虽然机器人用传感器和算法安全导航甚至动态的环境,他们不能够应用这个感官输入先进的决策。gydF4y2Ba
人工智能驱动器的发展合作的移动机器人gydF4y2Ba
文章从|gydF4y2BaMiR -移动工业机器人公司。gydF4y2Ba
自主移动机器人(amr)工作与人协作创造高效率的工作环境通过自动化重复性和据材料运输。虽然机器人用传感器和算法安全导航甚至动态的环境,他们不能够应用这个感官输入先进的决策。amr进化的下一步是添加人工智能(AI)增加智能移动机器人的功能。AI将使这些机器人更加高效,提高机器人可以执行任务的范围,并降低工作环境适应适应他们的需要。gydF4y2Ba
过渡到人工智能gydF4y2Ba
今天,移动机器人用传感器和软件控制(定义和机器人应该如何移动)和感知(让机器人理解和应对周围环境)。数据来自集成激光扫描仪,3 d相机、加速度计、陀螺仪、车轮编码器,更多为每种情况下产生最有效的决定。这些技术给amr的许多功能,已成为熟悉的和可取的在今天的汽车。机器人能够动态地使用最有效的路线导航,有环保意识,这样他们就可以避免障碍物或路径的人,并且在需要的时候可以自动充电。然而,没有人工智能机器人的反应相同的方式对所有障碍,放缓,试图浏览的人或对象如果可能,或停止或备份,如果没有安全的操作方式。AMR的标准方法是适当的在几乎所有情况下,但以同样的方式,人工智能是自动驾驶汽车的驱动新功能,智能无人驾驶飞机,它也将极大地改变机器人。半岛app官网gydF4y2Ba
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人工智能包括几个分支。中使用的人工智能自主移动机器人在这个阶段重点是机器学习和视觉系统。gydF4y2Ba
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巧妙的米尔人工智能相机的静态摄像头使米尔机器人预见的障碍在他们的路线,所以他们能够预先优化导航改道。gydF4y2Ba
AI的协作机器人主要集中在机器学习(毫升)和视觉系统今天,早些时候大大延长传感器功能。在几个关键领域技术进步和市场成熟度是使这些创新:gydF4y2Ba
一系列广泛的小型、低成本和低功耗传感器允许移动和远程设备捕获和传输大量的关于机器人的即时数据,扩展,和预期的环境以及内部条件。gydF4y2Ba
云计算和宽带无线通信允许数据被存储,处理,和即时访问,访问点。安全的虚拟网络可以适应动态需求和几乎消除停机时间和瓶颈。gydF4y2Ba
强大的新AI-focused处理器架构随处可见来自AMD等传统半导体公司,英特尔、英伟达、高通和新球员,包括谷歌和微软。而传统的广泛使用半导体面临摩尔定律的限制,这些新的芯片是专为人工智能的计算,这是推高能力,同时降低成本。低功耗,具有成本效益的人工智能处理器可以被纳入甚至小移动或远程设备,允许现场计算快速、高效的决策。gydF4y2Ba
先进的软件算法分析和处理数据的效率最高位置的机器人,在云中,甚至在偏远,扩展传感器,为机器人提供额外的情报数据预测需求和主动调整其行为。gydF4y2Ba
使用这些功能,机器人舰队表现得像一群学生参加网上课程。他们学习时在线,然后能够执行没有常数访问在线内容。低功耗、AI-capable设备和efficientAI技术支持新的机器人系统与低延迟和快速的反应时间、高自主性、低电——成功的关键要素。gydF4y2Ba
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人工智能amr提高路径规划和环境相互作用gydF4y2Ba
移动工业机器人(MiR)正在推动人工智能的发展在移动机器人和建立新的行业预期。创新的AI功能保持机器人的安全协议和驱动提高路径规划的效率和环境的相互作用。gydF4y2Ba
人工智能实现先进的学习算法在机器人的软件以及在偏远,连接摄像机,可以安装在临街的房间或叉车或其他路径的自动车辆。相机配有小,高效的嵌入式计算机可以处理匿名数据和运行复杂的分析软件来识别对象在该地区是否人类,固定障碍,或其他类型的移动设备,如自主移动小车。摄像机机器人,然后喂这个信息扩展机器人对周围环境的理解也可以适当调整其行为,甚至在它进入一个区域。AI-capable网络帮助机器人避免临街的房间在特定的时期,比如当货物由叉车定期传递和转移,或者当大批工人出现,在休息或转移等变化。gydF4y2Ba
