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1X Technologies NEOvs1X Technologies EVE

Direkter Vergleich von 1X Technologies NEO und 1X Technologies EVE: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecNEOEVE
Preis (USD)
$20,000
$0
Kategorie
humanoid
humanoid
Nutzlast
20 kg
15 kg
Laufzeit
4 h
6 h
Geschwindigkeit
4 m/s
Gewicht
30 kg
87.09 kg
Freiheitsgrade
25
Akku
1.05 kWh lithium-ion battery
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei NEO
  • Home assistance
  • Elderly care
  • Housework
Nur bei EVE
  • Logistics
  • Security patrolling
  • Retail tasks
  • Manufacturing assistance
  • Healthcare
  • Personal assistance

Welcher ist die richtige Wahl

Wann NEO

Entscheiden Sie sich für den 1X Technologies NEO, wenn der Einsatz in privaten Haushalten oder kleinen Pflegeeinrichtungen geplant ist. Dank seiner weichen Außenhülle und dem geringen Eigengewicht von nur 30 kg bietet er ein hohes Sicherheitsniveau bei der direkten Interaktion mit Menschen, etwa in der Seniorenbetreuung. Trotz seiner kompakten Bauweise überzeugt er durch eine hohe Nutzlast von 20 kg, was ihn ideal für den Transport von Einkäufen oder schweren Haushaltsgegenständen macht. Die Programmierung über Python ermöglicht eine schnelle Integration spezifischer Hausarbeits-Skripte, während das geringe Gewicht die Bodenbelastung in Wohnräumen minimiert und die Mobilität in engen Umgebungen erhöht.

Wann EVE

Der 1X Technologies EVE ist die bevorzugte Wahl für industrielle Anwendungen wie Logistik, Sicherheitsüberwachung oder den Einzelhandel. Mit einer Geschwindigkeit von 4 m/s und einer Laufzeit von 6 Stunden ist er für großflächige Patrouillengänge und den schnellen Transport in Lagerhallen optimiert. Die Unterstützung von ROS2 und OpenCV prädestiniert ihn für komplexe Automatisierungsumgebungen, in denen eine nahtlose Integration in bestehende Flottenmanagementsysteme erforderlich ist. Während der NEO auf den Nahbereich fokussiert ist, punktet der EVE durch seine höhere Reichweite und die robuste Bauweise bei intensiven Einsätzen im Schichtbetrieb, wo Geschwindigkeit und Systemkompatibilität entscheidende Faktoren für die Skalierung sind.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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