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双臂具身机器人开发平台
    发布时间: 2026-09-19 17:01    
双臂具身机器人开发平台
六大核心系统
构建机器人感知、遥操、数据采集、智能计算、模型推理与自主执行的一体化具身智能技术体系
核心组成
01 机器人本体
采用双机械臂协同结构，具备多自由度运动、精准定位与灵活操作能力，可完成抓取、搬运、放置及双臂协同等典型任务。配合自适应夹持与力控能力，可满足不同物体的柔性操作需求，并支持机器人运动控制及二次开发。
02 感知系统
由腕部视觉、全局视觉及相关传感模块组成，可获取作业环境中的彩色图像、深度信息与空间状态数据。通过多源感知数据融合，为目标识别、空间定位、物体抓取以及智能决策提供环境信息基础。
03 遥操系统
采用沉浸式遥操作方式，将操作者动作与机器人运动建立实时映射，实现机械臂远程控制与示教。操作者可结合环境画面完成抓取、移动和放置等任务，同时生成可用于机器人学习的数据样本。
04 数据采集平台
统一接入机械臂、夹持器、视觉传感器及遥操设备等数据源，支持多通道数据采集、存储、回放、可视化、导出与时间同步，为任务复盘、数据集构建、模型训练及算法验证提供完整的数据支撑。
05 推理计算机
作为平台的计算与控制中心，承担视觉处理、机器人控制、模型推理和任务逻辑执行等计算任务，可满足机器人实时控制、视觉识别、VLA模型运行及多任务并行处理等应用需求。
06 具身智能神经网络
构建视觉－语言－动作 VLA 具身智能模型架构，将环境感知、自然语言任务理解与机器人动作控制进行融合，可根据任务指令及环境状态生成动作序列，实现从任务理解到自主执行的智能控制过程。
具身智能技术闭环
环境感知遥操作业数据采集模型训练模型推理自主执行
平台能力

平台打通遥操控制、机器人执行、视觉感知与数据回传链路，可对机器人状态、夹持器状态及多路视觉数据进行统一采集与管理，并支持数据回放、分析及格式转换。

结合 VLA 具身智能架构与 ROS2 行为树控制方式，可开展机器人遥操作、数据采集、视觉识别、目标抓取、模型训练、模型推理以及自主作业等教学与科研实践。

面向具身智能教学与科研应用

六大核心系统协同构建完整具身智能实验环境，可支撑机器人控制、环境感知、人机协同、数据采集、多模态学习、VLA模型训练与推理、自主任务执行等方向的教学、实训及科研应用。