Améliorer le "cerveau" des robots de manutention : Quatre technologies de base de l'intelligence corporelle

I. Qu'est-ce que l'intelligence incarnée ?

L'intelligence incarnée (IE) désigne une forme d'intelligence dans laquelle un corps intelligent interagit avec son environnement en temps réel par l'intermédiaire de son corps physique, réalisant ainsi l'intégration de la perception, de la cognition, de la prise de décision et de l'action. L'intelligence incarnée est à l'avant-garde du domaine de l'intelligence artificielle, et les systèmes d'intelligence incarnée ont généralement la capacité de percevoir, de connaître, de décider et d'agir. La plus grande qualité de l'intelligence incarnée est qu'elle a la capacité de comprendre, d'interagir et de planifier, ce qui la rend plus efficace que les robots ordinaires.

Ⅱ. Les quatre technologies de base de l'intelligence incarnée

1. Perception multimodale

La perception multimodale fait référence au fait qu'un corps intelligent acquiert des informations multidimensionnelles sur l'environnement externe grâce à de multiples capteurs (visuels, auditifs, tactiles, de force, de température, etc.) et intègre ces informations par le biais d'algorithmes de fusion afin de réaliser une perception précise du milieu environnant.

2. Modélisation dynamique

La modélisation dynamique fait référence à la construction et à la mise à jour en temps réel du modèle cognitif de l'environnement de l'organisme intelligent, y compris la structure géométrique de l'environnement, l'état de mouvement des objets, les propriétés physiques, etc. Grâce à la modélisation dynamique, le corps intelligent peut comprendre avec précision l'état actuel de l'environnement ainsi que les tendances de changement possibles, fournissant ainsi une base pour la prise de décision et la planification.

3. Prise de décision autonome

La prise de décision autonome fait référence à l'organisme intelligent qui sélectionne le schéma comportemental optimal par le biais de certains algorithmes de prise de décision en fonction des informations environnementales perçues et de ses propres objectifs.

4. Collaboration au sein du groupe

La collaboration de groupe fait référence à l'échange d'informations et à la collaboration entre plusieurs intelligences pour accomplir conjointement des tâches complexes. Grâce à la collaboration de groupe, les intelligences peuvent partager des informations sensorielles, coordonner des actions et répartir le travail, améliorant ainsi l'efficacité et le taux de réussite de l'exécution des tâches.

Ⅲ. Application des quatre technologies de base de l'intelligence incarnée aux robots de manutention

---Le robot de manutention AiTEN en est un exemple.

L'application des quatre technologies de base de l'intelligence incarnée - perception multimodale, modélisation dynamique, prise de décision autonome et collaboration de groupe - dans le domaine des robots de manutention a permis de passer d'une fonction unique à une intelligence globale. Cette percée intelligente dans l'ensemble de la scène permet d'améliorer considérablement le niveau d'automatisation de la logistique. Le chariot élévateur sans conducteur AiTEN suivant est un exemple, une analyse approfondie sur l'atterrissage de la technologie spécifique et les cas de l'industrie.

1. Perception multimodale

Le chariot élévateur sans conducteur d'AiTEN adopte la fusion du LIDAR, de la caméra de vision et des capteurs internes pour construire une capacité de détection tridimensionnelle et réaliser une surveillance globale de l'environnement complexe. Par exemple, le petit robot mobile APe15 intègre une technologie de perception par fusion de l'IA basée sur le Lidar et la vision, qui peut réagir avec précision à des scènes complexes.

Son noyau comprend

• Fusion du lidar et de la vision :

La combinaison de la vision et du LiDAR est utilisée pour obtenir un positionnement de haute précision de ±10 mm et un évitement dynamique des obstacles, et le radar de sécurité à 360° balaie l'environnement en temps réel, s'associe à des algorithmes d'apprentissage profond pour identifier les obstacles dynamiques, et prend en charge la navigation par construction de cartes, la détection d'obstacles et la protection des pointes de fourche, avec une distance de balayage sûre pouvant atteindre 5 mètres, ce qui améliore considérablement la flexibilité et la sécurité des opérations dans les espaces étroits.

• Capteur d'identification de la cargaison :

Contrôle en temps réel du poids et du centre de gravité de la cargaison grâce à une technologie de détection intelligente afin d'éviter toute surcharge ou basculement. Combiné à un algorithme d'intelligence artificielle pour évaluer la force de préhension et la planification de la trajectoire afin d'éviter d'endommager la cargaison.

