Как построить автономные дроны в помещении

Важно отслеживать крытые вилочные погрузчики, тележки, AGV и другие транспортные средства для различных целей:

  • Безопасность : для предотвращения столкновений, несчастных случаев, поломки транспортных средств или товаров
  • Продуктивность : назначать задачи в зависимости от местоположения, знать маршруты и оптимизировать вождение
  • Мониторинг : получать данные от автомобиля; отправлять данные на транспортное средство или полностью остановить его

 

Рекомендуемые конфигурации для вилочных погрузчиков и других транспортных средств

Нас довольно много раз спрашивали о нашем мнении по различным вопросам робототехники – в первую очередь, конечно, о точном расположении в помещении для промышленного применения, поскольку мы работаем в этой области уже много лет, – но не только. Таким образом, мы собрали некоторые из наиболее типичных вопросов и ответили на них на этой странице.

Робототехника — это очень широкая область. Очень широкая и глубокая одновременно. Например:

  • Tesla в режиме самостоятельного вождения — это робот
  • Автономный дрон DJI / PixHawk / Marvelmind — это робот
  • Пылесос Roomba — это робот
  • Marvelmind v100 — это робот
  • Honda Asimo — робот
  • Sony Aibo — это робот
  • Автономно управляемый рекламный робот — это робот
  • Даже робот Lego — это робот

В ближайшем будущем появятся сотни различных типов роботов. Они могут быть настолько разными по внешнему виду, они могут использовать настолько разные комбинации технологий, что было бы довольно сложно охватить их все. Мы, конечно, не стремимся делать это здесь.

Мы охватываем лишь очень немногие области, в которых мы, как Marvelmind Robotics, работаем:

  • Промышленная автономная поставка
  • Инспекционная робототехника
  • Доставка на склад
  • Исследовательские или университетские роботы или роботизированные платформы

И цель этой статьи — дать представление о том, с чего начать, если вы создаете своего собственного робота или выбираете между доступными вариантами.

Использование внутреннего «GPS» Marvelmind для роботов, транспортных средств и AGV

Система позиционирования Marvelmind в помещении (Marvelmind IPS), также известная как Marvelmind Indoor “GPS” или Marvelmind RTLS, широко используется для различных типов автономных роботов, автономных транспортных средств, AGV, вилочных погрузчиков различного назначения:

  • Автономная навигация и позиционирование для роботов внутри и снаружи помещений
  • Отслеживание AGV, транспортных средств или вилочных погрузчиков
  • Обеспечение гео-ограждения для роботов, погрузчиков и людей
  • Общие исследования и разработки в области робототехники
  • Обучение и соревнования по робототехнике
  • Роевая робототехника

Какой стартовый набор Marvelmind выбрать?

1) Самый простой и безопасный выбор — Стартовый набор Super-MP-3D

Если у вас нет времени на изучение деталей, но вам нужно выбрать быстрый и безопасный вариант, выберите Стартовый набор Super-MP:

  • MP означает многозадачность. Набор действительно поддерживает несколько архитектур и несколько конфигураций, что обеспечивает максимальную гибкость:

– 3D-отслеживание с резервированием N+1

– 2D-отслеживание с использованием до 2 подкарт

– 2D-отслеживание с помощью до 3 мобильных маяков (роботов)

– 2D отслеживание с указанием местоположения+направления

– 1D отслеживание с помощью до 4 мобильных маяков

  • Стартовый набор Super-MP поддерживает различные архитектуры: NIA, IA и MF NIA
  • Внутри маяков установлена батарея LiPol емкостью 900-1000 мАч, что позволяет легко и быстро развернуть систему без внешнего источника питания
  • Маяки имеют внешние антенны – более надежная радиосвязь с модемом
  • Маяки Super-Beacon могут принимать и передавать ультразвук. Таким образом, они могут работать как стационарные, так и мобильные маяки
  • Маяки Super-Beacon имеют DSP (цифровой сигнальный процессор) внутри. Таким образом, он может принимать сразу несколько ультразвуковых каналов и работать в режиме реального времени
  • У маяков Super-Beacon есть IMU (3D-гироскоп + 3D-акселерометр)

Помните, что один мобильный маяк на робота дает вам только местоположение. Для определения местоположения и направления вам нужна конфигурация парных маяков — два мобильных маяка на робота. Смотрите следующий вариант.

