激光 SLAM 多层料箱机器人 SPK-M50J-F 系列

2024-04-24
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摘要 SPK-M50J-F 系列是基于仙工智能 SRC 系列核心控制器推出的激光 SLAM 多层料箱机器人,真正意义上做到了一「脑」全「控」,解决了传统料箱机器人无法实现一体化控制的痛点,保证料箱机器人行走...
SPK-M50J-F 该系列以仙工智能为基础 SRC 激光系列核心控制器推出 SLAM 真正意义上的多层料箱机器人「脑」全「控」,解决了传统料箱机器人无法实现集成控制的痛点,保证了料箱机器人行走、取放货物等动作的集成,有效合理地满足了仓储物流的需要,存储、拣选和搬运。一「脑」全「控」,基于更强的易用性 SRC 控制器,SPK-M50J-F 该系列实现了行走、提货和交付的综合控制,使现场交付和部署过程更简单,实际操作更容易使用,故障异常调查更有效,进一步降低了成本,提高了客户的效率。SPK-M50J身材优越,存储密度高-F 系列车宽仅为 最小通道宽度为1000mm 110毫米,纤细的车身具有良好的通过性。料箱左右间距 90毫米,伸缩机构可轻松夹取,双向放置料箱,前后间隙只需 50mm,密集存储容易完成。SPK-M50J-F 该系列可与不同的料箱尺寸相兼容,具有双深拣选功能,减少了货道占用面积,大大提高了仓库存储密度。SPK-M50J定制灵活,覆盖更多场景-F 该系列提供灵活的定制服务,不仅包括颜色、外观、汽车高度个性化定制,还支持篮子和伸缩机构定制,篮子可选 3-6 层,每层负荷 50公斤,满足各种选择和搬运的需要;支持最低定制 200mm 提货高度和最高 6000mm 车身高度,仓库存储空间的高效利用,提高空间利用率。支持光通信,更强的隐私保护SPK-M50J-F 该系列支持传统的通信方案,为客户提供成熟的光通信方案,允许系统在无线网络环境中运行,确保稳定高效的通信,提高安全隐私,满足特殊行业和场景的需求。前后双激光全面保护SPK-M50J-F 前后配备系列 2 平台激光雷达和安全触边,标配硬件自检,实现全面保护,多重保障运行过程中的人机安全。前后双激光全面保护SPK-M50J-F 前后配备系列 2 平台激光雷达和安全接触边缘,标准硬件自检,实现全面保护,多重保障运行过程中的人机安全。除硬件保证外,SPK-M50J-F 一系列内置的安全避障算法可以根据障碍物的距离进行减速避障。如有临时障碍物或人员,将触发安全紧急停止,独立避障,确保安全运行。可选择四种导航方式,±5mm 精度SPK-M50JJ-F 该系列支持激光 SLAM、二维码,反光板,NFL 四种导航模式涵盖了仓库转运、线边输送、生产线对接等各种场景的业务导航需求,也可以满足二次定位、高动态环境、无改造环境等更复杂的需求;定位精度可以达到 ±5mm,准确识别,稳定运行,最大化生产效率和安全性。24小时自动充电 SPK-M50J不间断操作-F 该系列具有自动充电功能。当功率降至预设阈值时,充电将与充电桩独立连接,实现整个过程的自动化 24h 作业不间断。Roboshop:部署效率更高。仙工智能一站式实施工具 Roboshop 支持 SPK-M50J-F 伸缩机构可根据实际尺寸调整料箱尺寸,提高现场应用效率。Roboshop 支持一键生成料箱识别二维码,即使料箱放置有误差,也能准确识别二维码进行货物选择,最大限度地支持左右水平偏差 8cm,料箱倾斜偏差角度 2.76°。M4:大脑仙工智能提供最强的业务 M4 智能物流管理系统,「All in One」大大提高了特征 SPK-M50J-F 系列应用效率,加快业务流程。M4 集成 RCS、WCS、WMS 综合管理解决机器人管理和运单管理、各种自动化设备管理、仓储、仓储等仓储业务问题,降低系统对接和维护成本,打破多系统之间的数据岛。 上海仙工智能科技有限公司(简称仙工智能或上海仙工智能科技有限公司) SEER)由 RoboCup 作为一家以智能控制和数字化为核心的工业物流解决方案提供商,世界冠军团队成立。 上海仙工智能科技有限公司(简称仙工智能或上海仙工智能科技有限公司) SEER)由 RoboCup 世界冠军团队是一家以智能控制和数字化为核心的工业物流解决方案提供商。公司总部位于上海,在全国各地都有 7 个办事处、2 全球各地的生产基地和业务 20 许多国家和地区。仙工智能掌握世界领先的技术和概念,创建智能、高效、可靠、易用的端到端工业物流解决方案,涵盖移动机器人控制器、各种移动机器人及相关数字系统软件,帮助客户降低成本和效率,实现智能和数字升级。以【惠人达己,守正出奇,始终创业,追求终极】的品牌价值观为导向,仙工智能拥有西门子、菲尼克斯、潍柴动力、格力等优秀的产品实力、方案实力和服务实力 800 多家企业提供服务。客户覆盖半导体,3C、锂、光伏、汽车零部件、PCB、纺织、医疗等行业的项目交付率达到 100%。仙工智能以实力引领工业物流智能化进程。
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