安全工作不仅与过程有关,还与环境有关——理解工作环境和环境,并能够预测其他人下一步会做什么。一种新的系统使机器人具备了这种水平的环境感知能力,因此它们可以更高效地在流水线上与人类并肩工作,而不会受到不必要的干扰。

人-机器人协作系统不再只能判断自身与人类同事之间的距离,它可以识别每个工人以及工人的骨骼模型,而骨骼模型是工人身体体积的抽象形式。利用这些信息,环境感知机器人系统可以识别工人的姿势,甚至预测下一个姿势。这些能力为机器人在交互时提供了可感知的环境。

与传统机器学习方法相比,该系统使用人工智能操作,需要更少的计算能力和更小的数据集。相反,它依赖于一种被称为迁移学习的机器学习形式,这种学习形式将通过培训开发出来的知识重新利用起来,然后再应用到操作模型中。

对于目前的协作机器人,当人类接近它时,机器人会减速,如果工人足够接近它,机器人就会停下来。如果这个人离开了,它会继续。这种环境感知机器人系统可以与自动驾驶汽车相比较,自动驾驶汽车可以识别红灯亮了多久,并预计再次行驶。它不再刹车或降档,而是开始巡航到十字路口来调整速度,从而减少刹车和变速器的磨损。

实验表明,在环境条件下,机器人可以更安全、更高效地操作,而不会减慢生产速度。在一次测试中,有人的手意外地挡住了机器人手臂的路径。但机器人并没有停下来,而是进行了调整——它预测了手部未来的轨迹,然后机器人在手部周围移动手臂。

欲了解更多信息,请联系David Callahan此电子邮件地址正受到垃圾邮件程序的保护。您需要启用JavaScript才能查看它。;+46 8 790 69 76。


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本文首次发表于2021年7月号yabovip16.com杂志。

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