 

2) Робот с направлением: Стартовый набор Super-MP-3D + Маяк Super-Beacon

Для определения местоположения и направления вам потребуется более одного мобильного маяка на робота. Таким образом, проще всего добавить к Стартовому набору Super-MP дополнительный Маяк Super-Beacon.

Робототехника. Основы

Терминология

Робот = автономный мобильный робот

Мы называем роботов, прежде всего, автономными мобильными роботами. Все, что управляется непосредственно людьми, не является роботом. Все, что не является мобильным, но имеет все роботизированные элементы, является роботом, но мы не фокусируемся на сборочных роботах. Наши роботы:

  • Автономный
  • Мобильный

Таким образом, когда мы говорим о роботах, мы имеем в виду автономных мобильных роботов, даже если не используем длинную формулировку.

С этой точки зрения автономно летающий вертолет — идеальный 3D-движущийся робот. Подробнее о дронах на нашей странице дронов. Но дистанционно управляемый дрон — это не робот. Однако тот же беспилотник, который самостоятельно возвращается на базу с помощью RTK GPS или визуального наведения, является идеальным 3D-летающим роботом.

Примеры точного позиционирования и навигации в помещении для роботов

Автономный робот-доставщик — демонстрация завода по сборке автомобилей

Автономный робот-доставщик Marvelmind v100.

https://youtu.be/TWWg_8JHYzo IA с 15 стационарными маяками и 1 модемом для внутреннего “GPS” покрытия. Подробнее: .

Та же внутренняя карта “GPS” поддерживает робота, показанного на видео:

  • Отслеживание нескольких мобильных роботов и погрузчиков, а также отслеживание людей. Всего – до 250 маяков / объектов — стационарные + мобильные комбинированные

Пример робота v100 с подробными объяснениями

Это такая же демонстрация, как https://youtu.be/TWWg_8JHYzo , но с дополнительными устными комментариями, объясняющими, что к чему на видео и в системе в целом.

Конфигурация:

  • Автономный робот-доставщик Marvelmind: https://youtu.be/efOc-ItVvgg
  • IA с 15 стационарными маяками и 1 модемом для внутреннего “GPS” покрытия.

Характеристики робота:

  • Полностью автономная доставка между любыми точками, охваченными внутренним “GPS” Marvelmind
  • Грузоподъемность до 100 кг
  • Время в пути более 16 часов на одном заряде: https://youtu.be/JaxRd_9D1fQ с грузоподъемностью более 60 кг
  • Автоматическое предотвращение и обнаружение препятствий
  • Маршрут доставки можно изменить одним нажатием кнопки за 1 секунду
  • Время зарядки составляет менее 4 часов. Таким образом, поддерживается работа в 2 смены (16 часов) и 1 смена (8 часов).
  • Перенастраиваемая вместимость: от 1 большой коробки размером до 65x65x160 см до 8 коробок размером 65x65x15 см – одна полка против нескольких полок
  • Та же внутренняя карта “GPS” поддерживает:
  • Отслеживание нескольких мобильных роботов и погрузчиков и отслеживание людей. Всего – до 250 маяков / объектов – стационарных + мобильных вместе взятых.

Робот полностью автономно управляет с помощью внутреннего «GPS» Marvelmind

Полностью автономный робот управляется самостоятельно, полагаясь на:

  • Marvelmind Внутренний “GPS”
  • Бортовые одометрические и инерционные устройства (IMU)

Робот получает координаты ключевых точек для посещения от пользователя (таблица справа), а затем создает и следует по пути, постоянно корректируя свое положение относительно пути. Координаты формируются автоматически на панели управления простым нажатием на карту.

Расстояния между маяками составляют до 36 метров. С помощью точного “GPS” можно охватить весь кампус, установив дополнительные маяки через каждые 20-30 метров.

