Манипулятор тойота

Кран-манипулятор Toyota Dyna | СпецТех

Быстрый заказ

Грузовые автомобили Тойота Дюна в последние 20 лет приобрели широкую известность среди жителей нашей России. Секрет успеха в грузоподъемности, которая в зависимости от модели машины может быть от 1-1,5 т до 2-3,5 т. Кран-манипулятор в Москве и Московской области стал основой рабочей силой в небольших строительных и транспортных фирмах.

КМУ, зачастую используют, для транспортировки крупногабаритных, и не только, грузов. Эта техника комбинирует в себе мощный грузовик с установленным на него автокраном. При использовании этой техники значительно ускорятся погрузочные и разгрузочные работы ведь не приодеться использовать другую подъемную технику. Водитель манипулятора способен на своей машине заменить сразу несколько видов другой техники.

Использовать кран-манипулятор можно для широкого списка работ:

Доставки, разгрузки-погрузки конструкций из ЖБИ.
Транспортировки объемных стройматериалов (листы стали, бревна, доски, профлисты, шифер).
Перевозка манипулятором промышленного оборудования (станки, части конвейеров, котлы или другие крупные конструкции).
Транспортировки, монтажа крупных объектов (вагоны, контейнеры, бытовки).
Выполнения озеленительных работ (посадка саженцев)

Технические характеристики

Кран-манипулятор значительно отличается от другой разгрузочной, погрузочной спецтехники, благодаря своей маневренности, высокой проходимости. А наличие откидного борта у этого грузового автомобиля существенно ускоряет погрузку и выгрузку грузов с помощью погрузчиков.

Грузоподъемность борта до 2 тонн.
Габариты кузова 2.5*1.7.
Длина стрелы 6.5 метров.
Грузоподъемность стрелы до 1 тонны.
Габариты спецтехники 6*2.5 метров.

Двигатели

Главный ДВС Toyota Dyna — это четырехлитровый дизельный двигатель с максимальной мощностью 150 лошадиных сил. Можно установить на машину и другой тип двигателя, например, бензиновый или газовый. Для внутреннего рынка Японии, Европы, Америки производитель предоставляет модели с гибридной силовой установкой. Для России эта модель из-за высокого транзитного налога недоступна, так как в стране есть аналогичные модели нашего производства.

Трансмиссия и шасси

Обе подвески (тыльная и передняя) — зависимые, на рессорах с гидравлическими амортизаторами. Стандартный привод, на задние колеса. Имеется модель с подключением полного привода. Коробки передач — механические, пяти и шести ступенчатые. Также доступна модель с автоматической коробкой.

Кран-манипулятор ценят за:

Мобильность. Может передвигаться с больной скоростью, как по городским дорогам, так и по бездорожью, что существенно облегчает доставку материалов.
Компактность. Из-за небольших размеров он способен выполнять работы в ограниченных или замкнутых пространствах.
Точность. Стрела манипулятора может с максимальной точностью передвигать и транспортировать без повреждений даже хрупкие грузы.
Надежность. При транспортировке используются дополнительные крепления, которые обеспечивают дополнительную фиксацию перевозимому грузу.

Манипулятор Toyota DYNA 1997 с пробегом (б/у) во Владивостоке. Объявление №593205 - спецтехника, грузовики, сельхозтехника, компрессоры, генераторы, складская техника, QX9

Объявление добавлено 7 апреля 2022. Количество просмотров:

432 000 ₽

Пожаловаться

Манипулятор Toyota DYNA 1997 года

Наличие товара: под заказ
Объём: 4100 см3
Тип: манипулятор
Грузоподъемность стрелы: 1 000
Грузоподъемность борта: 2 000
Состояние: б/у
От продавца: Покупка и доставка автомобилей и СпецТехники с аукционов Японии, США, Европы.
Цена указана во Владивостоке со всеми расходами. Хорошее техническое состояние, аукционный лист с полным переводом отправим по запросу! Аукционный лист - документ в котором отражено реальное состояние(а не со слов продавца). Он составляется аукционными домами Японии с многолетней репутацией. Вы покупаете технику, будучи 100% уверенным в объективности её оценки и гарантированно хорошем состоянии. Предоплата 10%.
Пакет документов на перевозку и право собственности: ПСМ, ГТД(таможенные декларации), договор, Отправка в регионы РФ.
Отличное техническое состояние(аукционный лист в наличии)
Дополнительно проверен нашими представителями в Японии.
Фотоотчёты на всех этапах поставки
Груз страхуется при доставке из Японии и по России
Стоимость закрепляется в договоре

На сайте с 10 января 2019 (4 года)

Неподтвержденные телефоны:

+7 (929) 426-60-64

Вы нашли товар и готовы его оплатить?

