Aké sú najlepšie spôsoby kombinácie AMR s technikami hlbokého učenia?

Ako dodávateľ AMR (autonómneho mobilného robota) som veľmi rád zisťoval, ako skombinovať AMR s technikami hlbokého učenia. Nie je to len cool technologický trend; je to hra - menič, aby boli AMR efektívnejšie, flexibilnejšie a inteligentnejšie. Tu sa podelím o niektoré z najlepších spôsobov, ako vytvoriť túto kombináciu.

1. Mapovanie a lokalizácia

Začnime s mapovaním a lokalizáciou, ktoré sú základom pre pohyb AMR v prostredí. Tradičné metódy vytvárania máp a poznania, kde sa robot nachádza, môžu byť trochu obmedzené. Nemusia sa dobre prispôsobovať zmenám v okolí alebo mať problémy v zložitých prostrediach.

Hlboké učenie tu môže zasiahnuť. Techniky ako konvolučné neurónové siete (CNN) môžu pomôcť pri spracovaní obrázkov z kamier na AMR. Tieto kamery dokážu detailne zachytiť prostredie. CNN potom môže z týchto obrázkov extrahovať funkcie, ktoré sú veľmi užitočné na vytváranie presných máp.

Napríklad v sklade plnom políc a pohybujúcich sa ľudí dokáže AMR poháňaný CNN identifikovať rôzne objekty a štruktúry. Dokáže rozoznať rozdiel medzi vysokým stohom krabíc a úzkou uličkou. Tieto informácie sa vložia do mapovacieho algoritmu, čím sa vytvorí podrobnejšia a aktuálnejšia mapa.

Čo sa týka lokalizácie, rekurentné neurónové siete (RNN) môžu byť skvelé. RNN sú dobré pri spracovávaní sekvenčných údajov. AMR neustále získava prúd údajov zo senzorov, keď sa pohybuje, napríklad z lidaru a snímačov kolies. RNN môže analyzovať tieto sekvenčné údaje, aby presnejšie zistila polohu robota.

Implementovali sme tieto techniky mapovania a lokalizácie založené na hĺbkovom učení1000 kg robot AMR. Došlo k obrovskému zlepšeniu. Robot sa teraz môže pohybovať vo vysoko dynamických skladoch s oveľa menším zásahom človeka.

2. Detekcia a vyhýbanie sa prekážkam

Detekcia prekážok je ďalšou oblasťou, v ktorej žiari kombinácia AMR a hlbokého učenia. V skutočnom priemyselnom alebo komerčnom prostredí môžu mať prekážky všetkých tvarov a veľkostí – od malých nástrojov na podlahe až po veľké vozidlá.

Pomocou modelov hlbokého učenia, ako je YOLO (You Only Look Once), dokáže AMR rýchlo odhaliť prekážky na svojej ceste. YOLO je rýchly a presný algoritmus detekcie objektov. Kamery na AMR snímajú prostredie a YOLO skenuje obrázky, aby našiel objekty. Nielenže identifikuje prítomnosť prekážky, ale aj klasifikuje, o aký druh prekážky ide.

Po zistení prekážky sa AMR musí rozhodnúť, ako sa jej vyhnúť. Tu príde vhod posilňovacie učenie. Posilňovacie učenie je o výcviku agenta prostredníctvom odmien a trestov. AMR je možné trénovať pomocou posilňovacích učebných algoritmov, aby ste mohli robiť najlepšie rozhodnutia v scenároch vyhýbania sa prekážkam.

Ak AMR urobí dobré rozhodnutie, ako je plynulé manévrovanie okolo prekážky bez toho, aby do niečoho narazilo, dostane odmenu. Ak narazí na prekážku, dostane trest. Postupom času sa AMR naučí optimálne stratégie na vyhýbanie sa prekážkam.

náš300 kg robot AMR (zdvíhanie a ťahanie)používa tieto hĺbkové učenie - vylepšené mechanizmy detekcie a vyhýbania sa prekážkam. Môže bezpečne fungovať v oblastiach s veľkým množstvom chodcov a iných pohyblivých zariadení.

