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KUKA/库卡机器人挑战自动化-新的石油和垃圾箱收集方式

发布时间:2019-3-2 21:22:35|来源: KUKA/库卡

对我们来说,很容易从垃圾桶里拿起未分类的东西——可能是手帕、糖果或不同大小的螺丝钉。但这不是为KUKA/库卡机器人设计的。“捡垃圾”是自动化行业的首要任务。这对于机器学习学科的鲁棒算法的开发也是非常有趣的——因此这也是2018年在慕尼黑举行的库卡新闻发布会上的主题之一。

  他们在慕尼黑展览馆的大厅里会面:业内专家和感兴趣的记者。它们正通过应用商店,通过大数据和智能数据,转变为行业和共享服务。他们谈论人工智能使用的全球概念以及各个国家的不同规定。他们讨论了数据的合理排序、对数据的访问以及使用敏感的机器人进行捡垃圾箱。



  库卡研发高级副总裁克里斯蒂安•塔拉戈纳(Christian Tarragona)在开场白中表示:“合作机器人肯定是今年automatica的焦点。”坐在他旁边的是库卡首席技术官大卫·富勒(David Fuller)和瑞士物流自动化公司(Swisslog Logistics Automation)首席执行官克里斯蒂安·鲍尔博士(Dr. Christian Baur)。作为三人组,他们在库卡的新闻发布会上面临记者的提问。

  数据是新的石油

  “那些今天把自己关在软件门外的人已经输了,”克里斯蒂安•塔拉戈纳(Christian Tarragona)说,他特别想到了新的LBR iisy,这是一款结合了人机协作、灵敏度和易用性等主题的灵敏轻量级机器人。David Fuller补充道:“我们必须关注这样一个事实,即机器人与软件结合起来使用起来非常简单、安全、互联和智能。”“这不仅适用于合作机器人领域,也适用于所有工业机器人。”

  智能架起通向人工智能的桥梁,分析正确的数据。“数据是新的石油。互联网上到处都是标准化的图像文件格式,比如。jpeg或。png,这对于学习基于图像的对象识别非常有用。然而,对于捡料或点焊等关键工序,并没有统一的文件格式。对于人工智能的应用,你需要所有这些数据。我们专注于收集这类过程数据,并通过应用人工智能优化性能。

  KUKA/库卡机器人系统必须向人类的手学习

  在堆满日常消费品的仓库里,无人驾驶的运输平台将整个货架推到输出站。机器人在等着把货物从箱子里拿出来,然后按照订单进行组装。“在人工智能领域,有必要让事物并行。一般来说,有必要考虑需要哪些数据以及如何分析这些数据。因为如果不是正确的数据,那么无穷多的数据是没有帮助的,”Christian Baur博士说。“只要我有了正确的数据,我就能解决一些特定的问题,比如二进制选择。”

  是什么让捡垃圾这么复杂?它是硬件与正确软件的交互。除了一个灵敏的机器人,还需要一个摄像头和一个匹配的夹持器,可以放手帕、糖果和螺丝。我们人类的手显然是这项任务的优势。所以这一定是整个系统学习的目标——不仅仅是KUKA/库卡机器人。只有这样,系统才能有效地在一起玩和学习,然后在某一点上知道,它必须处理一个玻璃瓶比塑料瓶更谨慎。
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