官方机器人管理工具,支持任务编排与数据监控。

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具身天工,作为北京人形机器人创新中心官方打造的智能管控应用,它不仅仅是一个遥控器,更是连接人与天工、天轶系列人形机器人之间的智慧桥梁。通过这款应用,您能实时掌握机器人的运行状态,深度查看多维度的传感数据,并且轻松编排与下发场景化任务。无论是科研探索、教育展示还是商业应用,具身天工都能为您提供专业、流畅、直观的机器人管理体验,让复杂的机器人操作变得触手可及。
通过具身天工,您可以在手机端一目了然地掌握机器人全身的关节状态、电量水平、运行模式以及核心温度等关键指标。所有数据均采用图表化形式呈现,排列清晰,让您对机器人当下的“身体状况”了如指掌,及时发现潜在异常。
应用内置了直观的任务编排引擎,用户可以根据实际需求,如巡检、导览或表演,将多个动作指令进行组合排序。通过简单的拖拽与参数设置,即可生成一套完整的自动化任务流程,并一键下发至机器人执行,极大地提升了多场景应用的效率与灵活性。
每一次任务执行后,具身天工都会自动生成详尽的执行日志与检查报告。报告内容涵盖任务完成度、步态轨迹、交互反馈以及异常告警等信息。用户可随时回放历史记录,对机器人的运行表现进行数据分析与复盘,为后续优化提供有力依据。
针对拥有多台机器人的用户,具身天工支持设备列表管理,可快速切换查看不同机器人的实时画面与状态。该功能不仅简化了操作流程,更实现了对机器人集群的集中化高效管控,特别适用于科研机构与商业展示场景。
应用会及时推送机器人固件更新通知,用户可直接在APP内完成升级包下载与安装,无需繁琐的线缆连接。同时,集成的诊断工具可辅助用户进行基础故障排查,减少停机时间,保障机器人始终处于最佳运行状态。
| 功能模块 | 操作说明 | 亮点提示 |
|---|---|---|
| 设备连接 | 首次使用需通过蓝牙或同一Wi-Fi局域网配对机器人,扫描机身二维码即可快速绑定。 | 确保手机与机器人网络互通,否则会连接失败。 |
| 状态监控 | 首页直观显示电池、关节温度、姿态角度等核心数据,下拉即可刷新实时值。 | 可开启异常振动提醒,及时掌握突发状况。 |
| 任务编排 | 在“任务中心”点击新建,从动作库中拖拽指令,设置延时与循环次数,保存后即可下发。 | 支持动作轨迹预览,避免执行时发生碰撞。 |
| 报告查看 | 执行完毕后,在“历史记录”中查看详细报告,支持导出PDF或分享给团队。 | 报告内包含关节扭矩曲线,便于深度分析。 |
首先,请确保您的机器人已完成开机并处于待机状态,手机系统建议为Android 9.0及以上版本,且剩余存储空间不少于200MB。
安装具身天工APK时,若系统提示“未知来源”,请务必在安全中心或设置中临时允许此应用安装,安装完成后可关闭该权限以保安全。
连接机器人时,请将手机与机器人置于同一局域网下,若使用5G Wi-Fi,建议关闭路由器的AP隔离功能,否则可能搜索不到设备。
移动端与电脑端操作逻辑类似,但电脑端通过浏览器访问控制台更适合批量配置任务,而手机端则侧重于实时监控与快捷下发。
若遇到应用闪退,可先尝试清除应用缓存(设置-应用管理-具身天工-存储-清除缓存),并重启应用。
若出现画面卡顿,请检查网络延迟,并关闭后台其他高耗电应用,同时避免在信号干扰强的区域使用。
如果机器人执行任务时发生轨迹偏移,请重置机器人初始姿态,并重新标定地面坐标系。
请勿在机器人运动过程中强行拔掉电池或断开连接,否则可能导致系统文件损坏,需要重新刷机。
定期检查应用版本更新,新版本会优化连接稳定性并修复已知Bug,建议保持自动更新开启。
若长时间不使用,请退出账号并关闭后台进程,以节省电量和数据流量。
| 软件名称 | 核心优势 | 用户评分 |
|---|---|---|
| Robot Studio | 工业级机器人离线编程 | ★★★★☆ |
| 智能机器人控制 | 轻量级控制面板 | ★★★★☆ |
| ROS Master | 开源社区资源丰富 | ★★★★★ |
| 机器人连接器 | 多协议快速适配 | ★★★★☆ |
| AI助手 | 语音交互更自然 | ★★★★☆ |
连接具身天工机器人至手机,请先确保机器人已开机并处于蓝牙可发现状态或与手机连接至同一Wi-Fi网络。打开具身天工APP,在“设备”页面点击“添加设备”,扫描机器人机身上的二维码或输入序列号。根据引导完成配对,若使用蓝牙,请确保手机蓝牙权限已开启;若使用Wi-Fi,请检查路由器是否禁止了设备间通信。连接成功后,主页会显示机器人的实时状态,即可开始使用。
具身天工是北京人形机器人创新中心有限公司推出的官方应用,专为其自主研发的天工、天轶系列人形机器人提供配套服务。该中心汇聚了行业顶尖的技术团队,致力于推动人形机器人在实际场景中的应用落地。因此,具身天工APP在功能适配性和系统稳定性方面具有天然优势,能够为用户提供最贴合硬件的原生体验。
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