Menaik taraf 'Otak' Mengendalikan Robot: Empat Teknologi Teras Kecerdasan Badan

I. Apakah Kecerdasan Terwujud?

Embodied Intelligence (EI) merujuk kepada satu bentuk kecerdasan di mana badan pintar berinteraksi dengan persekitarannya dalam masa nyata melalui badan fizikalnya, sekali gus merealisasikan integrasi persepsi, kognisi, membuat keputusan dan tindakan. Kecerdasan Terjelma berada di barisan hadapan dalam bidang kecerdasan buatan, dan sistem kecerdasan terwujud biasanya mempunyai keupayaan untuk melihat, menyedari, membuat keputusan dan bertindak. Kualiti terbesar kecerdasan yang terkandung ialah ia mempunyai keupayaan untuk memahami, berinteraksi dan merancang, yang menjadikannya lebih cekap daripada robot biasa.

Ⅱ. Empat Teknologi Teras Kepintaran Terwujud

1. Persepsi Multimodal

Persepsi multimodal merujuk kepada fakta bahawa badan pintar memperoleh maklumat berbilang dimensi tentang persekitaran luaran melalui pelbagai penderia (cth, visual, pendengaran, sentuhan, daya, suhu, dll.), dan menyepadukan maklumat ini melalui algoritma gabungan untuk merealisasikan persepsi yang tepat tentang persekitaran sekeliling.

2. Pemodelan Dinamik

Pemodelan dinamik merujuk kepada pembinaan masa nyata dan pengemaskinian model kognitif alam sekitar badan pintar, termasuk struktur geometri persekitaran, keadaan pergerakan objek, sifat fizikal dan sebagainya. Melalui pemodelan dinamik, badan pintar boleh memahami dengan tepat keadaan semasa persekitaran serta kemungkinan trend perubahan, menyediakan asas untuk membuat keputusan dan perancangan.

3. Autonomi Membuat Keputusan

Pembuatan keputusan autonomi merujuk kepada badan pintar yang memilih skema tingkah laku optimum melalui algoritma membuat keputusan tertentu mengikut maklumat persekitaran yang dirasakan dan objektif tugasnya sendiri.

4. Kerjasama Kumpulan

Kerjasama kumpulan merujuk kepada pertukaran maklumat dan kerjasama antara kecerdasan pelbagai untuk bersama-sama menyelesaikan tugas yang kompleks. Melalui kerjasama kumpulan, kecerdasan boleh berkongsi maklumat penderiaan, menyelaraskan tindakan, dan membahagikan kerja, sekali gus meningkatkan kecekapan dan kadar kejayaan pelaksanaan tugas.

Ⅲ. Aplikasi Empat Teknologi Teras Kepintaran Terwujud dalam Mengendalikan Robot

———Robot pengendalian AiTEN sebagai contoh.

Aplikasi empat teknologi teras kecerdasan yang terkandung - persepsi pelbagai mod, pemodelan dinamik, membuat keputusan autonomi dan kerjasama kumpulan - dalam bidang pengendalian robot telah mencapai satu kejayaan daripada satu fungsi kepada kecerdasan adegan penuh. Kejayaan pintar dalam keseluruhan adegan, meningkatkan tahap automasi logistik dengan ketara. Forklift tanpa pemandu AiTEN berikut sebagai contoh, analisis mendalam mengenai pendaratan teknologi tertentu dan kes industri.

1. Persepsi Pelbagai Modal

Forklift tanpa pemandu AiTEN mengguna pakai gabungan LIDAR, kamera penglihatan dan penderia dalaman untuk membina keupayaan penderiaan tiga dimensi dan mencapai pemantauan menyeluruh terhadap persekitaran yang kompleks. Sebagai contoh, robot bergerak kecil APe15 menyepadukan teknologi persepsi gabungan AI berdasarkan Lidar dan penglihatan, yang boleh bertindak balas dengan tepat kepada adegan yang kompleks.

Intinya termasuk:

• Lidar dan gabungan penglihatan:

Gabungan penglihatan dan LiDAR digunakan untuk mencapai kedudukan ketepatan tinggi ±10mm dan pengelakan halangan dinamik , dan radar keselamatan 360° mengimbas persekitaran dalam masa nyata, digabungkan dengan algoritma pembelajaran mendalam untuk mengenal pasti halangan dinamik, dan menyokong navigasi bangunan peta, pengesanan halangan dan perlindungan hujung garpu, dengan jarak pengimbasan yang lebih fleksibel dan ketara5. operasi di ruang sempit.

• Sensor pengenalan kargo:

Pemantauan masa nyata berat kargo dan pusat graviti melalui teknologi penderiaan pintar untuk mengelakkan beban lampau atau condong. Digabungkan dengan algoritma AI untuk menilai kekuatan cengkaman dan perancangan laluan untuk mengelakkan kerosakan kargo.

