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機(jī)器人如何學(xué)習(xí)?

2022-09-09 09:46 性質(zhì):原創(chuàng) 作者:Mulan 來源:AGV網(wǎng)
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5G 環(huán)境、通信技術(shù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展使智能算法能夠用于開發(fā)具有全新功能的工業(yè)機(jī)器人。新機(jī)遇意味著支持工業(yè)發(fā)展和提高生產(chǎn)盈利能力的新應(yīng)用。工業(yè)機(jī)器人依靠程序程序或使用人工智...

5G 環(huán)境、通信技術(shù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展使智能算法能夠用于開發(fā)具有全新功能的工業(yè)機(jī)器人。新機(jī)遇意味著支持工業(yè)發(fā)展和提高生產(chǎn)盈利能力的新應(yīng)用。

工業(yè)機(jī)器人依靠程序程序或使用人工智能技術(shù),自動(dòng)執(zhí)行各種類型的任務(wù),接受命令并執(zhí)行相應(yīng)的功能。然而,機(jī)器人執(zhí)行編程任務(wù)的能力在很大程度上取決于目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測和這些任務(wù)的識別,因此是視覺系統(tǒng)。

由于生產(chǎn)和產(chǎn)品類型的不同和不斷變化,傳統(tǒng)的定位識別方法存在誤差嚴(yán)重、準(zhǔn)確率低的特點(diǎn)。因此,在復(fù)雜的環(huán)境中,許多任務(wù)仍然是手動(dòng)執(zhí)行的。

這就是為什么深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得了如此大的突破,它能夠分析來自安裝在機(jī)器人上的傳感器的各種類型的數(shù)據(jù),例如圖像或力讀取。使用深度學(xué)習(xí)方法可以為生產(chǎn)線上的元件組裝創(chuàng)建更通用和更耐用的解決方案。因此,在現(xiàn)代機(jī)器人技術(shù)中,視覺算法成功地用于確定位置并規(guī)劃機(jī)器人手臂運(yùn)動(dòng)的軌跡,來自 Fitech 的人工智能專家 Grzegorz Bartyzel 做如下的解釋;

“盡管形狀不同,人工智能仍可幫助工業(yè)機(jī)器人檢測和捕捉不同類型的物體。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的例子是機(jī)器人工作空間中可下載元素的位置或電子工廠生產(chǎn)線上的 PCBA 質(zhì)量控制站?!盉artyzel 說。

如果沒有機(jī)器學(xué)習(xí),具有大量零件類型的自動(dòng)化將無法盈利,因?yàn)樗枰a(chǎn)工程師的不斷干預(yù)。然而,使用人工智能技術(shù)的機(jī)器人可以下載新零件的圖像,例如從數(shù)據(jù)云中下載,然后成功捕獲和操作新零件。

人工智能主要用于機(jī)器人技術(shù)的三個(gè)領(lǐng)域,因此機(jī)器人應(yīng)用程序變得越來越實(shí)用,也越來越有利可圖。這些是:

視覺系統(tǒng):人工智能幫助機(jī)器人以更高的準(zhǔn)確度識別物體,并檢測他們以前沒有“見過”的物體。

運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng):借助人工智能算法,幫助機(jī)器人確定抓取物體的最佳位置和方向以及最佳機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)的軌跡。

數(shù)據(jù):人工智能算法使機(jī)器人和系統(tǒng)能夠訪問大量數(shù)據(jù),使它們能夠定義純粹的物理和邏輯模式并做出相應(yīng)的響應(yīng)。

在機(jī)器人應(yīng)用方面,人工智能正在慢慢進(jìn)入工業(yè)流程,但已經(jīng)對生產(chǎn)流程和物流解決方案產(chǎn)生了重大影響。創(chuàng)建的系統(tǒng)允許您構(gòu)建全自動(dòng)生產(chǎn)線、自動(dòng)化控制站和自動(dòng)化物流解決方案。

“這是工業(yè)流程自動(dòng)化的新時(shí)代,它可以為企業(yè)帶來真正的利益,并讓他們獲得競爭優(yōu)勢!”Grzegorz Bartyzel 強(qiáng)調(diào)說,該公司是該流程的智能元素。

目前,智能機(jī)器人出現(xiàn)了一種新趨勢,稱為深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),機(jī)器人學(xué)會(huì)自己執(zhí)行任務(wù)。這種解決方案在未來可能會(huì)顯著減少工程師對工業(yè)流程配置的干擾。到目前為止還處于早期開發(fā)階段,因此很難預(yù)測這項(xiàng)工作的最終效果

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