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SenseCraft™ Robotics :
plateforme prête à l’emploi pour l’entraînement de bras robotique

Unifie l’étalonnage, la collecte de données, l’entraînement et la validation dans un seul flux. Préparez les données sur ordinateur, puis lancez l’entraînement et la validation d’inférence dans le cloud.

Ce que SenseCraft Robotics apporte

Un flux d’entraînement complet, de la configuration guidée à l’entraînement cloud puis à la validation sur ordinateur

Configuration guidée, prise en main rapide

Propose des workflows guidés étape par étape pour configurer rapidement les appareils et collecter les données, même pour les débutants.

adv-flow

Entraînement cloud, sans matériel haut de gamme

Aucun appareil haute performance n’est nécessaire. Téléversez vos données et terminez l’entraînement dans le cloud pour réduire les coûts de calcul et d’exploitation.

adv-team

Validation légère, disponible à tout moment

Préparez les données et consultez les résultats sur votre ordinateur habituel afin de valider les performances du modèle à tout moment.

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Pourquoi choisir SenseCraft Robotics

Avant

Des workflows fragmentés ralentissent l’avancement

Des workflows fragmentés, trop d’outils, une longue préparation et des résultats difficiles à stabiliser.

  • Changements d’outils fréquents, workflow discontinu
  • Cycle de préparation long (généralement 5 à 7 jours)
  • Résultats instables et difficiles à reproduire
  • Exigences matérielles locales et coûts de maintenance élevés
5-7 joursCycle de préparation
Plusieurs outilsFlux fragmenté
Maintenant

Un workflow unifié accélère les itérations

Un workflow connecté de bout en bout : préparation plus rapide, résultats plus stables et collaboration plus fluide.

  • De l’étalonnage à la validation dans un seul flux
  • Préparation réduite à 1-2 jours
  • Résultats plus stables et reproductibles
  • L’entraînement cloud réduit la charge sur le matériel local
1-2 joursCycle de préparation
Boucle complèteEfficacité accrue

Matériel compatible

SO-ARM101 Pro Assembled KitSO-ARM101 ProUn bras robotique open source compact pour l’apprentissage, le prototypage et les workflows LeRobot.5+1Degrés de libertéLeRobotÉcosystème natifOpen SourceConception open sourceVoir les détailsAcheter

Flux de la plateforme

Préparez les données en local, puis entraînez et exécutez l’inférence dans le cloud

  1. Connecter l’appareil

    Connectez et identifiez votre bras robotique

  2. Collecter les données

    Collectez les données par téléopération

  3. Téléverser les données

    Téléversez les données dans le cloud

  4. Voir les résultats

    Exécutez le modèle et observez le robot en action

Les crédits servent à l’entraînement et à l’inférence cloud. L’estimation s’affiche avant le lancement.
Acheter dans la plateformeConnectez-vous à SenseCraft Robotics et choisissez un pack dans le centre de crédits.Connectez-vous pour recevoir 1 000 crédits
Acheter un codeAchetez un code sur la boutique Seeed Studio, puis utilisez-le dans la plateforme.

Choisissez votre système et commencez

Choisissez l’installateur adapté à votre appareil et démarrez en quelques minutes.

Nouvelle version disponible ! Téléchargez-la, connectez-vous et recevez 1 000 crédits pour l’entraînement et l’inférence cloud.

Scénarios pour SenseCraft Robotics

Conçu pour l’enseignement, la R&D et la validation précoce d’intégration

Module 01

Enseignement et laboratoires

Aide les étudiants et chercheurs à comprendre plus vite les workflows d’entraînement robotique dans un environnement guidé.

  • Workflows de cours et de laboratoire standardisés
  • Prise en main plus rapide pour les chercheurs
education-scene
Module 02

PoC R&D

Validez rapidement des compétences comme la préhension, le déplacement et le tri, de l’idée à la démonstration.

  • Validation des compétences et accélération des démonstrations
  • Cycle idée-démo plus court
  • Réduire le cycle du concept au déploiement
rd-scene
Module 03

Validation en phase initiale

Validez tôt vos données et modèles afin de détecter les problèmes avant le passage à l’échelle et de réduire les risques.

  • Contrôler tôt la qualité des données avec une traçabilité complète
  • Tester les performances du modèle avant l’intégration complète
integration-scene

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