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Fourier Intelligence GR-1vsHumanoid HMND 01

Direkter Vergleich von Fourier Intelligence GR-1 und Humanoid HMND 01: Specs, Preis, Anwendungsfälle und SDKs.

Spezifikationen

SpecGR-1HMND 01
Preis (USD)
$150,000
$0
Kategorie
humanoid
humanoid
Nutzlast
50 kg
Laufzeit
2 h
Geschwindigkeit
1.4 m/s
1.5 m/s
Gewicht
55 kg
Freiheitsgrade
40
Akku
Li-ion swap
Gemeinsame Anwendungsfälle
Keine gemeinsamen Anwendungsfälle
Nur bei GR-1
  • University research
  • Light manufacturing pilots
  • Rehabilitation R&D
  • Robotic hand teleoperation studies
Nur bei HMND 01
  • Factory tote handling
  • Goods handling
  • Picking and packing
  • Kitting and part handling
  • Machine feeding and offbearing

Welcher ist die richtige Wahl

Wann GR-1

Wählen Sie den Fourier Intelligence GR-1 für universitäre Forschungseinrichtungen oder R&D-Abteilungen im Bereich der Rehabilitation, die eine hochflexible, offene Plattform benötigen. Mit 40 Freiheitsgraden und nativer Unterstützung für ROS2 sowie Python ist dieser Roboter ideal für Studien zur Teleoperation und komplexen bipedalen Bewegungsabläufen. Während der HMND 01 auf industrielle Logistik getrimmt ist, bietet der GR-1 die notwendige Hardware-Tiefe für experimentelle Szenarien, in denen die Erforschung menschlicher Motorik oder die Entwicklung spezialisierter Greifalgorithmen im Vordergrund steht. Das transparente Preisschild von 150.000 USD ermöglicht zudem eine präzise Budgetplanung für öffentlich geförderte Forschungsprojekte oder Pilotstudien in der Leichtindustrie.

Wann HMND 01

Der Humanoid HMND 01 ist die richtige Wahl für Logistikleiter und Fabrikplaner, die großskalige Intralogistik-Prozesse automatisieren möchten. Dank der omnidirektionalen Räder und einer getesteten Betriebszeit von 8 Stunden ist er für den kontinuierlichen Schichtbetrieb optimiert, etwa beim Kitting oder der Behälterhandhabung. Die tiefe Integration in das NVIDIA Isaac-Ökosystem und die Siemens-Validierung garantieren eine hohe Prozesssicherheit bei einem Durchsatz von 60 Moves pro Stunde. Entscheiden Sie sich für dieses Modell, wenn industrieller Durchsatz und eine Erfolgsquote von 90 % beim Greifen wichtiger sind als bipedale Mobilität, insbesondere in Brownfield-Umgebungen mit hohen Anforderungen an die KI-gestützte Objekterkennung.

KI-Empfehlung auf Basis öffentlicher Specs.

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