Как проверить продавца

Администрация сайта не несет никакой ответственности за осуществление хозяйственной деятельности, сделок между пользователями нашего сайта.

Любое использование сайта означает полное и безоговорочное принятие Пользователем Правил

Вы можете посмотреть это объявление через свой iPhone или Android

доступно на
GooglePlay доступно в
AppStore

Научно-исследовательский институт Toyota обучает мобильных манипуляторов с помощью виртуальной реальности, моделирование

Надежные мобильные манипуляторы, которые начинают появляться в операциях цепочки поставок, — это шаг к сервисным роботам с более универсальными возможностями. Исследовательский институт Toyota на прошлой неделе опубликовал видео (выше), показывающее состояние его исследований в области бытовых роботов.

Старение населения в Европе, Восточной Азии и Северной Америке создает проблемы, согласно исследованию Организации Объединенных Наций, которое цитирует Исследовательский институт Toyota (TRI). Одна из целей сервисной робототехники — дать людям возможность «стареть на месте» или оставаться в своих домах с максимально возможной автономией и без недостаточной помощи человека.

В отличие от других технологических предприятий и автопроизводителей, работающих над беспилотными автомобилями, Toyota позиционирует себя как «мобильная компания», стремясь диверсифицировать свои предложения, выйдя за рамки автомобилей и помогая домохозяйствам. В рамках этих усилий компания поставила перед собой задачу научить роботов выполнять различные задачи в реальных домах.

«Обучение роботов выполнению задач является ключевым элементом обучения автопарка для создания полезных роботов-помощников в домах», — сказал Джереми Ма, старший менеджер по робототехнике в TRI, Отчет робота . «Использование иммерсивной системы телеприсутствия делает обучение и выполнение этих задач намного более эффективными, и мы надеемся, что наш прогресс принесет пользу другим в сообществе робототехники».

Восприятие, навигация и мобильные манипуляции в домашнем хозяйстве

Вместо того, чтобы наносить на карту каждый дом, как это сделала iRobot с недавними роботами для уборки полов, TRI хотела, чтобы их автономный мобильный робот передвигался самостоятельно, как это делают люди.

Робот-прототип выбирает путь на основе того, чему он научился, объяснил Дэн Хелмик, инженер-программист и старший менеджер по робототехнике в TRI. Он также является соавтором исследования «Мобильная система манипулирования для однократного обучения сложным задачам в домашних условиях», опубликованного Корнельским университетом. По словам Хелмика, робот может остановиться, если столкнется с чем-то неожиданным.

Мобильный манипулятор TRI использует комбинацию готового и нестандартного оборудования. Он включает в себя четыре камеры Intel RealSense и две 5-мегапиксельные камеры Basler для широкого поля зрения. Робот также оснащен датчиком силы/крутящего момента ATI mini-45 и работает на 18-ядерном процессоре Intel i9 и графическом процессоре Nvidia TitanV под управлением Linux.

Смутно гуманоидный робот использует промышленное оружие, а не совместное оружие или коботов, потому что он разработан для простоты обучения, а не для работы вместе с людьми, сказал TRI.

Соединения рук и корпуса Kinova Jaco2 обеспечивают 31 дополнительную степень свободы, так что при необходимости он может поворачиваться и доставать предметы, скажем, из кухонного шкафа. К ним относятся двигатели maxon и планетарные редукторы. По словам TRI, в роботе также используются захваты Sake Robotics с недостаточно активируемыми пальцами.

