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„The Franka Emika robot system is ideal for our research in reactive, robust manipulation in open-ended environments. It is also well suited for our work toward collaborative manipulation alongside people.“

Dieter Fox, Senior Director - Robotics Research, NVIDIA

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„Humans and robots are differently intelligent; by interacting, we can combine skills to do more than what we could achieve separately.“

Leila Takayama, Associate Professor - Human-Robot Interaction, University of California

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„A new era of robotic applications calls for a new robot generation. Franka Emika is laying down a solid foundation for the new challenges in real-world robotics applications.“

Oussama Khatib, Director - Robotics Lab, Stanford University

Ressourcen und Gemeinschaft

Franka Research 3 ist die Referenzplattform zur Integration bestehender Forschungsarbeiten, zum Austausch von Forschungserfolgen, zur Zusammenarbeit bei Projekten, zur Replikation von Studien und zur Förderung von Veröffentlichungen in der Gemeinschaft. Durch das offene, globale Forschungsökosystem kommen sie schneller zu Ergebnissen und Veröffentlichungen.

Treten Sie der Franka Community bei

Lernen Sie die Schnittstellen des Robotersystems

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Erweiten Sie ihren Franka Research 3

RIDE-Entwicklungsumgebung

RIDE ist die Entwicklungsoberfläche zum Schreiben eigener Desk-Apps und zur Anbindung von Fremdhardware und externen Ressourcen. Das ideale Werkzeug zum Anpassen und Erweitern der Systemfunktionen.

Erstellen Sie Fingerspitzen mit 3D Lab

App Package for FR3

Apps sind modulare Bausteine, die zu App-Workflows kombiniert werden können, um so schnelles Prototyping zu ermöglichen. Jede App enthält ein Kontextmenü, in dem der Benutzer interaktiv zur Eingabe von Parametern wie Geschwindigkeit und Kraft sowie zum Einstellen von Roboterpositionen mittels Demonstration geführt wird.

 

RIDE

RIDE ist die Entwicklungsoberfläche zum Schreiben eigener Apps und zur Anbindung von Fremdhardware und externen Ressourcen. Das ideale Werkzeug zum Anpassen und Erweitern der Systemfunktionen.

 

 

Sind Sie an dem Angebot interessiert?

Die richtige Schnittstelle für jeden Anwendungsfall

Drei Zugriffsebenen auf den Roboter für unterschiedliche Bedürfnisse und Fähigkeiten, für das gesamte Spektrum der Robotik-Forschung.

DESK

Die einfache Bedienung und die minimale Programmierzeit machen Desk zur am besten geeigneten Schnittstelle für schnelles Prototyping, einfache Studien zur Mensch-Roboter-Interaktion und Demos..

 

Details ansehen

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RIDE

Ermöglicht Forschenden, das Franka Emika-System vollständig in Versuchsaufbauten zu integrieren und seine integrierten Hochleistungs-Controller zu nutzen. Außerdem ein großartiges Werkzeug für Einführungsveranstaltungen in die Robotik.

 

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FCI

FCI umgeht den Controller des Roboters, damit Forschende ihre eigenen Steueralgorithmen in externen echtzeitfähigen PCs mit 1 kHz ausführen können. Es ist die ideale Schnittstelle, um Planungs- und Steuerungspläne auf niedriger Ebene zu untersuchen..

 

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  DESK RIDE FCI
Workflow-basierte Programmierung mit Apps ⚫    
Schnelles Prototyping von Versuchen und Demos ⚫    
Ausführung von Roboteraufgaben ⚫   ⚫
Entwicklung kundenspezifischer Apps   ⚫  
Anbindung von Fremdhardware   ⚫ ⚫
Anbindung externer Ressourcen   ⚫ ⚫
1-kHz-Drehmoment-, Positions- und Geschwindigkeitssteuerung     ⚫
1-kHz-Messung von Sensorsignalen und Roboterstatus     ⚫
Zugriff auf kinematisches und dynamisches Robotermodell     ⚫
Integration mit ROS und MATLAB & Simulink     ⚫

 

Die Referenz-Roboterplattform für die Forschung – weltweit

Starten Sie Kooperationen über zahlreiche Fachgebiete hinweg und vergleichen Sie Ergebnisse mit einem stetig wachsenden Netzwerk akademischer Franka Emika-Anwender.

 

Überprüfen Sie die Veröffentlichungen der akademischen Gemeinschaft
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Von KI und maschinellem Lernen über Robotersteuerung und Bewegungsplanung bis hin zu Manipulation, Mensch-Roboter-Interaktion und Medizintechnik.

FRANKA RESEARCH 3 bietet Forschern, die auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und Robotik führend sind, eine kraftabhängige Roboterplattform und leistungsstarke Steuerungsschnittstellen, die eine schnelle Veröffentlichung der Ergebnisse ermöglichen. Die Plattform bietet auch eine niedrige Einstiegshürde für Forscher, die auf der Suche nach einem Roboterarm sind, um ihren Versuchsaufbau zu automatisieren, sowie eine Unterstützung für den Unterricht in Robotersteuerung und Automatisierungskursen.

Guided Uncertainty Aware Policy Optimization

Motion Reasoning for Goal-Based Imitation Learning

RLBench: The Robot Learning Benchmark

Constrained Probabilistic Movement Primitives for Robot Trajectory Adaptation

Reinforcement Learning for Robotic Rock Grasp Learning in Off-Earth Space Environments

Learning Generalizable Coupling Terms for Obstacle Avoidance via Low-Dimensional Geometric Descriptors

6-DOF Grasping for Target-driven Object Manipulation in Clutter

 

Provably Safe and Efficient Motion Planning with Uncertain Human Dynamics

 

 

A novel adaptive controller for robot manipulators using active inference

A Teleoperation Interface for Loco-manipulation Control of MOCA

Planning Maximum-Manipulability Cutting Paths - RRT*-RMM

 

 

 

 

Online Replanning in Belief Space for Partially Observable Task and Motion Problems

Object-Centric Task and Motion Planning in Dynamic Environments

 

 

 

 

Scaffold Learning: Learning to Scaffold the Development of Robotic Manipulation Skills

Learning to Generate 6-DoF Grasp Poses with Reachability Awareness

 

 

 

Learning Pregrasp Manipulation of Objects from Ungraspable Poses

Interaction Force Computation Exploiting Environment Stiffness Estimation for Sensorless Robot Applications

 

Feedback-based Fabric Strip Folding

 

 

 

 

 

 

 

Describing Physics For Physical Reasoning: Force-based Sequential Manipulation Planning

Deep Visual Reasoning: Learning to Predict Action Sequences for Task and Motion Planning from Images

A Capability-Aware Role Allocation Approach to Industrial Assembly Tasks

A Framework for Human-Robot Interaction User Studies

 

 

 

Search-Based Task Planning with Learned Skill Effect Models for Lifelong Robotic Manipulation

A Shared Autonomy Reconfigurable Control Framework for Telemanipulation of Multi-arm Systems