与人工智能、米尔机器人可以有效地和适当的应对不同类型的障碍导航和效率的提高。作为一个例子,如果他们面临AMR从另一个制造商,他们可以预测车辆的运动和适当调整。当遇到一个新的、未知的对象,机器人可以谨慎和细心的,收集数据,这样就可以计算出最好的为未来的交互行为。gydF4y2Ba
同样,在复杂的、高动态环境下的自动引导车辆(agv),不能偏离固定路径或人为叉卡车或其他不可预测的飞行器操纵机器人的能力可能有限。自主移动小车的安全机制通常限于强制停止时遇到障碍,例如,它可以阻止AMR。AI-powered米尔amr识别自主移动小车,可以认识到自身的不足,所以,需要操作员干预的停止和改变它,他们可以自动在一个安全的位置,直到等待自主移动小车已经过去,恢复他们的任务时是安全的。gydF4y2Ba
机器人的内置的安全机制总是阻止机器人与物体发生碰撞,人,或车辆的路径,其他车辆,如人为叉卡车,可能没有这些功能,把其中一个跑到机器人的风险。米尔机器人系统可以检测临街的房间在它到来之前,可以识别其他车辆和行为适当减少碰撞的风险。通过这种方式,不仅与AI amr改善自己的行为,但也适应其他车辆的限制。gydF4y2Ba
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左:米尔人工智能相机检测到一个对象被配置为响应,从而防止米尔机器人穿越区用红色标注的。右:米尔相机检测到一个人,配置不反应在这种情况下,由于人是能够有效地避免了机器人。可以交叉区域标记为绿色米尔机器人在这种情况下。gydF4y2Ba
解决人工智能问题gydF4y2Ba
人工智能新仍足以引起担忧,在安全和隐私数据进行捕获和使用,以及确保安全如果AI系统失败或干扰。关键问题为客户考虑AI-powered系统包括:gydF4y2Ba
地点和方式是数据存储、获得和处理?gydF4y2Ba
存储的数据有多长?gydF4y2Ba
了个人身份信息是什么?gydF4y2Ba
备用安全机制是什么?gydF4y2Ba
保护安全和隐私,米尔机器人和人工智能相机只发送决策,而不是图像。因为所有所需的计算能力存在在每个设备,处理视觉传感器所捕获的数据马上到形状,尺寸,和颜色,然后分为特定类别和用于决策。因此,唯一的数据可以发送命令,amr可以理解,如停止或恢复;对环境变化的信息,如阻塞路径或一个拥挤的区域;或采取新行动,如一个替代路线的选择。gydF4y2Ba
而在机器人AI系统有时是提高安全担忧,米尔的主要安全机制是核心,不能被人工智能机器人的决策。例如,激光扫描仪在机器人为AI系统提供的数据,他们也基本安全决策机械地阻止米尔机器人程序在任何情况下,如果有人在机器人的路径或障碍。gydF4y2Ba
人工智能机器人的未来gydF4y2Ba
移动机器人将继续合作实体,人工智能,它们之间的技术壁垒和人类将继续萎缩,增加合作和效率。gydF4y2Ba
随着人工智能的进步,我们将获得能力和机器人互动更自然地使用语言或手势。可能包括举起一只手让机器人停止,它指向一个优先方向,或者挥舞它通过追随或简单地告诉它,“这个走廊将会被禁止在接下来的两个小时,走了另一条路线,她们在那之前。”gydF4y2Ba
当移动机器人仍将是一个可控的工具,紧急停止按钮,他们将获得自主权,会让他们更有价值。他们能更好地理解他们的常规可以改进和建议路径目的地,更有效率的天执行任务,其他机器人,可以部署更高效的工作流程,和最合适的时间充电。gydF4y2Ba
AI-powered amr将帮助把工作场所变成有机,数据驱动的环境中,机器人份额从自己的相关数据或远程传感器帮助机器人舰队做出明智的决定。与这个数据共享模型,每个机器人基本上可以访问每个传感器在每个其他机器人或相机,为它提供一个更详细的视图的整个环境,从而使更有效路径规划性能。gydF4y2Ba
人工智能:推动下一次工业革命gydF4y2Ba
人工智能和机器人技术在较早的工业革命,将使许多费力和不受欢迎的任务过时了。半岛app官网AI,米尔机器人可以重复,低值物料运输任务更加高效和成本,使人类更有意义的活动。和严重的劳动力短缺阻碍公司在世界各地,智能移动机器人将允许企业提供有益的角色,帮助他们吸引和留住有价值的员工。gydF4y2Ba
内容与本文作者的意见,不一定代表RoboticsTomorrow的观点半岛app官网gydF4y2Ba
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