Научно-исследовательский институт Toyota обучает мобильных манипуляторов

Основная проблема, связанная с повышением интеллекта роботов, связана с огромными объемами данных, на которых их необходимо обучать. TRI заявила, что ее методы, которые включают использование моделирования и виртуальной реальности (VR) для обучения робота выполнению определенных задач, требуют меньше данных.

«Больше не обязательно лучше», — сказал Хелмик.

Обучая робота параметрам, а не конкретным предметам, он может на нескольких примерах узнать, какие части объекта важны для захвата, сказал Ма. По его словам, мобильный манипулятор также может научиться передвигаться по неровным поверхностям, интерпретировать голосовые команды и выполнять сложные задачи.

По словам TRI, после одной демонстрации человеком с использованием виртуальной реальности робот может автономно выполнять многоэтапные задачи. Мобильная система манипулирования Toyota также включает в себя плотные визуальные представления сцены со встроенными объектами и график задач обучаемого поведения.

С помощью симуляций мобильный манипулятор может быть обучен выполнять сложные задачи, такие как загрузка посудомоечной машины, сказал Расс Тедрейк, вице-президент по исследованиям в области робототехники в TRI. Вместо того, чтобы обучать робота каждому предмету, он может научиться надежно обращаться с несколькими объектами.

Архитектура программного обеспечения TRI обеспечивает автономное выполнение обучаемых задач путем обработки визуальных и звуковых данных, построения модели мира, сопоставления визуальных входных данных с обучаемым поведением и выполнения последовательностей действий. Источник: Исследовательский институт Toyota 9.0005

Обмен уроками с изучением автопарка

Чтобы роботы действительно распространились в повседневной жизни людей, они должны стать полезными для самых разных приложений. Облачные вычисления, машинное зрение и глубокое обучение приведут к расцвету возможностей, подобных «кембрийскому взрыву», — написал генеральный директор TRI Гилл Пратт.

Короче говоря, идея состоит в том, что если один робот учится, этот урок можно разделить между многими роботами, а не программировать каждого для конкретной задачи или среды.

Согласно TRI, его мобильный манипулятор «может успешно выполнять относительно сложную задачу на уровне человека примерно в 85% случаев». Каждое из трех заданий состояло из 45 действий, таких как перемещение по кухне, открытие и закрытие дверцы холодильника, захват чашки или контейнера и установка их на стол. Устранимые сбои в отдельных действиях — то, что роботу нужно было делать снова — имели показатель успеха 99,6%.

Отчет о роботах запускает Форум инженеров по робототехнике в здравоохранении, который состоится 9 декабря.-10 в Санта-Кларе, Калифорния. Конференция и выставка будут посвящены совершенствованию проектирования, разработки и производства медицинских роботов нового поколения. Узнайте больше о форуме Healthcare Robotics Engineering Forum , и регистрация уже открыта .

Исследовательский институт Toyota стремится помочь всем сервисным роботам

Исследовательский институт Toyota отметил, что его подход может быть полезен для обучения мобильных манипуляторов в производстве, операциях по сборке и размещению, упаковке и логистике, но многое еще предстоит сделать для обобщающих задач. Виртуальная реальность, дистанционное управление и обучение автопарка могут сделать роботов более гибкими и простыми в обучении. TRI заявила, что улучшает ключевые функции для всех роботов.

Вместо того, чтобы заменять людей, TRI заявила, что работает над роботами, чтобы «усилить, помочь и расширить возможности человека». Toyota AI Ventures, запустившая в мае свой второй фонд на 100 миллионов долларов, инвестирует в такие стартапы, как Freedom Robotics, с аналогичными целями.

В августе Toyota Motor Corp. объявила о партнерстве с Preferred Networks Inc. для разработки платформы роботов поддержки человека.

«Мы считаем, что обучение робота задачам — это многообещающий первый шаг к реализации нашего более широкого видения обучения автопарку, особенно для помощи и расширения возможностей людей в их доме», — заявил исследовательский институт Toyota.

