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Agility Robotics Digit v4vsHumanoid HMND 01

Comparaison côte à côte de Agility Robotics Digit v4 et Humanoid HMND 01 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

Spécifications

SpecDigit v4HMND 01
Prix (USD)
$250,000
$0
Catégorie
humanoid
humanoid
Charge utile
16 kg
Autonomie
4 h
Vitesse
1.5 m/s
1.5 m/s
Poids
65 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 HMND 01
  • Factory tote handling
  • Goods handling
  • Picking and packing
  • Kitting and part handling
  • Machine feeding and offbearing

Lequel choisir, et quand

Quand choisir Digit v4

Choisissez l'Agility Robotics Digit v4 pour les environnements logistiques complexes où la mobilité bipède est cruciale, comme le déchargement de camions ou les entrepôts comportant des escaliers et des surfaces irrégulières. Sa conception lui permet de naviguer là où des bases à roues échouent, rendant ce robot indispensable pour le transport de bacs entre des zones de stockage non nivelées. Avec une charge utile de 16 kg et un système de batterie remplaçable à chaud, il est idéal pour les centres de tri de recyclage ou les flux de colis vers convoyeurs exigeant une agilité physique supérieure et une disponibilité opérationnelle immédiate via son pont ROS2.

Quand choisir HMND 01

Optez pour le Humanoid HMND 01 pour des applications de logistique industrielle intensive sur sols plats, telles que le kitting, l'alimentation de machines ou la préparation de commandes en usine. Sa base mobile omnidirectionnelle Alpha et son autonomie testée de 8 heures doublent la durée de service du Digit, optimisant les cycles de travail longs. Grâce à l'intégration de la pile IA NVIDIA (Jetson Thor, GR00T) et aux tests de performance réalisés avec Siemens, ce modèle garantit une précision de 90 % et un débit de 60 mouvements par heure. C'est le choix stratégique pour les environnements de production automatisés privilégiant la stabilité logicielle et l'efficacité énergétique.

Recommandation générée par IA à partir des specs publiques.

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