Doosan Robotics H2017vsServe Robotics Serve Generation 3
Comparaison côte à côte de Doosan Robotics H2017 et Serve Robotics Serve Generation 3 : specs, prix, cas d'usage et SDKs.

H2017
test

Serve Generation 3
Level-4 sidewalk delivery robot (Uber Eats LA + DFW partnership)
Spécifications
| Spec | H2017 | Serve Generation 3 |
|---|---|---|
| Prix (USD) | $38,000 | $0 |
| Catégorie | industrial | industrial |
| Charge utile | 25 kg | 22 kg |
| Autonomie | — | 12 h |
| Vitesse | — | 2.2 m/s |
| Poids | 79 kg | 95 kg |
| Portée | 1700mm | — |
| Degrés de liberté | 6 | — |
| Batterie | — | Swappable Li-ion |
- Heavy palletizing
- Automotive component handling
- Press-tending
- Machine loading
- Last-mile food delivery
- Convenience store fulfillment
- Pharmacy delivery
Lequel choisir, et quand
Choisissez le Doosan Robotics H2017 pour des environnements de production industrielle fixe, tels que les usines automobiles ou les centres logistiques. Ce bras robotique est indispensable pour des tâches de palettisation lourde ou de chargement de machines nécessitant une précision constante et une portée de 1700 mm. Sa capacité de charge de 25 kg est cruciale pour manipuler des composants denses ou des cartons volumineux. Grâce au support ROS2 et au scripting DRL, il s'intègre parfaitement dans des cellules de travail automatisées complexes où la répétabilité et la force physique sont les priorités opérationnelles majeures pour optimiser le rendement de fin de ligne.
Optez pour le Serve Robotics Serve Generation 3 si votre activité repose sur la logistique du dernier kilomètre en milieu urbain, comme la livraison de repas ou de produits pharmaceutiques. Contrairement à un bras fixe, ce robot mobile autonome de niveau 4 est conçu pour naviguer sur les trottoirs à une vitesse de 2,2 m/s. Sa batterie interchangeable et son autonomie de 12 heures garantissent une disponibilité continue pour les commerçants cherchant à automatiser leurs flux de livraison. L'intégration via l'API Serve Partner facilite la gestion des commandes en temps réel, faisant de ce modèle le choix idéal pour un déploiement à grande échelle en ville.
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