HONPINE L30 Hochpräzisionsoperation Geschickliche Hand für Roboterarm

Beschreibung der HONPINE L30 Dexterous Hand

Die HONPINE L30 ist eine 21-DoF-geschickte Hand, die feine menschliche Handbewegungen mit millimetergenauer Operationspräzision akkurat nachbildet. Sie verwendet einen fortschrittlichen Sehnenantrieb und hochintegrierte mechatronische Systeme für stabile Bewegungen und präzise Steuerung und unterstützt multi-modale Wahrnehmung (Kraft, Berührung, Vision), um die Echtzeitwahrnehmung und die Zuverlässigkeit der Interaktion zu verbessern. Mit hohen DoFs, multi-modaler Wahrnehmung und führenden Bewegungssteuerungsalgorithmen wird sie häufig in der industriellen Automatisierung, der medizinischen Assistenz und Forschungsexperimenten eingesetzt – und bietet eine hochgradig anpassungsfähige, zuverlässige Endeffektorlösung.

Merkmale der HONPINE L30 Dexterous Hand

●Hochgradig bionische Präzisionsbedienung

21 DoFs (17 aktiv + 4 passiv) mit unabhängiger Steuerung von Daumen und vier Fingern, die eine genaue Nachbildung feiner menschlicher Handbewegungen, hohe Wiederholgenauigkeit und eine feine Auflösung der Greifkraft ermöglichen – geeignet für Präzisionsaufgaben.

●Schnell reagierender Sehnenantrieb

Der fortschrittliche Sehnenantrieb und die hochintegrierten mechatronischen Systeme gewährleisten eine reibungslose Bewegung und eine hohe Höchstgeschwindigkeit, um den Anforderungen an schnelles Reagieren gerecht zu werden, und gleichzeitig ein geringes Gewicht und eine hohe Kompaktheit für Roboterendeffektoren zu erreichen.

●Multi-modale intelligente Interaktion

Unterstützt die Verschmelzung von Kraft-, Berührungs- und anderen Sensoren, um die Umgebung genau wahrzunehmen und Echtzeit-Interaktionsfeedback zu liefern – wodurch die Anpassungsfähigkeit und Zusammenarbeit in unstrukturierten Szenarien erheblich verbessert wird.

Robot Hand Schnittstellen

●Unterstützte Roboterarme: UR, Franka, XArm, RealMan, Songling
●Unterstützte Datenerfassungsmethoden: Teleoperationshandschuhe, Exoskelett-Handschuhe, Flüssigmetall-Handschuhe, Vision, VR (Meta Quest 3)
●Unterstützte Simulatoren: PyBullet, Isaac, MuJoCo
●Unterstützte Schnittstellen: CAN, 485
●Beispiel-Anwendungsfälle: ROS1, ROS2, Python, C++