3. Plánovanie a plánovanie úloh

V rušnom zariadení musia AMR efektívne zvládnuť viacero úloh. To zahŕňa rozhodnutie, ktoré úlohy vykonať ako prvé, ako smerovať medzi rôznymi miestami úloh a ako sa koordinovať s ostatnými robotmi.

Hlboké učenie môže pomôcť pri plánovaní úloh. Modely založené na neurónovej sieti môžu analyzovať historické údaje o úlohách, ako napríklad ako dlho každá úloha trvá, prioritu rôznych úloh a vzorce prevádzky v zariadení. Na základe tejto analýzy môže model vygenerovať optimálny plán úloh pre AMR.

Napríklad, ak existuje niekoľko objednávok na vyzdvihnutie z rôznych častí skladu, model hlbokého učenia dokáže vypočítať najlepšiu postupnosť návštevy týchto miest. Môže tiež brať do úvahy faktory, ako je úroveň batérie AMR. Ak je batéria takmer vybitá, môže naplánovať úlohu, ktorá privedie AMR do blízkosti nabíjacej stanice.

Pokiaľ ide o plánovanie, hlboké učenie môže predpovedať budúce požiadavky na úlohy. Analýzou trendov v objemoch objednávok a dennej dobe môže model naplánovať AMR vopred tak, aby splnili očakávané pracovné zaťaženie.

náš2000 kg robot AMRpoužíva tieto techniky plánovania a plánovania úloh riadeného hlbokým učením. Ľahko zvládne rozsiahle operácie, vďaka čomu je celý proces efektívnejší.

4. Interakcia s prostredím a ľuďmi

AMR často potrebujú interakciu so svojím prostredím a ľuďmi. Napríklad v nemocnici môže byť potrebné zastaviť AMR, keď okolo prechádza lekár, alebo oznámiť svoje zámery personálu.

Hlboké učenie môže zlepšiť túto interakciu. Techniky spracovania prirodzeného jazyka (NLP) umožňujú AMR pochopiť a reagovať na ľudské príkazy. Model NLP založený na RNN možno trénovať na veľkom súbore údajov ľudského jazyka. Takže, ak pracovník povie: „Vezmite túto skrinku do miestnosti 201“, AMR dokáže príkaz pochopiť a vykonať ho.

Hlboké učenie možno použiť aj na rozpoznávanie gest a výrazov tváre. AMR dokáže pomocou kamier rozpoznať ľudské gestá a výrazy tváre. Ak pracovník urobí gesto „stop“, AMR môže okamžite zastaviť svoj pohyb.

Tento druh interakcie medzi človekom a robotom je rozhodujúci pre to, aby boli AMR užívateľsky prívetivejšie a prispôsobiteľné v rôznych prostrediach. Naše AMR s ich schopnosťami interakcie s hlbokým učením sa dobre hodia na rôzne pracoviská.

Prečo na tom záleží

Kombinácia AMR s technikami hlbokého učenia je veľká vec. Vďaka tomu sú AMR autonómnejšie, čo znamená menej ľudského dohľadu. To môže z dlhodobého hľadiska viesť k výrazným úsporám nákladov. Rozšírené schopnosti AMR poháňaných hlbokým učením tiež zvyšujú produktivitu. Dokážu zvládnuť úlohy efektívnejšie, dokončiť viac úloh za kratší čas a rýchlejšie sa prispôsobiť rôznym situáciám.

Na záver, ak chcete zlepšiť svoje operácie pomocou špičkových AMR, kombinácia hlbokého učenia a technológie AMR je tou správnou cestou. Či už potrebujete robot s malou kapacitou, ako je ten náš300 kg robot AMR (zdvíhanie a ťahanie)alebo ťažký ako ten2000 kg robot AMR, vybavili sme vás.

Ak máte záujem dozvedieť sa viac o tom, ako môžu naše AMR s integráciou hlbokého učenia prospieť vášmu podnikaniu, neváhajte nás kontaktovať. Začnite s nami konverzáciu a preskúmajte, ako môžeme prispôsobiť riešenie vašim špecifickým potrebám.

Referencie

• Chollet, F. (2021). Hlboké učenie s Pythonom (2. vydanie). Manning Publications.
• Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Hlboké učenie. MIT Press.
• Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Pravdepodobnostná robotika. MIT Press.