• Technologie de détection de zone en 3D :

Grâce à la combinaison de capteurs à ultrasons et d'arêtes tactiles mécaniques anti-collision, il assure une protection tridimensionnelle et améliore considérablement la précision de l'identification des palettes et du positionnement des étagères.  

2. Modélisation dynamique

Le chariot élévateur sans conducteur AiTEN réalise l'intégration profonde de l'environnement physique et de la simulation virtuelle grâce à la technologie de modélisation dynamique, ce qui permet au chariot élévateur sans conducteur de réagir rapidement aux changements environnementaux.

• Navigation hybride : La technologie de navigation laser développée par AiTEN Robotics est combinée à la cartographie dynamique, sans qu'il soit nécessaire de poser des bandes magnétiques ou des points de positionnement, afin d'aider à la construction de cartes et à l'optimisation des chemins dans des scénarios dynamiques. Elle est combinée à la navigation visuelle pour former un système de positionnement hybride, ce qui réduit considérablement le coût du déploiement, tout en permettant une planification flexible des chemins.

• Intégration Digital Twin : AiTEN Robotics a lancé la solution "WMS+MES+RCS+Digital Twin", qui permet la modélisation dynamique et la prévisualisation des scénarios opérationnels et optimise le processus d'entreposage grâce à la mise en correspondance en temps réel de la simulation virtuelle et de l'équipement physique. Parallèlement, l'utilisation d'une large base de modèles pour piloter le système de jumeau numérique pour la génération de scènes améliore la robustesse et l'adaptabilité du robot à des scènes inconnues. Par exemple, son chariot élévateur sans conducteur AGV prévisualise la trajectoire de manutention dans l'environnement virtuel, puis l'affine à l'aide de données réelles afin de réduire le coût des essais et des erreurs de la scène réelle.

• Adaptation à l'environnement en temps réel : Le système de planification RDS d'AiTEN Robotics permet l'évitement dynamique et l'ajustement des trajectoires afin d'éviter la congestion de plusieurs véhicules ; son système WCS permet un contrôle collaboratif avec les ascenseurs, les portes automatiques, les bras robotisés et d'autres équipements.

La technologie de modélisation dynamique intègre profondément l'environnement physique à la simulation virtuelle, ce qui réduit les coûts liés aux essais et erreurs et permet de répondre à des exigences de production flexibles.

En outre, le système de contrôle intelligent des robots de manutention AiTEN peut surveiller l'état de fonctionnement des robots en temps réel, comme la vitesse, la puissance, la charge et d'autres informations, et ajuster dynamiquement les paramètres de mouvement des véhicules en fonction de ces données pour assurer le fonctionnement stable des robots dans différentes conditions de travail, ce qui est également une manifestation de la modélisation dynamique au niveau du contrôle.

‍3. Prise de décision autonome

La capacité de prise de décision autonome des robots de manutention repose sur l'optimisation en boucle fermée des algorithmes d'IA et des systèmes de contrôle en temps réel.Les robots d'AiTEN sont équipés de systèmes de contrôle intelligents avancés basés sur des algorithmes d'apprentissage profond et d'apprentissage par renforcement, et peuvent prendre des décisions de manière autonome sur la base des informations environnementales perçues en temps réel et des exigences de la tâche, telles que la planification du chemin, la sélection de la stratégie d'évitement des obstacles, etc. Les robots sont également capables de prendre des décisions de manière autonome en fonction des informations environnementales perçues en temps réel et des exigences de la tâche, telles que la planification du chemin, la sélection de la stratégie d'évitement des obstacles, etc. Le système intelligent de planification et de contrôle qu'il a lui-même développé permet de planifier et de répartir efficacement les tâches de plusieurs robots et d'optimiser l'efficacité opérationnelle des véhicules. Face à des situations inattendues dans des scénarios logistiques complexes, le véhicule robot de manutention peut réagir rapidement en ajustant automatiquement sa trajectoire ou en prenant des mesures d'évitement des obstacles pour assurer la bonne exécution de la tâche. Par exemple, AiTEN APe15 est équipé d'un algorithme d'ordonnancement IA auto-développé et d'un système d'analyse des données en temps réel, qui peut optimiser dynamiquement les chemins et les charges, et aider les clients à raccourcir le cycle de recouvrement des coûts de 30 %.

• Planification de la trajectoire et évitement des obstacles : Un algorithme d'intelligence artificielle basé sur un réseau neuronal convolutif (CNN) permet d'éviter les obstacles de manière dynamique et de replanifier la trajectoire, ce qui garantit un fonctionnement d'une précision de l'ordre du millimètre.

