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Agility Robotics Digit v4vsFigure AI Figure 02

Comparaison côte à côte de Agility Robotics Digit v4 et Figure AI Figure 02 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecDigit v4Figure 02
Prix (USD)
$250,000
$150,000
Catégorie
humanoid
humanoid
Charge utile
16 kg
20 kg
Autonomie
4 h
5 h
Vitesse
1.5 m/s
Poids
65 kg
70 kg
Degrés de liberté
20
Batterie
LiPo, hot-swap
Cas d'usage partagés
Aucun cas d'usage partagé
Uniquement sur Digit v4
  • Warehouse tote handling
  • Truck unloading
  • Bulk pack to conveyor
  • Recycling sortation
Uniquement sur Figure 02
  • Manufacturing
  • Logistics
  • Warehousing

Lequel choisir, et quand

Quand choisir Digit v4

Optez pour l'Agility Robotics Digit v4 dans les centres de distribution et de recyclage exigeant une disponibilité opérationnelle continue. Son système de batterie LiPo remplaçable à chaud (hot-swap) est un facteur décisif pour les environnements fonctionnant en plusieurs équipes, éliminant les temps d'arrêt liés à la recharge. Grâce à son pont ROS2 et à la plateforme Agility Arc, il s'impose pour les intégrateurs ayant besoin d'une gestion de flotte sophistiquée pour la manipulation précise de bacs ou le déchargement de camions. Sa maturité logicielle en matière de mobilité bipedale en fait le choix privilégié pour naviguer dans des espaces logistiques encombrés où la flexibilité logicielle prime.

Quand choisir Figure 02

Privilégiez le Figure AI Figure 02 pour les déploiements à grande échelle en milieu manufacturier, comme les usines automobiles, où le coût unitaire et la force brute sont prioritaires. Avec un prix de 150 000 USD, soit 100 000 USD de moins que son concurrent, il permet un retour sur investissement plus rapide pour les flottes importantes. Sa capacité de charge supérieure de 20 kg et son autonomie étendue de 5 heures le rendent plus efficace pour le transport de composants lourds sur de longues périodes. L'accès via une API Python facilite son intégration pour les entreprises disposant déjà d'une infrastructure logicielle standardisée en usine.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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