• Teknologi Penderiaan Zon 3D:

Melalui gabungan penderia ultrasonik dan tepi sentuhan anti-perlanggaran mekanikal, ia mencapai perlindungan keselamatan tiga dimensi dan dengan ketara meningkatkan ketepatan pengenalan palet dan kedudukan rak.  

2. Pemodelan Dinamik

Forklift tanpa pemandu AiTEN merealisasikan integrasi mendalam persekitaran fizikal dan simulasi maya melalui teknologi pemodelan dinamik, yang menyokong forklift tanpa pemandu untuk bertindak balas dengan cepat kepada perubahan persekitaran.

• Navigasi hibrid: Teknologi navigasi laser yang dibangunkan sendiri oleh AiTEN Robotics digabungkan dengan pemetaan dinamik, tanpa perlu meletakkan jalur magnetik atau titik penentududukan, untuk menyokong pembinaan peta dan pengoptimuman laluan dalam senario dinamik, digabungkan dengan navigasi visual untuk membentuk sistem penentududukan hibrid, dengan ketara mengurangkan kos penggunaan, sambil menyokong laluan fleksibel.

• Integrasi Digital Twin: AiTEN Robotics telah melancarkan penyelesaian 'WMS+MES+RCS+Digital Twin', yang mencapai pemodelan dinamik dan pratonton senario operasi dan mengoptimumkan proses pergudangan melalui pemetaan masa nyata simulasi maya dan peralatan fizikal. Pada masa yang sama, penggunaan pangkalan model yang besar untuk memacu sistem berkembar digital untuk penjanaan adegan meningkatkan keteguhan dan kebolehsuaian robot kepada adegan yang tidak diketahui. Contohnya, forklift tanpa pemandu AGVnya mempratonton laluan pengendalian dalam persekitaran maya, dan kemudian memperhalusinya dengan data sebenar untuk mengurangkan kos percubaan dan ralat adegan sebenar.

• Penyesuaian persekitaran masa nyata: Sistem penjadualan RDS AiTEN Robotics menyokong pengelakan dinamik dan pelarasan laluan untuk mengelakkan kesesakan berbilang kenderaan; sistem WCSnya mencapai kawalan kolaboratif dengan lif, pintu automatik, lengan robot dan peralatan lain.

Teknologi pemodelan dinamik menyepadukan secara mendalam persekitaran fizikal dengan simulasi maya, mengurangkan kos percubaan dan kesilapan dan menyokong keperluan pengeluaran yang fleksibel.

Di samping itu, sistem kawalan pintar robot pengendalian AiTEN boleh memantau status berjalan robot dalam masa nyata, seperti kelajuan, kuasa, beban dan maklumat lain, dan melaraskan parameter pergerakan kenderaan secara dinamik mengikut data ini untuk memastikan operasi robot yang stabil di bawah keadaan kerja yang berbeza, yang juga merupakan manifestasi pemodelan dinamik pada tahap kawalan.

3. Autonomi Membuat Keputusan

Keupayaan membuat keputusan autonomi mengendalikan robot bergantung pada pengoptimuman gelung tertutup algoritma AI dan sistem kawalan masa nyata. Robot AiTEN dilengkapi dengan sistem kawalan pintar lanjutan berdasarkan pembelajaran mendalam dan algoritma pembelajaran pengukuhan, dan boleh membuat keputusan secara autonomi berdasarkan maklumat persekitaran yang dirasakan masa nyata dan keperluan tugas, seperti perancangan laluan, strategi pilihan robot, dan lain-lain. secara autonomi berdasarkan maklumat alam sekitar masa nyata dan keperluan tugas. Sistem penjadualan dan kawalan pintar yang dibangunkan sendiri boleh mencapai penjadualan dan pengagihan tugas yang cekap bagi berbilang robot dan mengoptimumkan kecekapan operasi kenderaan. Dalam menghadapi situasi yang tidak dijangka dalam senario logistik yang kompleks, kenderaan robot pengendalian boleh bertindak balas dengan pantas untuk melaraskan laluan larian secara automatik atau mengambil langkah mengelakkan halangan yang sepadan untuk memastikan kelancaran penyelesaian tugas. Sebagai contoh, AiTEN APe15 dilengkapi dengan algoritma penjadualan AI yang dibangunkan sendiri dan sistem analisis data masa nyata, yang boleh mengoptimumkan laluan dan muatan secara dinamik, serta membantu pelanggan memendekkan kitaran pemulihan kos sebanyak 30%.

• Perancangan laluan dan pengelakan halangan: Algoritma AI berdasarkan rangkaian neural convolutional (CNN) menyokong pengelakan halangan dinamik dan perancangan semula laluan, memastikan operasi tepat peringkat milimeter.

