- Низька затримка, масштабований спеціальний прискорювач ШІ
- MCU підтримує керування двигуном у реальному часі
- ROS2 з DDS забезпечує своєчасний зв’язок і взаємодію
Випадки застосування вафельних транспортних роботів
Компактний контролер робота
TAC-3000-NX
- Підтримка основної плати роз’єму NVIDIA ® JetsonTM SO-DIMM
- Високопродуктивний контролер ШІ з обчислювальною потужністю до 100 TOPS
5G LTE
- TDD LTE/FDD LTE/WCDMA/GPS
- Регіон підтримки: глобальний
Готові до використання стандартні системи: швидке будівництво та розширення
- Виробнича плата полегшує розробку зразків і широкомасштабне розгортання
- До 100 TOPS (INT8) обчислювальної потужності
- Підтримує JetPackTM 5.1 SDK
Невеликий розмір для адаптації до вузьких просторів
- Легко розгортайте продукти в різних прикладних сценаріях, не жертвуючи простором
- Прийняття модульного дизайну розсіювання тепла для адаптації до уніфікованої конструкції квазісистеми
Розширена конструкція вводу/виводу для задоволення різних вимог додатків
- Розширення M.2 для ініціювання та бездротового підключення: клавіша M для NVMe та клавіша B для бездротових додатків
- Підключайте крайні та периферійні пристрої через USB, RS-485, GPIO, CAN і LAN
Випадки застосування вафельних транспортних роботів
Проблеми застосування
- Забезпечує стабільність і гнучкість, знижує вібрацію
- Підвищити точність уникнення перешкод
- Підтримуйте вищий рівень безпеки під час взаємодії людини та машини
- Конструкцію робота потрібно точно налаштувати, щоб відповідати вимогам чистих приміщень
Рішення
- Компактна конструкція з допуском до вібрації 3,5 Grms
- Об’єднання датчиків вимагає безпечної та точної навігації систем автоматичного зчитування лічильників
- Використовується для інтеграції простого середовища розробки ROS/ROS2
- Вбудований штучний інтелект 21TOPS забезпечує підтримку обчислювальної потужності для уникнення перешкод
Переваги плану
- Прості в розгортанні виробничі лінії та заводські автоматичні системи зчитування лічильників
- Покращена обробка даних від зондування, водіння до інтеграції
- Нижчі вимоги до енергоспоживання та вища продуктивність штучного інтелекту
- Скорочений час розробки та підвищена ефективність
- Гнучка конструкція для внутрішньої логістики та регулювання попиту на AMR
