- Alacsony késleltetésű, méretezhető, dedikált AI-gyorsító
- Az MCU támogatja a valós idejű motorvezérlést
- A DDS-sel ellátott ROS2 lehetővé teszi az időben történő kommunikációt és az együttműködést
Wafer szállító robotok alkalmazási esetei
Kompakt robotvezérlő
TAC-3000-NX
- Támogatja az NVIDIA ® JetsonTM SO-DIMM csatlakozó magkártyát
- Nagy teljesítményű AI vezérlő akár 100TOPS számítási teljesítménnyel
5G LTE
- TDD LTE/FDD LTE/WCDMA/GPS
- Támogatási régió: globális
Használatra kész szabványos rendszerek: gyors felépítés és bővítés
- A gyártótábla megkönnyíti a mintafejlesztést és a nagyszabású telepítést
- Akár 100 TOPS (INT8) számítási teljesítmény
- Támogatja a JetPackTM 5.1 SDK-t
Kis méret a szűk helyekhez való alkalmazkodáshoz
- Könnyen, hely feláldozása nélkül telepítheti a termékeket különféle alkalmazási helyzetekben
- Moduláris hőelvezetési tervezés elfogadása az egységes kvázi rendszer kialakításához
Méretezhető I/O kialakítás a különböző alkalmazási követelmények teljesítéséhez
- M.2 bővítmények a vezeték nélküli kapcsolatok kezdeményezéséhez: M gomb az NVMe-hez és B kulcs a vezeték nélküli alkalmazásokhoz
- Csatlakoztassa a szélső eszközöket és a perifériás eszközöket USB, RS-485, GPIO, CAN és LAN-on keresztül
Wafer szállító robotok alkalmazási esetei
Alkalmazási kihívások
- Biztosítsa a stabilitást és a rugalmasságot, csökkentse a vibrációt
- Javítsa az akadályelkerülés pontosságát
- Magasabb szintű biztonság fenntartása az ember-gép együttműködés során
- A robot kialakítását finomhangolni kell, hogy megfeleljen a tisztatér követelményeinek
Megoldás
- Kompakt kialakítás 3,5 grammos rezgéstűréssel
- A szenzorfúzióhoz az automatikus mérőleolvasó rendszerek biztonságos és pontos navigációja szükséges
- Egy egyszerű ROS/ROS2 fejlesztésre kész környezet integrálására szolgál
- A 21TOPS natív mesterséges intelligencia gondolkodási képessége támogatja a számítási teljesítményt az akadályok elkerüléséhez
A terv előnyei
- Könnyen telepíthető gyártósorok és gyári automatikus mérőleolvasó rendszerek
- Továbbfejlesztett adatfeldolgozás az érzékeléstől, a vezetéstől az integrációig
- Alacsonyabb energiafogyasztási követelmények és magasabb AI-teljesítmény
- Rövidebb fejlesztési idő és jobb hatékonyság
- Rugalmas kialakítás a belső logisztikához és az AMR igények beállításához
