tgoop.com/robotscobots/472
Last Update:
🇺🇸 ИИ и роботы. Самообучение. Патенты. США
OSARO получила патент на технологию захвата с использованием ИИ и самообучения
OSARO получила патент на автоматизированную оценку глубины захвата роботом без использования специализированных датчиков на основе ИИ.
Патент (USPTO № 12,236,340, Бен Гудрич и др., 25 февраля 2025 года) описывает методы, с помощью которых роботы для захвата и размещения собирают данные посредством физического взаимодействия с объектами и используют эти данные для обучения моделей ML, которые могут точно оценивать глубину объектов по отношению к их окружению.
«Нашим клиентам, занимающимся комплектацией и упаковкой, требуются роботы, которые могут точно захватывать самые разные предметы. Они могут варьироваться от мягких игрушек до отражающих свет упаковок, упакованной одежды», - говорит Джемма Росс, вице-президент по операциям в OSARO. «Эта последняя инновация OSARO позволяет роботам захватывать эти сложные предметы более точно и эффективно, даже в загроможденных и неструктурированных средах. Это также означает, что мы можем снизить стоимость развернутого решения, поскольку оно меньше зависит от специальных датчиков и освещения».
«Представьте себе робота, пытающегося схватить маленькую игрушку в классическом складском контейнере», - добавляет он. «Каждый раз, когда робот пытается ее захватить, он узнает немного больше о том, как далеко она находится. В конечном итоге он сможет успешно определять расстояние до игрушки всякий раз. Главное, что он делает это автоматически, без участия в цикле человека».
Инновация OSARO будет востребована, например, в сложной среде складов и центров комплектации заказов, где роботам приходится адаптироваться к постоянно меняющимся запасам, разнообразным типам продуктов и сложным сценариям захвата. При оснащении программным обеспечении OSARO для оценки глубины, которое является компонентом платформы OSARO SightWorks, роботы могут обрабатывать новые SKU без программирования, оценивать глубину для различных объектов, захватывать нестандартные или деформируемые предметы, что значительно повышает эффективность применения роботов.
Запатентованная технология восприятия глубины использует самоконтролируемое обучение робота, анализируя изображения с камеры и движения манипулятора как при успешных, так и при неудачных попытках захвата. Многократно пытаясь схватить объекты и анализируя полученные изображения и положения захвата и манипулятора, робот может точно оценивать глубину объектов, не полагаясь на дорогостоящие технологии измерения глубины.
Идея кажется интересной, но возможно все же имеет ограничения. Было бы интересно посмотреть на нее в работе. Другое интересное, на мой взгляд, направление – интеграция роботов и радиолокаторов с линейной частотно-модулированной непрерывной волной (LFMCW). Такие локаторы могут собирать информацию о форме и материале цели, и уже на этой основе робот сможет захватывать соответствующий предмет.
@RUSmicro по материалам SDCexec
#искусственныйинтеллект #самообучающиеся
BY robotscobots
Share with your friend now:
tgoop.com/robotscobots/472