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Agility Robotics Digit v4vsFigure AI, Inc. Figure 02

Direkter Vergleich von Agility Robotics Digit v4 und Figure AI, Inc. Figure 02: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecDigit v4Figure 02
Preis (USD)
$250,000
$130,000
Kategorie
humanoid
humanoid
Nutzlast
16 kg
25 kg
Laufzeit
4 h
5 h
Geschwindigkeit
1.5 m/s
1.2 m/s
Gewicht
65 kg
70 kg
Freiheitsgrade
20
35
Akku
LiPo, hot-swap
2.25 kWh torso-integrated lithium-ion
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei Digit v4
  • Warehouse tote handling
  • Truck unloading
  • Bulk pack to conveyor
  • Recycling sortation
Nur bei Figure 02
  • Automotive assembly
  • Logistics and warehousing
  • Household tasks
  • Repetitive industrial tasks
  • Hazardous material handling

Welcher ist die richtige Wahl

Wann Digit v4

Wählen Sie den Agility Robotics Digit v4, wenn Ihr Fokus auf der hochfrequenten Intralogistik und dem automatisierten Behältermanagement in bestehenden Lagersystemen liegt. Dank der höheren Geschwindigkeit von 1,5 m/s und der Hot-Swap-Fähigkeit der LiPo-Batterien eignet sich dieser Roboter ideal für den 24/7-Schichtbetrieb, bei dem minimale Stillstandszeiten entscheidend sind. Unternehmen, die bereits auf ROS2 oder die Agility Arc Cloud-Plattform setzen, profitieren von einer nahtlosen Integration. Digit v4 ist die bevorzugte Wahl für Logistikzentren, die eine praxiserprobte Lösung für das Entladen von LKWs oder die Sortierung von Recyclingmaterialien suchen, bei denen Agilität und kontinuierliche Einsatzbereitschaft wichtiger sind als maximale Traglast.

Wann Figure 02

Der Figure 02 ist die richtige Wahl für die Automobilindustrie und komplexe Montageaufgaben, die eine hohe Geschicklichkeit erfordern. Mit 35 Freiheitsgraden und einer Traglast von 25 kg übertrifft er den Digit v4 bei der Handhabung schwererer Bauteile und präzisen Manipulationen. Trotz des deutlich niedrigeren Preises von 130.000 USD bietet er mit 5 Stunden eine längere Grundlaufzeit pro Ladung. Käufer in der Fertigungsindustrie, die eine kosteneffiziente Lösung für repetitive industrielle Aufgaben oder den Umgang mit Gefahrstoffen suchen, sollten dieses Modell bevorzugen. Da SDK-Informationen fehlen: Limited public spec data — request a vendor briefing für Details zur Software-Integration.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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