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HARP / 人类高级机器人平台

机器人工作流平台

平台

HARP

通过 Haply 触觉控制与手把手的机器人引导,实现机器人工作流的控制、演示与重复执行。

LICENCE-KEY ACTIVATION — PRICING ON REQUEST

HARP——Inverse3 触觉控制器引导机械臂工作流

Leader — Inverse3 · Record & replay — 6 DOF · Clutch-based motion

6 DOF 录制与回放
Inverse3 主端设备
Desktop 部署
STOP/ESC 安全停机

概览

人引导的自动化。

HARP,即人类高级机器人平台,将 Haply 触觉输入硬件接入机器人工作流。

它帮助团队直接控制机器人、演示任务、训练 Physical AI 模型,并支持可重复的自动化工作流。

01

直接机器人控制

使用 Haply 触觉输入硬件,通过亲手操作与力感知交互来控制机器人系统。

02

任务示范

引导机器人完成任务,让人类专业技能融入自动化工作流,而无需手动编程每一个动作。

03

录制与回放

捕捉精确的运动路径并回放,在自动化、培训或生产工作流中实现可重复的机器人执行。

04

物理 AI 训练

将人类示范的动作、灵巧性与意图纳入机器人训练与自动化开发,为物理 AI 工作流提供支持。

HARP 软件界面,显示已连接的 Haply 设备和一台 Mecademic 机械臂
HARP / 平台影片 观看 HARP 引导、录制并回放机器人工作流——点击观看。

工作原理

演示一次,永久复现。

当目标是使用 Haply 触觉硬件引导机器人、演示任务、捕捉动作、回放运动或支持可重复的机器人工作流时,请选择 HARP。

  1. 控制

    使用 Haply 触觉硬件,通过直观的动作直接控制机器人。

  2. 演示

    引导机器人完成任务,而不是手动编程每一个动作。

  3. 录制与回放

    捕捉运动路径并回放,实现可重复的机器人执行。

  4. 部署与训练

    利用示范工作流,支持可重复的自动化与物理 AI 训练。

Inverse3 在微型自动化单元中控制 Mecademic Meca500 机械臂
实地 / 微自动化 Inverse3 + HARP 在精密自动化工作流中驱动 Mecademic Meca500。

实地应用

可重复的作业,一次示教即成。

系统构成

HARP 工作单元实景。

主端与从端设备编入控制组 — 输入 Haply 硬件动作,输出可重复的机器人运动。

规格与集成

技术细节。

平台

产品类型
Robot teleoperation and control platform
姓名
Human Advanced Robotics Platform
主端设备
Inverse3 and VerseGrip Stylus
从动设备
Robot arms, end effectors and force/torque sensors
控制架构
Leader and follower devices organized into control groups

部署与运行

部署
Installed desktop application with project-based configuration
授权许可
Licence-key activation
操作员控制
Clutch-based robot motion through the VerseGrip
安全控制
STOP or ESC halts robot motion until RESET
文档
HARP setup guide — docs.haply.co/harp/quick-start

机器人兼容性按具体部署逐一评估 — 请与我们的团队沟通您的机器人、末端执行器和传感器配置。

常见问题

常见问题。

什么是物理 AI?

物理 AI 指通过物理交互、人工引导运动和真实任务数据进行学习的机器人系统。Haply 通过触觉输入设备和 HARP 支持这些工作流,帮助团队控制机器人、示教任务、采集运动数据,并支撑可重复的自动化。

HARP 如何与 Haply 硬件配合使用?

HARP 是一个机器人工作流平台,与 Haply 触觉控制器配合使用,为您现有的 Haply 配置增加录制、回放和自动化功能。

HARP 是否适用于工业自动化?

是的。HARP 非常适合工业、实验室和自动化场景——可重复的录制-回放机器人工作流能够减少调试时间和操作员的工作量。

应用场景

HARP 的适用场景。

机器人控制、任务示教、录制与回放、可重复自动化,以及物理 AI 训练路径。

让你的专业判断进入控制回路。

与我们的团队探讨机器人兼容性、HARP 评估及物理 AI 训练工作流。

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