1. 运货机器人视频
Train Robo（车辆机器人）是一款可以在铁路中进行无人驾驶的机器人，它有着人类般的本领，且能探测、预警并处理周围环境中的危险状况、封闭轨道等活动事宜。Train Robo 身穿蓝色机器人服装，带有铁路典型图案。它配备有数据处理手段，能与周围环境中的一切有关联的装置进行交流及运行，从而实现机器人的自动驾驶。它特别具有超人般的强大能力，可以探测到前方路线工作障碍，给予警告并迅速采取行动，包括释放刹车、断开和关闭电源、完成必要的协调等，为铁路客运、货运和维护人员的安全保驾护航。因此，Train Robo 就被以“列车超人”的名义而著称于世。
2. 搬运机器人视频
可以在朵玛系统上，设置货物的数量和层数，然后将就可以利用机器人将货物进行堆放和搬运
3. 装货机器人视频
装货人就是装货的工人。一般工厂生产完成订单，约定日期就会发货。这时通常会叫来货柜车，目前还没有普及装货自动化机器人，所以主要还是依靠人工在装箱。
一般是叉车从库房里把货物运出，再由几个工人接力把货物，从里往外装。工作强度比较大，但报酬还是挺不错的。
4. 运货机器人视频教程
apex快速找到保险库的钥匙的方法：
在漂浮的货运机器人身上，保险库里面有带紫色和金色的战利品。
想要打开保险库，要找到一个漂浮的货运机器人，其中就有几只在地图上漫游，这些货运机器人身上包含保险库的钥匙
5. 运货机器人视频教学
异星工厂 实用玩法技巧总结 打造超级自动科研系统
1.建立基地第一件事是把周围的煤铁铜石用传送带串联循环，可以建一条大环路，然后把各个资源点产出的资源循环到上面，铁铜煤石采集机器的比例最好保持6:2:1:1。
2.想让基地拥有稳定的电力，周围要水源，把抽水渠放进去，连一排加热锅炉，直到把水温加热到100度，然后再接并联或者串联蒸汽机，这样能保证100%发电效能，只有同时用电线连接了蒸汽机和用电单位，电网才能运行。
3.矿产循环带可以优先经过加热锅炉，放置一排指向锅炉的电手臂可以保证产出的煤矿自动补充到锅炉里，其他需要补充资源的机器同样适用。
4.在循环带较为空旷的位置建立一排熔炉作为熔炉中心，把产出的铁条和铜条放置在另一条传送带上，建立成品原料循环系统，熔炉链最末端的一两个熔炉可以用来把产出的铁回炉成钢，用单独的钢传送带连接，可以先集中放入箱子备用。
5.在把原料循环系统拉伸到空旷位置，在两端各建一排工厂，间隔为1或者3，然后再建立一条一级产物循环带，把两排工厂包在中间，与原料循环系统组成一个中字，其中一排工厂用来生产红瓶，另一排可以生产齿轮和电路板，其中电路板生产需要两两一组，1号工厂取铜做铜丝，然后再指向2号工厂，2号工厂去铜丝，再从原料循环带上取铜条，生成的电路板传送到外围的一级产物循环带上。
6.在一级产物循环带外侧再建立一圈工厂，再用新的2级产物循环带包围起来，产出黄手臂和黄传送带，可以用单独的支线循环把部分一级产物和原料传送给特定的工厂。
7.以此类推，外围再建工厂，再建立3级产物循环带，主产绿瓶，蓝手等，外围再建一圈工厂，生产4级产物和蓝瓶，把红蓝绿瓶单路连一条通道，拉到某处包裹10+研究中心，把打野怪获得的紫瓶放入箱子，自动补充到传送带，或者直接一个中心放一两百个，最后再研究紫瓶科技。
8.寻找油田，把周围的油田并到同一根主管道上，连接到你工厂圈附近，按需建立一个或者多精炼中心（其实一个就够了），3个产出管道分别为轻重油和天然气，把3只管道分离开，分别连接一排油罐，用以缓存某种多余的产物以免精炼中心停止工作。从重油管道分离出一支生产润滑油，然后联通到最外围有生产需要的4级5级产物工厂（设定需要润滑油的产物后，工厂会多出一个标示标示润滑油管道接入位置，从这里接入）。
9.建立2-3个石油化工区域，比如电池中心，军火中心，硫化中心。各个区域依据主产物分别建立数个化工产，从附近水源用抽水渠再连一根单独的供水管道，通向需要用水的化工厂，再用传送带和相应的管道把初级产品连入高级产品，再把最终石化产物（电池，炸药等）连接到有需要的4、5级产物工厂。管道连接要看准箭头方向，以及标示上面的颜色区分，避免连错，把轻油连入重油接口，或者水源管道和油气管道混杂，都会导致全线停产。
10.石化产物最终以电池为主，工业产物以蓝瓶为主，围绕这两个中心建立好自动补给机制，后期利用货运机器人和专门的货运集散箱可以省很多传送带。把多余的副产品（炸药，紫色电路等）统一通向某处，作为专门的军火或者机器人工厂区域。观察储蓄油罐中3种油的含量，即将达到饱和的产物旁分离一支管道将其生产成固体燃料供车用或者临时填补缺煤的地方，再建立一片太阳能发电厂和蓄电中心接入电网，防止因传送带堵塞，煤矿不能及时补充锅炉导致的全线停电。
至此一个标准的自动化研究中心已经建立完成，剩下的就是慢慢调整和优化基地，产能要么不够，要么过剩，自动系统没有绝对的平衡，能保证30分钟自纠错运行已经是非常成功了，怎样研究更强悍的纠错系统，就靠各位同僚的聪明才智了。