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Berkshire Grey
Berkshire Grey 提供由人工智能驱动的机器人解决方案，为零售、电子商务和物流行业实现供应链运营自动化。其系统负责拣选、分拣和包装，以提高生产力、降低履约成本并解决劳动力短缺问题，可无缝集成到现有仓库中。
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制造业 领域最好的 2 个 机器人学 AI 工具
制造业领域的机器人学热门 AI 工具包括 Covariant、Berkshire Grey 等，帮助您快速提升效率。
关于 机器人学
机器人学工具是用于设计、模拟和控制智能机器人系统的AI软件平台。这些工具利用运动规划、计算机视觉和强化学习等先进算法，使机器人能够精确且自适应地执行复杂任务。其主要价值在于加速自动化解决方案的开发与部署，降低实体原型制作成本，并优化机器人在制造业和物流业中的性能。它们搭建了从数字设计到真实世界物理执行的桥梁。
核心功能
- 仿真与数字孪生：在物理部署前，创建逼真的虚拟环境来测试机器人程序和工作单元布局。
- AI驱动的路径规划：为机械臂和移动机器人自动生成最优的、无碰撞的运动路径。
- 计算机视觉集成：赋予机器人识别、检测和处理其环境中物体的能力。
- 离线编程（OLP）：在计算机上开发和调试机器人代码，无需中断物理机器人的运行。
- 集群管理：同时协调和管理多个机器人（如AMR或AGV）的操作。
适用场景
这些工具在制造业中至关重要，用于自动装配、焊接和质量检测等任务。它们也广泛应用于物流和仓储领域，为自主移动机器人（AMR）编程以完成订单拣选。研究机构和系统集成商使用它们来开发和测试新的机器人应用。
选择要点
选择机器人学工具时，需考虑其与您特定机器人品牌的硬件兼容性。评估其仿真引擎的保真度和性能。考察用户界面——是需要易于使用的低代码/无代码平台，还是需要用于深度定制的完整SDK。最后，检查是否有适合您应用的专用模块，如焊接、喷涂或零件抓取。
机器人学 应用场景
1
在装配线上进行自动化质量检测
一家电子制造厂的质量控制工程师每天需要检测数千块电路板上的微小缺陷。通过使用集成了计算机视觉的机器人平台，工程师为一个配备了高分辨率摄像头的机械臂编程。AI模型经过训练，能够识别焊接错误和元件错位。该系统会自动标记有缺陷的电路板以便移除，准确率超过99.5%，检测速度比人工检测员快三倍，确保了产品质量的一致性并减少了生产瓶颈。
2
使用AMR优化仓库物流
一家电商履行中心的物流经理负责提高订单拣选效率。他们首先使用机器人集群管理工具模拟仓库布局和不同的AMR（自主移动机器人）路径策略，以确定最高效的设置。部署后，该平台提供对整个AMR集群的实时监控，动态分配任务并优化路线以避免拥堵。这使得订单履行时间减少了40%，并使仓库在旺季能够处理高出25%的订单量。
3
开发协作机器人（Cobot）工作流程
一家汽车装配厂的工艺工程师希望引入协作机器人（cobot）来协助工人完成有人体工程学风险的任务，例如抬起并定位车门以便装配。工程师使用具有用户友好界面的离线编程工具，无需任何编码即可设计协作机器人的运动和安全区域。仿真功能使他们能够在安装前验证协作机器人能与人类工人安全地并肩工作。这种方法将实施时间缩短了50%，并通过自动化体力消耗大的活动提高了工人的安全性和满意度。
4
模拟和部署机器人焊接工作站