• Fonctionnement intelligent et prise de décision en matière de maintenance : analyse de l'état de fonctionnement du robot par le biais de big data, prédiction des pannes d'équipement et élaboration de stratégies de maintenance, avec un taux de précision de 99,2 % pour le diagnostic des pannes.

• Traitement parallèle multitâche : Le robot AiTEN prend en charge le mode de coexistence homme-machine, qui peut automatiquement ajuster la file d'attente en fonction de la priorité de la tâche, ce qui permet une commutation flexible dans de nombreux scénarios.

La technologie de prise de décision autonome a permis à la voiture-robot de manutention de fonctionner en continu sans intervention humaine dans des scénarios industriels, et le taux de rendement a atteint 99,99 %.

 4. Collaboration au sein du groupe

AiTEN Robotics réalise une collaboration multi-dispositifs par le biais de la pile de protocoles d'intelligence de groupe. Le système de planification intelligent RDS, développé par AiTEN Robotics, réalise une collaboration efficace entre plusieurs robots de manutention et d'autres robots logistiques. Il peut surveiller la position et l'état des robots en temps réel, répartir raisonnablement les tâches en fonction de la demande et coordonner la trajectoire des robots pour éviter les collisions et les encombrements. Dans la pratique, plusieurs robots de manutention AiTEN peuvent travailler ensemble grâce au système de planification pour accomplir des tâches logistiques complexes, améliorant ainsi l'efficacité et l'efficience opérationnelle globale. Par exemple, dans les entrepôts, plusieurs robots peuvent travailler ensemble pour effectuer la manutention du fret, l'empilage et d'autres tâches afin de parvenir à l'automatisation et à l'intelligence dans la logistique.

• Algorithme de collaboration multi-machine : Développement d'un système d'ordonnancement distribué basé sur l'informatique cérébrale en nuage, permettant de répartir des centaines de véhicules sur un même site afin de réaliser des opérations collaboratives, d'effectuer une répartition dynamique des tâches et d'optimiser les ressources grâce au système de contrôle des robots (RCS), et d'obtenir une efficacité de groupe jusqu'à 15 fois supérieure à celle d'une équipe artificielle.
• Collaboration entre équipements : L'arrimage sans faille à des équipements tels que les entrepôts de stockage et les lignes de production automatisées, l'interaction automatique avec les bras robotiques et les lignes de convoyage pour former un système logistique intelligent à tous les niveaux.
• Adaptation globale : Grâce à la technologie d'analyse des instructions multilingues, il permet un accès normalisé aux réseaux d'entreposage transnationaux et favorise le déploiement de projets à l'échelle mondiale.

Résumé

L'application des quatre technologies de base de l'intelligence corporelle dans l'industrie des robots de manutention fait passer le robot de manutention d'un simple équipement d'automatisation à la chaîne complète "perception-décision-exécution-collaboration" d'un saut intelligent. Avec l'itération technologique et l'amélioration de l'écologie industrielle, le robot de manutention libérera davantage le potentiel d'efficacité dans la fabrication, l'entreposage et la logistique, et deviendra le nœud central de l'usine intelligente.

En tant qu'entreprise dans le domaine des solutions logistiques intelligentes, AiTEN Robotics se concentre toujours sur les scénarios d'"usine intelligente", intègre profondément l'innovation technologique et la demande de l'industrie, et a fourni des services complets à plus de 200 clients manufacturiers dans le monde entier : en s'appuyant sur une gamme complète de matrices de produits de robots de manutention pour couvrir divers scénarios de manutention, un système de planification intelligent au niveau de l'industrie auto-développé pour réaliser une collaboration efficace de l'équipement multiple, et un système de planification intelligent au niveau de l'industrie auto-développé pour réaliser une collaboration efficace de l'équipement multiple. Nous avons fourni des services complets à plus de 200 clients industriels dans le monde entier : en nous appuyant sur une gamme complète de robots de manutention pour couvrir divers scénarios de manutention, sur un système de programmation intelligent développé par l'industrie elle-même pour assurer une collaboration efficace entre plusieurs équipements, et sur un système de service de cycle de vie complet couvrant la planification avant-vente, le déploiement et la mise en œuvre jusqu'à l'optimisation de l'exploitation et de la maintenance, nous avons aidé les entreprises à réaliser la transformation intelligente de la logistique et avons continué à donner à l'industrie manufacturière les moyens de se moderniser numériquement et de développer la qualité.