robotiche ROBOTIS : punti chiave

  • Due versioni: HX5-D20-MLT (mano sinistra) e HX5-D20-MRT (mano destra).
  • Mano a 5 dita – 20 DOF: 4 gradi di libertà per dito per movimenti simili a quelli di una mano umana.
  • Azionamento direct-drive: ogni articolazione delle dita è azionata da un DYNAMIXEL XM335-T323-T in direct-drive (robustezza, minore gioco, controllo semplificato).
  • Sensori tattili integrati: un sensore sulla punta di ogni dito (sensore TIP) misura la pressione di contatto e aiuta a stabilizzare la presa.
  • Prestazioni: forza massima sulla punta del dito 14 N; carico massimo 15 kg; frequenza di controllo 1 kHz.
  • Comunicazione e controllo: RS-485 multidrop, integrazione tramite ROS 2 + ros2_control.
  • Alimentazione: 24 V
  • Da prevedere: a seconda del vostro ambiente, l’SMPS (alimentazione) e il U2D2 PHB Set (hub di alimentazione esterno per DYNAMIXEL) non sono inclusi.

Applicazioni e tipi di progetto (presa destrousa, manipolazione fine, raccolta dati)

Le mani robotiche HX5-D20 di Robotis sono pensate per team (laboratori, università, integratori) che sviluppano scenari di manipolazione destrousa: prese complesse, riposizionamenti, interazioni con oggetti delicati e compiti che richiedono sensibilità al contatto.

ROBOTIS mette in evidenza una mano capace di andare oltre la semplice presa, percependo texture e forma per eseguire compiti ad alta destrezza.

Ecosistema software (ROS 2, ros2_control, teleoperazione, simulazione)

La piattaforma è basata su ROS 2 (Jazzy) e sul framework ros2_control (loop di controllo a 100 Hz).

Le articolazioni sono azionate da attuatori XM335 (modalità posizione) tramite un’architettura di comunicazione che combina U2D2 (RS-485, Dynamixel Protocol 2.0), una scheda controller che converte l’RS-485 in 5 canali TTL e feedback di stato che includono i sensori tattili tramite le state interfaces di ros2_control.

Può essere utilizzata per la teleoperazione, la raccolta dati e l’addestramento di modelli (imitation learning / reinforcement learning), nonché in ambienti di simulazione (es. avvio Gazebo/RViz).

Specifiche tecniche – ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

Numero di dita5
Gradi di libertà20 (4 DOF / dito)
Attuatore del ditoDYNAMIXEL XM335-T323-T (direct-drive)
Sensori sulla punta del dito (TIP)sensore a 9 array, valore da 0 a 255
Forza massima sulla punta del dito14 N
Carico massimo15 kg
Frequenza di controllo1 kHz
ComunicazioneRS-485 multidrop (predefinito 4 Mbps; da 9.600 bps a 6 Mbps)
Protocollo / formatoRS485 Asynchronous Serial (8bit, 1 stop, no parity); comando tramite pacchetto digitale
Modalità di funzionamentoDirect Control Mode / Preset Motion Mode
Alimentazione24 V
Peso1.000 g ± 2%
Temperaturada -5 a 55 °C
CorrenteStandby 370 mA; Peak 2.6 A
FeedbackPosizione, velocità, corrente, temperatura, tensione di ingresso, ecc.

Risorse – mani ROBOTIS HX5-D20 (MLT / MRT)

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

Qual è la differenza tra HX5-D20-MLT e HX5-D20-MRT?

La differenza è l’orientamento: MLT = mano sinistra, MRT = mano destra. Le specifiche principali sono identiche.

A cosa servono i sensori tattili sulle dita?

Consentono di misurare la pressione al contatto per stabilizzare meglio la presa, rilevare il contatto e interagire con oggetti più delicati.

Quale stack software è previsto?

Un’integrazione ROS 2 basata su ros2_control, con lettura dei sensori tattili tramite state interfaces ed esecuzione delle traiettorie in tempo reale.

Quali elementi devo prevedere lato alimentazione / accessori?

L’alimentazione è 24 V. A seconda del vostro ambiente, SMPS (alimentazione) e U2D2 PHB Set possono essere necessari e non sono inclusi nel pacchetto base.

Queste mani sono adatte alla ricerca (dati, imitation learning, RL)?

Sì: sono adatte alla teleoperazione, alla raccolta dati e all’addestramento di modelli (imitation learning / reinforcement learning) in un workflow ROS 2.

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