Hạ tầng AI Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Robot học Công cụ AI

Một kỹ sư tự động hóa hậu cần được giao nhiệm vụ cải thiện hiệu quả của một trung tâm phân phối lớn. Bằng cách sử dụng nền tảng AI robot học, họ triển khai và quản lý một đội Robot di động tự hành (AMR). Mô-đun quản lý đội xe của nền tảng sẽ giao nhiệm vụ lấy hàng cho robot có sẵn gần nhất, tính toán các tuyến đường hiệu quả nhất để tránh tắc nghẽn và giám sát mức pin để điều động robot đi sạc tự động. Hệ thống này cho phép hoạt động 24/7, tăng đáng kể thông lượng đơn hàng và giảm các lỗi liên quan đến việc lấy hàng thủ công.

Một kỹ sư sản xuất cần tự động hóa nhiệm vụ gắp các bộ phận được đặt ngẫu nhiên từ một thùng chứa. Bằng cách sử dụng công cụ mô phỏng robot, họ tạo ra hàng nghìn hình ảnh tổng hợp của thùng chứa với các điều kiện ánh sáng và hướng bộ phận khác nhau. Dữ liệu này được sử dụng để huấn luyện một mô hình thị giác máy tính. Mô hình đã được huấn luyện sau đó được triển khai trên robot vật lý, robot này sử dụng camera 3D để xác định vị trí và hướng của một bộ phận. Thuật toán hoạch định chuyển động của phần mềm sau đó sẽ tính toán một đường đi không va chạm để cánh tay gắp thành công bộ phận, đạt được độ chính xác và tốc độ cao.

Một nhóm R&D tại một công ty năng lượng đang phát triển máy bay không người lái để kiểm tra các tuabin gió. Trước bất kỳ chuyến bay thực tế nào, họ sử dụng một trình mô phỏng robot để tạo ra một bản sao kỹ thuật số của một trang trại gió. Trong môi trường ảo này, họ có thể kiểm tra an toàn các thuật toán điều khiển bay, giao thức thu thập dữ liệu cảm biến và quy trình khắc phục sự cố trong các điều kiện thời tiết mô phỏng khác nhau. Quá trình này cho phép họ lặp lại nhanh chóng phần mềm của máy bay không người lái, xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn và đảm bảo nhiệm vụ kiểm tra vừa an toàn vừa hiệu quả trước khi triển khai máy bay không người lái vật lý.

Một kỹ sư quy trình tại nhà máy cần giới thiệu một robot cộng tác (cobot) để hỗ trợ công nhân thực hiện một nhiệm vụ lắp ráp lặp đi lặp lại. Họ sử dụng một phần mềm robot học với giao diện đồ họa ít mã để lập trình cho cobot. Bằng cách dẫn hướng vật lý cánh tay robot, họ có thể dạy nó một chuỗi các chuyển động. Các tính năng an toàn tích hợp của phần mềm sử dụng cảm biến để phát hiện sự hiện diện của con người, tự động làm chậm hoặc dừng cobot để ngăn ngừa tai nạn. Cách tiếp cận này cho phép triển khai nhanh chóng mà không cần kiến thức lập trình sâu rộng và tạo ra một môi trường làm việc an toàn, linh hoạt hơn.

Một nhà nghiên cứu AI đang dạy một robot bốn chân cách đi trên các bề mặt không bằng phẳng đầy thách thức. Họ sử dụng một nền tảng robot học với khung học tăng cường (RL). Trong một môi trường mô phỏng có độ trung thực cao, tác nhân robot được thưởng vì tiến về phía trước mà không bị ngã và bị phạt vì mất ổn định. Sau hàng triệu chu kỳ huấn luyện trong thế giới ảo, chính sách đã học được sẽ được chuyển sang robot vật lý. Việc chuyển từ mô phỏng sang thực tế này cho phép robot điều chỉnh dáng đi của mình trong thời gian thực để di chuyển trên những con đường đá hoặc cầu thang, một kỳ công cực kỳ khó lập trình bằng các phương pháp truyền thống.

Một công ty công nghệ nông nghiệp đặt mục tiêu chế tạo một máy kéo tự lái để thu hoạch chính xác. Các kỹ sư của họ sử dụng một bộ phần mềm robot học để tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến, bao gồm GPS để định vị, LiDAR để phát hiện chướng ngại vật và máy ảnh để nhận dạng hàng cây trồng. Họ triển khai các thuật toán SLAM (Định vị và Lập bản đồ đồng thời) để tạo bản đồ của cánh đồng khi máy kéo di chuyển. Một mô-đun hoạch định đường đi sau đó sử dụng bản đồ này để di chuyển giữa các hàng cây trồng với độ chính xác đến từng centimet, cho phép hoạt động 24/7 và tối đa hóa năng suất cây trồng trong khi giảm thiểu lãng phí.