Полностью автономный маленький робот-доставщик, перемещающийся в офисной среде

Демонстрация: маленький робот-доставщик полностью автономно перемещается в офисной / заводской среде с помощью внутренней навигационной системы Marvelmind:
  • На роботе установлен мобильный маяк
  • Стационарные маяки установлены на стенах
  • Синие точки – местоположение робота (мобильный маяк), измеренное системой навигации Marvelmind для помещений
  • Желтые точки – местоположение робота, полученное из его собственной инерциальной / одометрической системы
  • Большие зеленые точки – стационарные маяки, установленные на стенах
Обратите внимание, что робот и внутренняя навигационная система Marvelmind довольно хорошо справляются с тенями ультразвукового сигнала от маяков под столами и стульями. Это позволяет роботу довольно хорошо выполнять свои задачи в реальных условиях.
Расстояния между стационарными маяками могут достигать 30 метров. Общее требование к системе навигации Marvelmind для помещений — обеспечить видимость мобильного маяка трем стационарным маякам в любой момент времени. Но, как показывает демонстрация, используя другие источники информации (IMU / odometry), робот может обрабатывать 1-10 секунд без полного ультразвукового покрытия, необходимого для внутренней навигационной системы Marvelmind, полагаясь исключительно на свой собственный IMU / odemetry.
Тем не менее, ИДУ / одометрии присущ дрейф. И дрейф измеряется и корректируется с помощью навигационной системы Marvelmind для помещений, когда доступны полные и надежные данные.

Демонстрация полностью автономного вождения робота: трек «8 петель»

 

Навигационная система Marvelmind для помещений + автономный робот Marvelmind Hermes demo:

  • Трек “8 петель” (7×2 м)
  • Полностью автономное управление Стартовый набор навигационной системы Marvelmind для помещений, размещенный в помещении площадью 80 м2

Мобильный маяк прикреплен к верхней части робота. Робот получает свои координаты с точностью ± 2 см от IP-адреса Marvelmind и использует их для полностью автономного движения по трассе.

Для внутренней навигационной системы (колонка, мягкие стулья) предусмотрены преднамеренные мягкие тени, имитирующие реальную обстановку. Находясь в тени, робот полагается на свою инерциальную навигационную систему и одометр.

Решения для робототехники

Локализация

Одна из самых больших проблем для любого автономного робота — ответить на вопрос: “где я?”. Вопрос сразу же разбивается на подмножества вопросов:

  • Где я нахожусь по сравнению с моим ожидаемым местоположением в данный момент?
  • Где я против моей следующей точки маршрута?
  • Где я против другого объекта: роботов, людей, препятствий, зарядных станций и т. Д.?

Но все начинается с локализации по некоторой ссылке, например: (0,0,0) координаты, какими бы они ни были, или по отношению к начальной точке или аналогичному. Многие другие вопросы являются производными от этого основного вопроса.

 

Локализация против чего?

Есть несколько основных вариантов:

  • Например, против себя – центра робота
  • На основе внешнего ориентира

Во многих случаях проще бороться с самим собой, но речь идет об обнаружении и обходе препятствий, а не о перемещении и навигации в пространстве. Давайте подробно обсудим позиционирование и навигацию по внешним ссылкам.

Подробнее о системах координат см.:

Почему бы не ХЛОПНУТЬ?

SLAM (одновременная локализация и отображение) — классный метод, но не похоже, что он является наиболее подходящим методом для реальных и практических промышленных применений: складов, сборочных цехов, внутренней логистики в целом. Это больше подходит для исследовательских проектов и докторов наук, а не для практических приложений, потому что:

  • Просто эффективнее разделить задачу на два этапа: 1) Отображение, 2) Локализация
  • Обнаружение и предотвращение препятствий — это вовсе не отображение и локализация. Это пункт 3). Это просто другая задача, и ее нужно решать по-другому. Лидары хороши для обнаружения препятствий, но они не особенно хороши для составления карт, поскольку в движущейся среде роботам, использующим лидары, потребуется много дополнительных подсказок, иначе они совершат слишком много ошибок
  • То же самое ограничение, упомянутое в отношении лидаров, применимо к системам визуального шлема – они просто сбиты с толку, и им приходится полагаться на другие методы для серьезных ошибок
  • В целом, слияние датчиков является наилучшим подходом и дает наилучший результат

Таким образом, вкратце:

  • SLAM — это здорово, но излишне сложно, пока он не дает гарантированных результатов
  • Разделение одних и тех же операций во времени (отображение отдельно от локализации и отдельно от обнаружения и обхода препятствий) дает более надежные и предсказуемые результаты при сохранении низкой стоимости, особенно для нескольких мобильных объектов. В то время как в SLAM каждый интеллектуальный агент должен быть очень умным, то есть дорогим, сложным, громоздким, полным датчиков и потребляющим энергии

Локализация наизнанку, внутри или смешанная?

Если робот несет на борту все необходимое для локализации, это локализация наизнанку. Люди и животные используют локализацию наизнанку. Не только, и мы будем говорить об этом, но они обычно не нуждаются в прямой и постоянной информации, где они в терминах постоянного потока координат. Они определяют это “изнутри”, основываясь на различных подсказках.

