● Einführung
Merkmale
Ausgestattet mit insgesamt 15 magnetischen Encodern erfasst der Handschuh Schlüsseldaten wie die Beugewinkel der Finger- und Handgelenke sowie die Abspreizwinkel in Echtzeit. Jeder Finger ist mit drei hochpräzisen magnetischen Encodern ausgestattet, um den Beugewinkel an der Basis, den Abspreizwinkel und den Beugewinkel der Fingerspitze präzise zu messen.
●Echtzeit-Kalibrierung des dynamischen Mappings
Mit dem proprietären Algorithmus zur dynamischen Mapping-Kalibrierung von HONPINE erreicht der Handschuh eine präzise Zuordnung von Handbewegungsdaten und gewährleistet so eine effiziente und genaue Reproduktion durch geschickte Roboterhände. Er unterstützt die Kalibrierung in Echtzeit und ermöglicht Anpassungen für verschiedene Roboterhände oder Anwendungsszenarien, um die Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
●Drahtlose Hochgeschwindigkeits-Datenübertragung
Die Übertragungsreichweite beträgt in Innenräumen bis zu 20 Metern und im Freien 40 Metern (in ungehinderten Umgebungen). Unter Nutzung der 2.4GHz-Drahtloskommunikation unterstützt der Handschuh die Gerätekopplung—ein Empfänger kann mit bis zu zwei Geräten verbunden werden (1-to-1 oder 1-to-2).
●Design mit langer Batterielaufzeit
Der integrierte wiederaufladbare 2000mAh-Akku unterstützt mehr als 8 Stunden Dauerbetrieb. Der Handschuh verwendet eine microUSB-Schnittstelle zum Laden und kann innerhalb von 2 Stunden vollständig aufgeladen werden.
●Vibrations-Feedback-Funktion
Ein integrierter Vibrationsmotor liefert haptisches Feedback bei Fernbedienungsvorgängen und verbessert sowohl die Steuerungsgenauigkeit als auch das Nutzererlebnis.
●Breite Kompatibilität
Der Handschuh ist mit verschiedenen Softwareumgebungen kompatibel, bietet ein C++ SDK und unterstützt Plattformen wie 3ds Max, Maya und Blender, wodurch eine einfache Sekundärentwicklung und Systemintegration ermöglicht werden.
Roboterschnittstellen
●Unterstützte Datenerfassungsmethoden: 2.4G Wi-Fi-Endeffektor-Erfassung, UDP-Datenmeldung
●Unterstützte Simulatoren: PyBullet, Isaac, MuJoCo
●Unterstützte Schnittstellen: ROS Topic, ROS2 Topic, Python
●Beispielanwendung: Telop