Почему мы делаем наших роботов магазином продуктов | Исследовательский институт Toyota | Исследовательский институт Toyota

Команда мобильных манипуляторов TRI, включая Джеймса Бордерса, Ричарда Ченга, Дэна Хелмика, Лукаса Каула, Дэна Крузе, Джона Лейхти, Кэролайн Матл, Чавдара Папазова, Марка Тьерсланда мобильный манипуляторный робот

В TRI мы разрабатываем возможности роботов с целью улучшения качества повседневной жизни для всех. Для достижения этой цели мы определяем «сложные задачи», над которыми интересно работать, которые направляют наше развитие к возможностям роботов общего назначения и позволяют проводить тщательное количественное тестирование.

Автономное выполнение заказов в продуктовых магазинах — особенно хороший способ стимулировать развитие мобильных манипулятивных возможностей, поскольку он включает в себя множество сложных задач для роботов, включая восприятие и манипулирование большим разнообразием объектов, навигацию в постоянно меняющейся среде и реагировать на неожиданные обстоятельства. Одна покупка может содержать длинный список товаров, поэтому эта задача требует надежности системы и побуждает сосредоточиться на общей скорости выполнения. Мы используем несколько интуитивно понятных показателей для измерения прогресса. Сколько предметов робот правильно извлек? Сколько он по ошибке схватил? Как долго это займет? Лучше всего то, что мы можем воссоздать репрезентативные торговые ряды прямо в наших лабораториях робототехники, что позволяет нам быстро выполнять итерации между тестами в реальных продуктовых магазинах.

Сегодня мы рассказываем о том, как наши роботы могут совершать автономные покупки продуктов. Мы раскрываем текущую версию нашей платформы мобильных роботов-манипуляторов и выделяем некоторые из ключевых технологий и методов, которые мы разработали. Эти разработки могут быть использованы для гораздо большего количества целей, чем покупка продуктов.

Один из вариантов использования, который особенно мотивирует нас, — это помощь пожилым людям с физическими задачами. Мы предполагаем, что наши разработки приведут к созданию передовых роботов, которые смогут автономно поддерживать пожилых людей в их домах и позволят им жить более полноценной жизнью, не вытесняя полностью их принятие решений[1].

Мы постоянно совершенствуем наших мобильных роботов-манипуляторов с двумя руками. С момента создания нашей первой роботизированной платформы (описанной в [2]) мы разработали полностью настраиваемую роботизированную платформу для расширенных мобильных манипуляций. Этот робот основан на пользовательских приводах роботов TRI разных размеров, а также на экосистеме программного обеспечения для их поддержки. Эти приводы представляют собой компоненты, которые двигают каждый сустав робота — они управляют колесами, двигают туловище с 5 степенями свободы (DOF), двигают две руки с 7 степенями свободы и контролируют шею. Наши приводы заключают в себе большую часть сложности механической системы и позволяют нам быстро перебирать различные конструкции роботов. Они обладают уникально высокой плотностью крутящего момента, что позволяет нам создавать очень тонкие руки, достаточно мощные, чтобы нести даже самые тяжелые повседневные предметы. Полный робот является автономным с высокопроизводительной вычислительной системой и аккумулятором емкостью более 2 кВтч с быстрой зарядкой и заменой в горячем режиме, что позволяет проводить всесторонние испытания без необходимости в привязи питания. Мы можем удалять и снова вставлять аккумуляторные модули в робота, пока система остается включенной.

Поперечное сечение: поперечное сечение одного из наших нестандартных шарнирных приводов. Один из наших роботов держит кувшин с маслом весом восемь фунтов.

Наши роботы полагаются на предварительно сгенерированную карту продуктового магазина, чтобы найти нужные им товары. Карта содержит подробную трехмерную геометрическую реконструкцию магазина, а также расположение большого количества товаров. С этой целью мы вручную перемещаем тележку для сбора данных по магазину и регистрируем поток изображений, снятых несколькими стереокамерами. На основе этих данных наша система создает карту в два основных этапа. Во-первых, он выполняет детальную трехмерную геометрическую реконструкцию всего пространства. Затем он обнаруживает объекты на захваченных изображениях и сравнивает их с набором элементов, хранящихся в базе данных. Если система распознает объект, она добавляет объект на карту в правильном месте в пространстве, заданном трехмерной геометрией, рассчитанной на первом этапе. Чтобы успешно решить эти сложные задачи, мы разработали конвейер, сочетающий надежность современных подходов к глубокому обучению с точностью классических геометрических алгоритмов.

