Jakie są najlepsze sposoby połączenia AMR z technikami głębokiego uczenia się?

Jako dostawca AMR (autonomicznego robota mobilnego) bardzo interesowałem się tym, jak połączyć AMR z technikami głębokiego uczenia się. To nie tylko fajny trend technologiczny; to rewolucyjna zmiana, która sprawi, że AMR będą bardziej wydajne, elastyczne i inteligentne. Tutaj podzielę się najlepszymi sposobami na wykonanie tej kombinacji.

1. Mapowanie i lokalizacja

Zacznijmy od mapowania i lokalizacji, które są podstawą możliwości poruszania się robotów AMR w środowisku. Tradycyjne metody tworzenia map i sprawdzania, gdzie znajduje się robot, mogą być nieco ograniczone. Mogą nie przystosować się dobrze do zmian w otoczeniu lub mieć problemy w skomplikowanych ustawieniach.

Głębokie uczenie się może tu wkroczyć w wielkim stylu. Techniki takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) mogą pomóc w przetwarzaniu obrazów z kamer w AMR. Kamery te potrafią szczegółowo rejestrować otoczenie. CNN może następnie wyodrębnić z tych obrazów funkcje, które są niezwykle przydatne przy tworzeniu dokładnych map.

Na przykład w magazynie pełnym półek i przemieszczających się ludzi system AMR zasilany przez CNN może identyfikować różne obiekty i konstrukcje. Potrafi odróżnić wysoki stos pudeł od wąskiego korytarza. Informacje te są wprowadzane do algorytmu mapowania, tworząc bardziej szczegółową i aktualną mapę.

Jeśli chodzi o lokalizację, rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) mogą być świetne. Sieci RNN dobrze radzą sobie z obsługą danych sekwencyjnych. AMR stale otrzymuje strumień danych z czujników podczas ruchu, np. z lidarów i koderów kołowych. RNN może analizować te dane sekwencyjne, aby dokładniej określić pozycję robota.

Wdrożyliśmy te techniki mapowania i lokalizacji oparte na głębokim uczeniu się w naszychRobot AMR o masie 1000 kg. To ogromna poprawa. Robot może teraz poruszać się po bardzo dynamicznych magazynach przy znacznie mniejszej interwencji człowieka.

2. Wykrywanie i unikanie przeszkód

Wykrywanie przeszkód to kolejny obszar, w którym sprawdza się połączenie AMR i głębokiego uczenia się. W rzeczywistym środowisku przemysłowym lub komercyjnym przeszkody mogą mieć najróżniejsze kształty i rozmiary – od małych narzędzi na podłodze po duże pojazdy.

Korzystając z modeli głębokiego uczenia się, takich jak YOLO (You Only Look Once), AMR może szybko wykryć przeszkody na swojej drodze. YOLO to szybki i dokładny algorytm wykrywania obiektów. Kamery w AMR rejestrują otoczenie, a YOLO skanuje obrazy w celu znalezienia obiektów. Nie tylko identyfikuje obecność przeszkody, ale także klasyfikuje jej rodzaj.

Po wykryciu przeszkody AMR musi zdecydować, jak ją ominąć. Tutaj przydaje się nauka przez wzmacnianie. Uczenie się przez wzmacnianie polega na szkoleniu agenta poprzez nagrody i kary. AMR można trenować przy użyciu algorytmów uczenia się przez wzmacnianie, aby podejmować najlepsze decyzje w scenariuszach unikania przeszkód.

Jeśli AMR podejmie dobrą decyzję, na przykład płynnie manewrując wokół przeszkody, nie uderzając w nic, otrzymuje nagrodę. Jeśli zderzy się z przeszkodą, zostaje ukarany. Z biegiem czasu AMR uczy się optymalnych strategii omijania przeszkód.

NaszRobot AMR 300 kg (podnoszenie i holowanie)wykorzystuje te, oparte na głębokim uczeniu, ulepszone mechanizmy wykrywania i unikania przeszkód. Może bezpiecznie pracować w obszarach o dużym natężeniu ruchu pieszego i innych ruchomych urządzeń.

3. Planowanie i harmonogramowanie zadań

W ruchliwym obiekcie AMR muszą efektywnie wykonywać wiele zadań. Obejmuje to podejmowanie decyzji, które zadania należy wykonać w pierwszej kolejności, w jaki sposób wyznaczać trasę między różnymi lokalizacjami zadań i jak koordynować działania z innymi robotami.