Некоторые люди называют этот процесс визуальной одометрией. Конечно, это работает намного лучше вместе с обычной одометрией на основе колес (ног). И именно поэтому в некоторой степени проще создать робота с навигационной системой, чем просто навигационную систему для любого вида роботов. Разработчикам таких “универсальных систем позиционирования” пришлось бы нелегко, потому что данные, поступающие с одометра, могут быть практически в любом формате – аналоговом с разными значениями или цифровом с неизвестным форматом. Это может быть с абсолютно разными разрешениями, и многие другие параметры могут отличаться.

Таким образом, большинство систем внутри роботов неразрывно связаны. Это должно быть четко понято и учтено каждым, кто проектирует робота с самого начала.

Теоретически возможно создать некоторые виды конвертеров. Отдаленно напоминающие 50-омные высокочастотные системы. Приемники, антенны, усилители, передатчики могут иметь совершенно разные импедансы. Но люди согласились иметь общий импеданс 50 Ом. Таким образом, все устройства преобразуют свой импеданс в 50 Ом, а от 50 Ом — в свой внутренний импеданс. Да, это приносит потери, сложности и затраты, но оказалось, что это наиболее рабочее решение в области радиочастот. Нечто подобное можно было бы реализовать и здесь.

Это можно было бы сделать для роботов … но это не сделано. Да, существуют “универсальные интерфейсы” – например, USB… хм… тогда почему существует так много разных типов USB-форматов?… 🙂 И почему существует так много других типов интерфейсов? – ну, из-за финансовых последствий и других серьезных ограничений, таких как сложность, энергопотребление, размер – действительно много.

В результате универсальный интерфейс остается далеким и призрачным. И реальность довольно запутанна и уникальна для каждого конкретного типа робота.

Выбор точки отсчета

В случае GPS координаты доступны в обычной широте и долготе Земли. В некоторых случаях это может быть полезно, когда, например, робот движется и выходит из помещения. Но для большинства реальных случаев в помещении нас действительно интересуют только локальные координаты.

Таким образом, мы выбираем их по своему усмотрению. В системе внутреннего “GPS” Marvelmind обычно система присваивает одному из стационарных маяков значение (0,0,0) или (o,0). Но вы можете установить любую точку на карте как (0,0):

Кроме того, можно выполнять географическую привязку и назначать внешние координаты GPS для внутренней (0,0) точки. После этого поток координат от внутреннего “GPS” Marvelmind будет в реальных координатах GPS в формате NMEA0183. Или во внутреннем формате: https://marvelmind.com/pics/marvelmind_interfaces.pdf

Направление

В отличие от наружных, где доступен магнитометр / компас, вычисление направления внутри, особенно в статическом режиме, не является тривиальной задачей. Например, используя нашу систему, ваш робот может легко определить точное местоположение. Но если ваш робот не знает своего текущего направления – куда он смотрит, – тогда роботу будет трудно принять решение, куда ехать.

Можно довольно быстро рассчитать направление робота, измерив его текущую точку местоположения, проехав 1 м или около того прямо, сохраняя прямое направление с помощью IMU / гироскопа, затем измерить новое местоположение и, зная две точки и зная, что это была линия, а не кривая, рассчитать роботатекущее направление. Позже, во время вождения, все время используйте ту же технику.

Эти старые роботы используют подход:

Метод прост, требует только одного мобильного маяка (метки), но он работает, только если вы умеете водить. Очень часто вы не можете управлять автомобилем и должны локализоваться прямо на месте – в статике. Что делать?

Парные маяки

Наш рекомендуемый способ определения направления в статике — использовать парные конфигурации маяков.

Вот подробнее об этом. В NIA:

 

Другой пример: автономный робот с автономным управлением v100 с основанием между мобильными маяками ~ 60 см. В IA:

 

Аналогичная конфигурация с внешними микрофонами на одном мобильном маяке. Хотя это было сделано для виртуальной реальности, это вполне мог быть робот. Расстояние между микрофоном составляет ~ 20 см. В IA:

 

Очевидно, что для каждого решения есть много альтернатив. Например, захват движения с помощью внешних камер. Является ли это точным и хорошим решением для определения местоположения и направления? – конечно! Да! Практично ли это для промышленной робототехники? – не совсем:

  • Дорого. Очень дорого (в 2021 году)
  • На самом деле он не приспособлен к суровым условиям на заводах или складах
  • Подвержен множеству ограничений: слишком мало света, слишком сильный свет, туман, перепады температуры, подача питания и т. Д

Таким образом, мы не рассматриваем здесь все возможные варианты. Только то, что относительно актуально и осуществимо.