Вид сверху на трехмерную карту продуктового магазина, в которой мы тестируем наши системы. нашу систему, генерируя случайный список покупок. Затем мы говорим роботу вернуть как можно больше товаров из списка покупок. С этого момента робот полностью автономен и не привязан, выполняя все необходимые вычисления на борту. Он планирует эффективный путь для посещения всех элементов в списке покупок, а затем начинает движение к первому элементу на пути. Поскольку расположение реальных продуктовых магазинов постоянно меняется, робот использует свою систему стереозрения [3,4] для навигации по специальным дисплеям, знакам с мокрым полом или другим препятствиям, которые могли появиться после создания карты.

Как только робот прибывает в указанное на карте местоположение объекта, он использует свои стереокамеры, чтобы убедиться, что объект все еще там, и определить его точное положение. Могут возникать самые разные условия, и наши алгоритмы обнаружения и поведение роботов должны надежно справляться со всеми из них. Например, товара может не быть в наличии или его переместили на другую полку. Возможно, упаковка меняется в зависимости от сезона или похожа на упаковку нового товара. Предметы могут быть не идеально размещены в поле зрения камеры, если они повернуты или размещены на верхней или нижней полке или расположены далеко от задней части полки. Все эти вариации — отличные тесты для наших методов восприятия. Один из способов улучшить наши шансы на хорошее распознавание объектов — запустить одни и те же нейронные сети на данных с двух пар стереокамер, одной в голове и одной в мобильной базе робота. Это очень помогает увеличить охват по всей высоте продуктовой полки.

Архитектура нашей системы классификации товаров Полка для продуктов с точки зрения робота (их две!)

Как только робот успешно находит предмет, он планирует, как его схватить. Учитывая разнообразие предметов (относительно веса, формы, размера и жесткости), представленных в продуктовом магазине, мы оснастили робота как нестандартным всасывающим захватом, так и готовым параллельным захватом с двумя пальцами.

Робот использует серийный параллельный захват и специальный всасывающий инструмент для захвата самых разных предметов

Во время работы робот использует свои стереокамеры для получения богатого трехмерного геометрического представления предмета и выводит такие свойства, как размеры, поза и кривизна поверхности предмета. Мы используем модель нейронной сети на основе PointNet, чтобы определить, какой инструмент использовать и какой тип захвата использовать. Система использует выходные данные этой сети с обработанной трехмерной геометрической информацией для захвата предмета. Он может захватывать крышку бутылки, а не корпус, или располагать присоску на плоской части банки, а не на изгибе.

Робот автоматически определяет наилучшее место на предмете для успешного захвата всасыванием

Чтобы быстро и успешно расположить инструмент в оптимизированном положении захвата, мы разработали высокопроизводительный индивидуальный планировщик движений. Наш планировщик сочетает в себе концепции динамических вероятностных дорожных карт, используя ускорение графического процессора и настраиваемые решатели обратной кинематики, чтобы быстро создавать планы движения для нашего робота с 29 степенями свободы даже в тесных продуктовых проходах. Поскольку размещение инструмента чрезвычайно важно для успешного захвата, робот проверяет и корректирует относительное положение инструмента и предметов по мере необходимости, используя алгоритм итеративной ближайшей точки, прежде чем закрыть захват или включить всасывающий насос. Если датчики в инструменте сигнализируют об успешном захвате объекта, робот кладет его в свою корзину для покупок и переходит к следующему предмету на своем пути. Если нет, он пытается снова.

Набор продуктов из рандомизированных списков покупок во время полевых испытаний в местном продуктовом магазине (3-кратная скорость)

Мы проводили многодневные полевые испытания в местном продуктовом магазине в Маунтин-Вью, Калифорния, каждые три месяца в течение последнего года. В этих полевых испытаниях члены команды TRI по созданию прототипов и исследовательским операциям (PROPS) каждую ночь отправляют робота за покупками на несколько часов, собирая бесценные данные, которые позволяют нам количественно оценить наш прогресс, извлечь уроки из подробного анализа отказов и быстро протестировать новые идеи на реальных условиях.