Głębokie uczenie się może pomóc w planowaniu zadań. Modele oparte na sieciach neuronowych mogą analizować dane historyczne dotyczące zadań, takie jak czas trwania każdego zadania, priorytet poszczególnych zadań i wzorce ruchu w obiekcie. Na podstawie tej analizy model może wygenerować optymalny plan zadań dla AMR.

Na przykład, jeśli istnieje kilka zamówień do odbioru z różnych części magazynu, model głębokiego uczenia się może obliczyć najlepszą kolejność odwiedzania tych lokalizacji. Może również uwzględniać takie czynniki, jak poziom naładowania akumulatora AMR. Jeśli poziom naładowania akumulatora jest niski, może zaplanować zadanie, które zabierze AMR w pobliże stacji ładującej.

Jeśli chodzi o planowanie, głębokie uczenie się może przewidywać przyszłe wymagania dotyczące zadań. Analizując trendy w zakresie wielkości zamówień i pory dnia, model może z wyprzedzeniem zaplanować AMR, aby sprostać oczekiwanemu obciążeniu pracą.

NaszRobot AMR o masie 2000 kgwykorzystuje te techniki planowania i harmonogramowania oparte na głębokim uczeniu się i zadaniu. Z łatwością radzi sobie z operacjami na dużą skalę, dzięki czemu cały proces jest bardziej usprawniony.

4. Interakcja ze środowiskiem i człowiekiem

Oporności na środki przeciwdrobnoustrojowe często muszą wchodzić w interakcję ze swoim środowiskiem i ludźmi. Na przykład w szpitalu może zaistnieć potrzeba zatrzymania działania AMR, gdy obok przechodzi lekarz lub poinformowania personelu o swoich zamiarach.

Głębokie uczenie się może usprawnić tę interakcję. Techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) pozwalają AMR rozumieć ludzkie polecenia i reagować na nie. Model NLP oparty na RNN można trenować na dużym zbiorze danych dotyczących ludzkiego języka. Zatem jeśli pracownik powie: „Zabierz to pudełko do pokoju 201”, AMR może zrozumieć polecenie i je wykonać.

Głębokie uczenie się można również wykorzystać do rozpoznawania gestów i wyrazu twarzy. AMR może wykorzystywać kamery do wykrywania ludzkich gestów i mimiki. Jeśli pracownik wykona gest „stop”, AMR może natychmiast zatrzymać jego ruch.

Ten rodzaj interakcji człowiek-robot ma kluczowe znaczenie dla uczynienia robotów AMR bardziej przyjaznymi dla użytkownika i dającymi się dostosować do różnych środowisk. Nasze AMR, dzięki możliwościom interakcji umożliwiającym głębokie uczenie się, doskonale sprawdzają się w różnych miejscach pracy.

Dlaczego to ma znaczenie

Połączenie AMR z technikami głębokiego uczenia się to wielka sprawa. Dzięki temu urządzenia AMR są bardziej autonomiczne, co oznacza mniejszy nadzór ze strony człowieka. W dłuższej perspektywie może to prowadzić do znacznych oszczędności. Ponadto ulepszone możliwości systemów AMR wykorzystujących głębokie uczenie się zwiększają produktywność. Potrafią efektywniej wykonywać zadania, wykonywać więcej zadań w krótszym czasie i szybciej dostosowywać się do różnych sytuacji.

Podsumowując, jeśli chcesz ulepszyć swoje operacje dzięki najnowocześniejszym systemom AMR, najlepszym wyborem będzie połączenie głębokiego uczenia się i technologii AMR. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz robota o małej wydajności, takiego jak naszRobot AMR 300 kg (podnoszenie i holowanie)lub ciężki, taki jakRobot AMR o masie 2000 kg, mamy dla Ciebie wsparcie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o korzyściach, jakie nasze rozwiązania AMR z integracją głębokiego uczenia mogą przynieść Twojej firmie, nie wahaj się z nami skontaktować. Rozpocznij z nami rozmowę, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy dostosować rozwiązanie do Twoich konkretnych potrzeb.

Referencje

• Chollet, F. (2021). Głębokie uczenie się z Pythonem (wyd. 2). Publikacje Manninga.
• Goodfellow, IJ, Bengio, Y. i Courville, A. (2016). Głębokie uczenie się. MIT Press.
• Thrun, S., Burgard, W. i Fox, D. (2005). Robotyka probabilistyczna. MIT Press.