• Operasi pintar dan pembuatan keputusan penyelenggaraan: menganalisis status operasi robot melalui data besar otak awan, meramalkan kegagalan peralatan dan menjana strategi penyelenggaraan, dengan kadar ketepatan 99.2% diagnosis kerosakan.

• Pemprosesan selari berbilang tugas: Robot AiTEN menyokong mod kewujudan bersama manusia-mesin, yang boleh melaraskan baris gilir kerja secara automatik mengikut keutamaan tugas, mencapai pensuisan fleksibel dalam pelbagai senario.

Teknologi autonomi membuat keputusan telah membolehkan kereta robot pengendalian mencapai operasi berterusan tanpa campur tangan manusia dalam senario industri, dan kadar hasil telah meningkat kepada 99.99% .

 4. Kerjasama Kumpulan

AiTEN Robotics merealisasikan kerjasama berbilang peranti melalui susunan protokol perisikan kumpulan. sistem penjadualan pintar RDS, yang dibangunkan oleh AiTEN Robotics, merealisasikan kerjasama cekap pelbagai robot pengendalian dan robot logistik lain. Ia boleh memantau kedudukan dan status robot dalam masa nyata, memperuntukkan tugas secara munasabah mengikut permintaan tugas, dan menyelaraskan laluan larian robot untuk mengelakkan perlanggaran dan kesesakan. Dalam amalan, berbilang robot pengendalian AiTEN boleh bekerjasama melalui sistem penjadualan untuk menyelesaikan tugas logistik yang kompleks, meningkatkan kecekapan dan keberkesanan operasi keseluruhan. Sebagai contoh, dalam gudang, berbilang robot boleh bekerjasama untuk menyelesaikan pengendalian kargo, menyusun dan tugas lain untuk mencapai automasi dan kecerdasan dalam logistik.

• Algoritma Kerjasama Berbilang Mesin: Membangunkan sistem penjadualan teragih berdasarkan pengkomputeran otak awan, menyokong ratusan kenderaan untuk dihantar di tapak yang sama untuk mencapai operasi kolaboratif, mencapai peruntukan tugas dinamik dan pengoptimuman sumber melalui RCS (Sistem Kawalan Robot), dan mencapai kecekapan kumpulan sehingga 15 kali ganda daripada pasukan buatan.
• Kerjasama silang peralatan: Docking lancar dengan peralatan seperti storan berdiri dan barisan pengeluaran automatik, menyokong interaksi automatik dengan lengan robot dan talian penghantar untuk membentuk sistem logistik pintar semua pautan.
• Penyesuaian global: Melalui teknologi penghuraian arahan berbilang bahasa, ia mencapai akses piawai kepada rangkaian pergudangan transnasional dan menyokong penggunaan projek global.

Ringkasan

Aplikasi empat teknologi teras Kecerdasan Badan dalam industri robot pengendalian mempromosikan robot pengendalian daripada peralatan automasi tunggal kepada 'persepsi-membuat keputusan-perlaksanaan-kolaborasi' keseluruhan rangkaian lompatan pintar. Dengan lelaran teknologi dan penambahbaikan ekologi perindustrian, robot pengendalian akan mengeluarkan lagi potensi kecekapan dalam pembuatan, pergudangan dan logistik, dan menjadi nod teras kilang pintar.

Sebagai sebuah perusahaan dalam bidang penyelesaian logistik pintar, AiTEN Robotics sentiasa memfokuskan pada senario 'kilang pintar', menyepadukan secara mendalam inovasi teknologi dan permintaan industri, dan telah menyediakan perkhidmatan yang komprehensif untuk lebih daripada 200 pelanggan pembuatan di seluruh dunia: bergantung pada rangkaian penuh pengendalian matriks produk robot untuk meliputi pelbagai senario pengendalian tahap industri yang cekap, penjadualan sistem yang cekap dan cekap. pelbagai peralatan, dan sistem penjadualan pintar peringkat industri yang dibangunkan sendiri untuk mencapai kerjasama yang cekap bagi pelbagai peralatan. Kami telah menyediakan perkhidmatan yang komprehensif kepada lebih daripada 200 pelanggan pembuatan di seluruh dunia: bergantung pada rangkaian penuh robot pengendalian untuk merangkumi senario pengendalian yang pelbagai, sistem penjadualan pintar peringkat industri yang dibangunkan sendiri untuk mencapai kerjasama yang cekap berbilang peranti, dan sistem perkhidmatan kitaran hayat penuh yang meliputi perancangan pra-jualan, penggunaan dan pelaksanaan untuk memastikan keoptimuman operasi dan penyenggaraan yang sebenar, kami telah mentransformasikan logistik operasi dan penyelenggaraan yang sebenar, untuk memperkasakan industri pembuatan dalam peningkatan digital dan pembangunan kualiti.