ZEKEEP 六轴全栈具身机器人学习平台 —— 贯穿 9 大核心学习方向，从基础机械装配直达具身智能的真实开发环境
ZEKEEP（指擎科技）六轴全栈具身机器人学习平台，是一款旨在全面覆盖“从操作到开发”的复合型教研与科研设备。整机具备 6 轴自由度、0.5KG 有效负载与 ±1 mm 重复定位精度，臂展跨度达 750mm，机身轻量化仅 5.2KG。该平台不仅提供完善的机械执行、主从遥操作、视觉及 AI 学习组件等全套真实硬件环境，更深度融合 ROS1/ROS2 生态系统，并原生支持 VLM、LLM Agent、ACT 与 VLA 等前沿大模型算法。它彻底打破了传统单机教学的局限，提供涵盖“散件装配、模型调试、虚实交互、视觉抓取到自主决策”的 9 大核心学习方向，是培养下一代机器人开发工程师与 AI 算法专家的理想全栈平台。
🌟 核心亮点与特点
🛠️ 全栈软硬一体，构建真实工程环境
完整的系统生态： 从底层的机械本体散件装配，到主从操作设备、视觉与 AI 组件一应俱全，拒绝纯虚拟纸上谈兵。
9 大阶梯式进阶方向： 支持从最基础的“认识一台机器人”入门，一路进阶至掌握具身智能前沿技术，学习路径清晰且系统。
💻 深度打通虚实交互，所见即所得
虚拟规划到真实运动： 支持在软件中进行模型构建与路径避障规划，结果可无缝下发给真实机械臂执行动作。
丰富的交互控制： 不仅支持传统的 ROS 节点调试，更引入 Web 3D 交互界面与主从遥操作模式，操控直观高效。
🧠 无缝对接大模型，迈向终极具身智能 (Embodied AI)
赋予认知与理解力： 原生兼容 VLM (视觉语言模型) 与 LLM Agent (大语言智能体)，让机器具备类人级的环境理解能力。
自主学习与精准执行： 集成 ACT / VLA 等顶尖 AI 算法，不仅能完成三维空间坐标转换与定点抓取，还能实现通过端到端学习完成复杂机器人任务。
| 参数分类 | 规格 / 详细数据 |
| 产品定位 | 六轴全栈具身机器人学习平台 |
| 机器人本体 | 六轴机械臂本体 |
| 有效负载 | 0.5 KG |
| 重复定位精度 | ±1 mm |
| 整机重量 | 5.2 KG |
| 尺寸/工作跨度 | 750 mm |
| 控制与交互方式 | 包含主从遥操作控制、Web3D 控制 |
| 硬件系统生态 | 涵盖机械执行组件、主从遥操作设备、视觉模块与AI学习组件 |
| 软件与算法生态 | 支持 ROS1 / ROS2 系统开发、VLM / LLM Agent 大模型、ACT / VLA 具身智能算法 |
工作跨度 750mm（更多工程尺寸请参考产品规格书）
机器人工程与智能制造教学：从散件装配入门，完成结构认知与底盘/机械臂的工程基础构建。
ROS 算法与自动化实训平台：支持 ROS1 与 ROS2 开发，开展节点模型调试、避障路径规划验证及虚实运动同步实训。
机器视觉与空间定位实验室：结合配套相机与视觉组件，开展 2D/3D 三维空间视觉识别、坐标系转换校准及动态抓取实验。
人工智能与具身智能 (Embodied AI) 科研：依托平台全栈生态，直接部署 VLM、LLM Agent 智能体及 VLA 动作模型，开展自然语言理解、模仿学习与复杂动作执行的高阶课题研究。
机器人系统拆装与基础认知：打破黑盒，从散件装配开始认识真实机器人，完成结构拼装与各节点系统调试。
ROS 虚实同步与轨迹规划实验：在虚拟软件中建立机器人运动模型，完成避障路径规划，并通过 Web3D 交互和主从遥操作驱动真实机械臂执行。
3D 视觉手眼标定与精准抓取：完成相机坐标系与机器人坐标系的转换（AXXB 标定），实现从“看见二维图像”走向三维空间的定点识别与自主闭环抓取。
具身智能 AI 大模型前沿开发：结合大模型（VLM/LLM），让机器人实现自然语言场景理解，并通过 ACT 模仿学习完成泛化任务指令的执行。
留下您的联系方式与需求，我们将结合产品参数与应用场景，为您提供初步的选型与方案建议。