Обнаружение и предотвращение препятствий

Обнаружение и предотвращение препятствий — отдельная задача от локализации

Как обсуждалось выше, подход SLAM обещает обнаружение препятствий, отображение и локализацию одновременно. Звучит как мечта, но реальность суровее и менее дружелюбна.

В реальных условиях плохого освещения, большого количества источников света с высоким динамическим диапазоном — яркое солнце через окна вместе с очень темными тенями склада, различные другие источники света от фар до всевозможных сканеров, визуальные решения SLAM могут быть очень легко спутаны до точкиполная потеря локализации. Когда системы SLAM не могут правильно выбирать между различными вариантами, требуются дополнительные методы для исправления основных ошибок. Решение — это слияние датчиков.

Кроме того, почему оптимально (технически и экономически) решить задачу локализации сложнее оптимально решить задачу обнаружения препятствий, просто потому, что задачи и требования разные по своей природе:

 

Но подход SLAM излишне усложняет задачу, загружая обнаружение препятствий поверх отображения и локализации:

  1. Отображение
  2. Локализация
  3. Обнаружение препятствий

Все три элемента крайне важны для автономного вождения, но они не обязательно должны быть одним и тем же. Они не обязаны выполняться одними и теми же методами и с помощью одних и тех же датчиков.

Подход разделенных роботов

Плюсы и минусы раздельного подхода, когда роботы являются “тракторами” или “ракетами”, а полезная нагрузка предоставляется в зависимости от конкретных потребностей:
 

Плюсы:

  • Гибкость в использовании. При ограниченном количестве платформ для роботов и ограниченном количестве типов навесного оборудования возможно практически неограниченное количество различных конфигураций
  • Гибкость в разработке, потому что части могут развиваться независимо, и только интерфейсы (электрические, механические, SW) должны оставаться совместимыми. Но даже они могут быть
  • Роботизированная платформа может быть простой, даже примитивной и при этом очень функциональной, потому что это просто платформа — “трактор” или “ракета” – без сложных “спутников”
  • Дешевле за робота

Минусы:

  • Более сложная интеграция. Робот состоит как минимум из двух частей: “трактор” и “оборудование”
  • Может быть менее надежным, потому что раздельный подход имеет больше разных вариантов, т. Е. Требуется больше испытаний, задействовано больше сторон и т. Д.
 

Примеры роботизированных платформ и полезной нагрузки / оборудования

Роботизированные платформы:

  • Автономная платформа доставки. Это действительно похоже на трактор, но он может перевозить разные вещи – разные полезные грузы или разное оборудование
  • Сам беспилотник

Полезная нагрузка или оборудование:

  • Вооружитесь, например, чтобы взять коробку и надеть на робота
  • Корзина на роботе
  • Камера на роботе или дроне
  • Все виды счетчиков (химические, радиационные, шумовые и т. Д.)
  • Сканеры (3D, считыватели штрих-кодов / QR-кодов и т. Д.)
  • Противопожарное оборудование
  • Противоковидные спреи или лампы и тому подобное

Интегрированные роботы против Подходы к разделению роботов

Одним из важных моментов является четкое различие между роботами и их полезной нагрузкой. Это очень похоже на ракеты и спутники. Две вещи довольно разные и их не следует смешивать. Та же история с тракторами и навесным оборудованием.

Комплексный подход к роботам

Одним из важных моментов является четкое различие между роботами и их полезной нагрузкой. Это очень похоже на ракеты и спутники. Две вещи довольно разные и их не следует смешивать. Та же история с тракторами и навесным оборудованием.

Однако очень часто роботы делаются полностью интегрированными, то есть роботы и их полезная нагрузка тесно связаны друг с другом. У подхода United robotics есть свои плюсы и минусы.

