Physical AI 需要能够将模型输出转化为现实世界行动的机器人。这意味着需要能够抓取、感知接触、测量力、调整动作，并从物理交互中生成有用模型训练数据的夹持器、工具和传感器。
OnRobot 为 AI 模型开发者、AI 优先机器人公司、人形机器人团队、研究机构和机器人制造商提供经过验证的电动夹持器、力/扭矩传感器及末端工具平台，用于训练、验证和现实世界部署。
OnRobot 为 AI 模型开发者、AI 优先机器人公司、人形机器人团队、研究机构和机器人制造商提供经过验证的电动夹持器、力/扭矩传感器及末端工具平台，用于训练、验证和现实世界部署。
在 OnRobot，我们花了数年时间为现实世界的自动化构建灵活的电动夹具、传感器和臂端工具。超过 22,000 种 OnRobot 产品已在全球实际工业环境、研究实验室、大学和学校中部署。物理人工智能使机器人能够处理动态的非结构化环境、不断变化的条件和多种零件尺寸。 OnRobot 的电动夹具非常适合这些要求，因为它们灵活、可编程且专为现实世界的操作而设计。
视觉显示了机器人看到的东西。力和扭矩反馈显示机器人接触世界时会发生什么。 F/T 反馈有助于回答操作任务中的关键问题：
发生接触了吗？
施加了多大的力？
物体滑倒了吗？
抓地力稳定吗？
插入成功了吗？
对于物理人工智能应用，丰富的接触操作需要了解抓握稳定性、阻力、滑动、插入力、零件位置和任务结果。
OnRobot 夹具和传感器有助于在实际机器人任务期间捕获这些物理观察结果。
RG2-FT 将电动夹持与集成式力/扭矩及接近感应相结合。
这有助于 Physical AI 团队采集现实世界的操作数据，在仿真之外验证机器人行为，并测试模型在接触、力和物体差异至关重要的情况下的表现。
您的策略发送命令。 OnRobot 工具执行物理交互，使您能够捕获力、扭矩、宽度、抓握状态、接近度和任务结果等观察结果。这些观察结果支持培训、验证和政策改进。
Physical AI 是指在物理世界中学习并采取行动的机器人系统。它将 AI 模型与现实世界的运动、接触、力、扭矩、传感器反馈和任务结果连接起来。
物理交互层是将 AI 模型与现实世界行动连接起来的硬件和工具层。它包括夹持器、力/扭矩传感器、末端工具和反馈系统，使机器人能够抓取、操作、测量接触，并在执行过程中采集有用的观测数据。
AI 就绪的物理观测数据是来自现实世界交互的信号，可用于模型训练、验证和部署。例如力、扭矩、夹持器宽度、接近度、夹持状态、工具状态、部件检测、错误和任务结果。
RG2/RG6、2FG7/2FG14 和 RG2-FT 等 OnRobot 夹持器可支持需要灵活、可编程现实操作的 Physical AI 应用。这些工具有助于团队测试模型在不同物体、部件尺寸、接触条件和任务结果下的表现。
HEX 力/扭矩传感器可帮助机器人在接触、对齐、阻力或施加力至关重要的任务中测量物理交互。这可支持验证、反馈控制以及采集现实操作任务的观测数据。
因为许多操作任务取决于接触过程中发生的情况。力和扭矩数据可帮助机器人了解夹持稳定性、阻力、滑移、插入力、对齐和故障条件。
RG2-FT 将电动夹持与集成式力/扭矩及接近感应相结合，因此适合采集接触数据丰富的操作数据并验证机器人在现实任务中的行为。
示教学习依赖于高质量的真实动作和结果示例。RG2-FT 可帮助采集演示过程中的物理交互信号，包括力、扭矩、位置、接近度和任务结果。
OnRobot 工具使机器人团队能够将预期行为与现实结果进行比较。通过在物理条件下测试机器人性能，团队可以评估模型在物体变化、接触位置变化以及真实操作引入不确定性时的表现。
根据工具和设置，OnRobot 产品可提供力、扭矩、位置、接近度、工具状态、部件检测、夹持状态和错误等反馈。
电动夹持器可编程、可控制并能够提供反馈，因此非常适合可重复的数据采集、自适应操作和现实环境验证。OnRobot 电动夹持器还能灵活处理不同尺寸的部件，帮助团队测试算法对现实变化的响应。
不是。OnRobot 工具和夹持器专为现实工业自动化任务而设计。全球已部署超过 22,000 件 OnRobot 产品。对 Physical AI 团队而言，这意味着可以使用为现实应用打造的硬件进行训练和验证。
可以。在需要可靠、电动且反馈丰富的末端工具时，OnRobot 工具可支持致力于实际部署的人形和移动操作团队。
