Kompakter Roboter -Controller

U80X1OTIBM-T

TAC-3000-NX

  • Unterstützen Sie die NVIDIA ® Jetsontm So-Dimm Connector Core Board
  • Hochleistungs -AI -Controller mit bis zu 100 Tops -Rechenleistung
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5G LTE

  • TDD LTE/FDD LTE/WCDMA/GPS
  • Unterstützungsregion: global

Bereit zur Verwendung von Standardsystemen: Schnelle Konstruktion und Expansion

  • Das Produktionsausschuss erleichtert die Probenentwicklung und einen groß angelegten Einsatz
  • Bis zu 100 Tops (int8) der Computerleistung
  • Unterstützt Jetpacktm 5.1 SDK

 

Kleine Größe, um sich an schmale Räume anzupassen

  • Einfach Produkte für verschiedene Anwendungsszenarien bereitstellen, ohne Platz zu beeinträchtigen
  • Einführung modularer Wärmeableitungsdesign, um sich an ein einheitliches Quasi -Systemdesign anzupassen

 

Skalierbares E/A -Design, um unterschiedliche Anwendungsanforderungen zu erfüllen

  • M.2 Erweiterungen für Initiieren und drahtlose Verbindungen: M -Schlüssel für NVME und B -Schlüssel für drahtlose Anwendungen
  • Verbinden Sie Edge-Geräte und periphere Geräte über USB, RS-485, GPIO, CAN und LAN

Anwendungsfälle von Wafertransportrobotern

Anwendungsherausforderungen

  • Stellen Sie Stabilität und Flexibilität sicher, reduzieren Sie die Vibration
  • Verbessern Sie die Genauigkeit der Hindernisvermeidung
  • Halten Sie während der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ein höheres Sicherheitsniveau beibehalten
  • Das Design des Roboters muss fein sein, um die Anforderungen des Reinraums zu erfüllen

 

Lösung

  • Kompaktes Design mit einer Vibrations -Toleranz von 3,5 GRMS
  • Die Sensorfusion erfordert eine sichere und genaue Navigation automatischer Messgerätesysteme
  • Wird verwendet, um eine einfache ROS/ROS2 -Entwicklungsumgebung zu integrieren
  • 21TOPS Native KI -Argumentationsfähigkeit bietet Rechenleistungsergebnisse für die Hindernisvermeidung

 

Vorteile des Plans

  • Einfach zu bereitstellen Produktionslinien und automatische Messsysteme der Werksmessgeräte
  • Verbesserte Datenverarbeitung von der Erkennung, Fahrt zur Integration
  • Niedrigere Stromverbrauchsanforderungen und KI -Leistung mit höherer Kante
  • Verkürzte Entwicklungszeit und verbesserte Effizienz
  • Flexible Design für interne Logistik und AMR -Nachfrageanpassung
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