Плюсы:

  • Может быть проще построить, потому что робот настроен только на одну задачу. Очень сосредоточенный
  • Проще в эксплуатации, интегрируйте

Минусы:

  • Негибкий
  • В долгосрочной перспективе может быть дороже из-за негибкости и необходимости нескольких разных для разных задач

 

Подход разделенных роботов

Плюсы и минусы раздельного подхода, когда роботы являются “тракторами” или “ракетами”, а полезная нагрузка предоставляется в зависимости от конкретных потребностей:
 

Плюсы:

  • Гибкость в использовании. При ограниченном количестве платформ для роботов и ограниченном количестве типов навесного оборудования возможно практически неограниченное количество различных конфигураций
  • Гибкость в разработке, потому что части могут развиваться независимо, и только интерфейсы (электрические, механические, SW) должны оставаться совместимыми. Но даже они могут быть
  • Роботизированная платформа может быть простой, даже примитивной и при этом очень функциональной, потому что это просто платформа — “трактор” или “ракета” – без сложных “спутников”
  • Дешевле за робота

Минусы:

  • Более сложная интеграция. Робот состоит как минимум из двух частей: “трактор” и “оборудование”
  • Может быть менее надежным, потому что раздельный подход имеет больше разных вариантов, т. Е. Требуется больше испытаний, задействовано больше сторон и т. Д.
 

Примеры роботизированных платформ и полезной нагрузки / оборудования

Роботизированные платформы:

  • Автономная платформа доставки. Это действительно похоже на трактор, но он может перевозить разные вещи – разные полезные грузы или разное оборудование
  • Сам беспилотник

Полезная нагрузка или оборудование:

  • Вооружитесь, например, чтобы взять коробку и надеть на робота
  • Корзина на роботе
  • Камера на роботе или дроне
  • Все виды счетчиков (химические, радиационные, шумовые и т. Д.)
  • Сканеры (3D, считыватели штрих-кодов / QR-кодов и т. Д.)
  • Противопожарное оборудование
  • Противоковидные спреи или лампы и тому подобное

Роевая робототехника

Создание автономного робота, управляемого автономно, — не очень простая задача. Но создать рой роботов еще сложнее.

В чем заключаются проблемы?

  • Когда вокруг слишком много движущихся объектов — других роботов – каждому роботу сложнее принимать решения, потому что окружающая среда просто движется неконтролируемым и предсказуемым образом.
  • Если роботы должны передавать или получать отдельные потоки от центрального компьютера, может просто не хватить полосы пропускания радиосвязи или любой другой полосы пропускания, чтобы обслуживать их всех.
  • Поскольку роботы автономны и независимы, они могут запрашивать доступ к общему каналу связи случайным образом. Если это так, и если пропускная способность канала не на 10-100 превышает требуемую пиковую пропускную способность, вероятность столкновения высока. Таким образом, требуется либо специальный центральный контроллер, либо механизм для разрешения столкновений. Оба увеличивают сложность и влекут за собой другие ограничения.
  • Роботы просто мешают друг другу видеть другие объекты вокруг. Роботы просто чувствуют соседей, тогда как что–то, что нужно позиционировать, например, внешние фиксированные ссылки, — не совсем.

Какие есть решения?

Marvelmind может помочь с локализацией роботов в стаях, что является отправным и самым важным моментом, потому что, если его правильно решить, тогда многие другие трудности, связанные с роями роботов, просто не возникнут.

Смотрите примеры и решения swarm ниже.

Заключение

Страница будет постоянно пополняться деталями и темами в зависимости от ваших вопросов и нашего свободного времени. Поэтому, пожалуйста, присылайте свои вопросы по адресу info@marvelmind.com и мы будем рады подробно рассмотреть их здесь.

Наш блог

0 Комментариев

Доставка

Быстрая доставка товаров по всей России (Yandex Delivery, DPD, etc.)

Стартовые наборы в наличии отправляются из Москвы в тот же рабочий день или на следующий

Оплата

Банковский перевод по счету от юридических лиц или оплата картой прямо на сайте (юридические лица и физические лица). Все необходимые чеки предоставляются электронно автоматически

Гарантия

30-дневная гарантия включена по умолчанию.

Расширенная ежегодная  гарантия - по вашему требованию

Поддержка

Онлайн - поддержка

24 часа в день:

Дополнительно: Zoom, TeamViewer, AnyDesk

0
    0
    Ваша корзина
    Ваша корзина пустаяВ магазин
    Продолжить покупки

    A password will be sent to your email address.

    Ваши личные данные будут использоваться для поддержки вашего опыта с этим веб-сайтом, для управления доступом к вашей учетной записи и для других целей, описанных в нашей политика конфиденциальности.