一名制造工程师负责为制造钢架建立一个新的机器人焊接工作站。他们没有进行昂贵的物理试验，而是使用机器人仿真软件构建了整个工作站的数字孪生，包括机器人、焊机、夹具和零件。他们在离线状态下编程和优化焊接路径，检查碰撞并计算周期时间。这种虚拟调试过程能及早发现潜在问题，将现场设置时间从几周缩短到几天，并最大限度地减少了因测试失败造成的材料浪费。
5
用于零件分拣的AI驱动的料箱抓取
一家物流公司的自动化专家需要将从一个大料箱中分拣混合、随机摆放的零件的过程自动化。这项被称为“料箱抓取”的任务对传统机器人来说极其困难。他们实施了一个结合了3D视觉摄像头和AI驱动的机器人工具的系统。AI分析3D点云数据以识别单个零件，计算最佳抓取姿态，并规划机械臂的无碰撞路径以将其拾取。该解决方案将先前的手动过程自动化，使吞吐量提高了200%以上，并将员工解放出来从事更高价值的任务。
6
远程机器人操作与维护
一家系统集成商管理着全国多个客户现场的机器人设备。当机器人报告轻微错误时，他们无需派遣技术人员，而是使用基于云的机器人平台远程访问机器人的控制和诊断系统。他们可以查看实时摄像头画面，微调机器人关节，并分析错误日志来诊断问题。对于简单问题，他们甚至可以遥控操作机器人来清除卡塞或重置其位置，无需现场访问即可解决超过60%的支持请求，从而大幅降低了运营成本和客户停机时间。
相关分类
机器人学 常见问题
什么是AI机器人学工具？
AI机器人学工具是用于设计、模拟、编程和管理智能机器人的软件平台。与遵循固化、预编程指令的传统机器人技术不同，这些工具融合了人工智能，使机器人能够感知环境、做出决策并适应新情况。关键的AI组件通常包括用于物体识别的计算机视觉、用于技能习得的机器学习以及用于运动规划的高级算法。
如何选择合适的机器人软件？
选择合适的机器人软件取决于您的具体需求。请考虑以下因素：
- 硬件兼容性：确保软件支持您正在使用或计划使用的机器人品牌和型号。
- 应用重点：寻找具有针对您任务的专门功能的软件，例如焊接、喷涂、码垛或料箱抓取。
- 用户界面：确定您是需要一个供非程序员使用的简单图形界面，还是一个供开发人员使用的强大SDK（软件开发工具包）。
- 仿真保真度：如果部署前测试至关重要，请选择具有高度逼真和精确物理引擎的工具。
- 集成能力：检查软件是否能与您使用的其他系统集成，如PLC、MES或CAD软件。
传统机器人学与AI驱动的机器人学有什么区别？
主要区别在于适应性。传统机器人学依赖于显式编程，即机器人遵循精确、重复的命令序列。它在高度结构化的环境中运行良好，但无法处理意外变化。AI驱动的机器人学使用机器学习和传感器数据（如视觉）来感知周围环境、做出决策并调整其行动。这使得AI机器人能够在更动态、更不可预测的环境中工作，处理零件的变化，并在无需为每种场景进行显式重新编程的情况下学习新任务。
机器人学中的离线编程（OLP）是什么？
离线编程（OLP）是使用仿真软件在计算机上创建和测试机器人程序的方法，无需接触物理机器人。这种方法为制造业带来了显著优势。它允许工程师在不停止生产的情况下开发、优化和调试复杂的机器人路径。通过模拟整个过程，可以检测到潜在的碰撞并优化周期时间，从而在程序最终加载到真实机器人上时，大大缩短了调试时间。
谁能从使用AI机器人学工具中受益？
制造业和自动化行业的众多专业人士都可以从这些工具中受益。这包括：
- 制造工程师：用于设计、模拟和优化机器人生产线。
- 自动化专家：用于实施复杂的任务，如料箱抓取或自适应装配。
- 机器人研究人员：用于在安全的虚拟环境中开发和测试新的控制算法和AI模型。
- 系统集成商：通过在安装前对机器人工作站进行虚拟调试，降低项目风险和部署时间。
- 物流经理：用于规划和管理仓库中的自主移动机器人（AMR）集群。