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Apptronik ApollovsBoston Dynamics Atlas

Direkter Vergleich von Apptronik Apollo und Boston Dynamics Atlas: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecApolloAtlas
Preis (USD)
$120,000
$0
Kategorie
humanoid
humanoid
Nutzlast
25 kg
50 kg
Laufzeit
4 h
4 h
Geschwindigkeit
2.5 m/s
Gewicht
73 kg
90 kg
Reichweite
2.3 m
Freiheitsgrade
56
Akku
Self-swappable lithium-ion
Gemeinsame Anwendungsfälle
  • Logistics
Nur bei Apollo
  • Manufacturing
  • Warehousing
Nur bei Atlas
  • Industrial automation
  • Material handling
  • Part sequencing
  • Research and Development

Welcher ist die richtige Wahl

Wann Apollo

Entscheiden Sie sich für den Apptronik Apollo, wenn Sie eine kommerziell skalierbare Lösung für die Logistik oder Fertigung suchen. Mit einem festgesetzten Preis von 120.000 USD und einer ROS2-Integration eignet sich dieser Roboter ideal für Unternehmen, die eine Flotte zur Automatisierung von Materialtransporten in bestehenden Lagerumgebungen aufbauen möchten. Sein geringeres Eigengewicht von 73 kg erleichtert die Handhabung in menschzentrierten Arbeitsbereichen. Apollo ist die richtige Wahl, wenn Budgetplanung und Standard-Software-Schnittstellen für den sofortigen Einsatz in der Intralogistik entscheidend sind, um repetitive Hebeaufgaben bis 25 kg effizient und kostentransparent zu bewältigen.

Wann Atlas

Wählen Sie den Boston Dynamics Atlas für hochkomplexe industrielle Automatisierungsprojekte oder Forschungszwecke, die maximale physische Leistungsfähigkeit erfordern. Mit einer Traglast von 50 kg verdoppelt er die Kapazität des Apollo, was ihn für schwere Bauteilsequenzierung und anspruchsvolles Materialhandling prädestiniert. Die 56 Freiheitsgrade ermöglichen eine Beweglichkeit, die für unstrukturierte Umgebungen oder komplexe Montageprozesse unerlässlich ist. Da für dieses Modell kein Marktpreis gelistet ist, richtet es sich an Innovationsführer, die modernste Orbit-Software nutzen wollen. Limited public spec data — request a vendor briefing bezüglich der kommerziellen Verfügbarkeit und finalen Betriebskosten für großflächige Rollouts.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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