Koji su najbolji načini za kombiniranje AMR-a s tehnikama dubokog učenja?

Kao dobavljač AMR-a (autonomnog mobilnog robota), bio sam super u pronalaženju kako da pomiješam AMR sa tehnikama dubokog učenja. To nije samo kul tehnološki trend; to je menjač igre koji AMR čini efikasnijim, fleksibilnijim i pametnijim. Ovdje ću podijeliti neke od najboljih načina da ostvarite ovu kombinaciju.

1. Mapiranje i lokalizacija

Počnimo s mapiranjem i lokalizacijom, koji su ključni za kretanje AMR-a u okruženju. Tradicionalne metode za kreiranje mapa i saznanje gdje se robot nalazi mogu biti malo ograničene. Možda se neće dobro prilagoditi promjenama u okruženju ili će imati problema u složenim okruženjima.

Duboko učenje ovdje može iskoračiti na veliko. Tehnike poput konvolucionih neuronskih mreža (CNN) mogu pomoći u procesuiranju slika s kamera na AMR-u. Ove kamere mogu detaljno snimiti okolinu. CNN tada može izdvojiti karakteristike iz ovih slika, koje su super korisne za kreiranje tačnih mapa.

Na primjer, u skladištu punom polica i ljudi koji se kreću, AMR koji pokreće CNN može identificirati različite objekte i strukture. Može razlikovati visoku hrpu kutija i uski prolaz. Ove informacije se unose u algoritam za mapiranje, stvarajući detaljniju i ažuriranu kartu.

Što se tiče lokalizacije, rekurentne neuronske mreže (RNN) mogu biti sjajne. RNN-ovi su dobri u rukovanju sekvencijalnim podacima. AMR konstantno prima tok podataka senzora dok se kreće, kao što su lidar i enkoderi kotača. RNN može analizirati ove sekvencijalne podatke kako bi preciznije odredio poziciju robota.

Implementirali smo ove tehnike mapiranja i lokalizacije zasnovane na dubokom učenju1000 kg AMR robot. To je bio veliki napredak. Robot sada može da se kreće u veoma dinamičnim skladištima uz mnogo manje ljudske intervencije.

2. Otkrivanje i izbjegavanje prepreka

Otkrivanje prepreka je još jedna oblast u kojoj blista kombinacija AMR-a i dubokog učenja. U stvarnom industrijskom ili komercijalnom okruženju, prepreke mogu biti svih oblika i veličina - od malih alata na podu do velikih vozila.

Koristeći modele dubokog učenja kao što je YOLO (Vi samo jednom), AMR može brzo otkriti prepreke na svom putu. YOLO je brz i precizan algoritam za detekciju objekata. Kamere na AMR-u snimaju okolinu, a YOLO skenira slike kako bi pronašao objekte. On ne samo da identifikuje prisustvo prepreke, već i klasifikuje o kojoj vrsti prepreke se radi.

Kada se otkrije prepreka, AMR mora odlučiti kako da je izbjegne. Učenje s pojačanjem ovdje dobro dolazi. Učenje s pojačanjem je obuka agenta kroz nagrade i kazne. AMR se može obučiti korištenjem algoritama učenja potkrepljenja kako bi se donijele najbolje odluke u scenarijima izbjegavanja prepreka.

Ako AMR donese dobru odluku kao što je glatko manevrisanje oko prepreke, a da ništa ne udari, dobija nagradu. Ako se sudari sa preprekom, dobija kaznu. Vremenom, AMR uči optimalne strategije za izbegavanje prepreka.

Naš300 kg AMR robot (dizanje i vuča)koristi ove mehanizme dubokog učenja - poboljšanog otkrivanja i izbjegavanja prepreka. Može bezbedno da radi u područjima sa puno pešačkog saobraćaja i druge pokretne opreme.

3. Planiranje i zakazivanje zadataka

U užurbanom objektu, AMR-ovi moraju efikasno rješavati više zadataka. Ovo uključuje odlučivanje koje zadatke prvo obaviti, kako rutirati između različitih lokacija zadataka i kako se koordinirati s drugim robotima.

Duboko učenje može pomoći u planiranju zadataka. Modeli zasnovani na neuronskim mrežama mogu analizirati istorijske podatke o zadacima, kao što je koliko dugo svaki zadatak traje, prioritet različitih zadataka i obrasci saobraćaja u objektu. Na osnovu ove analize, model može generirati optimalni plan zadataka za AMR.

Na primjer, ako postoji nekoliko narudžbi za preuzimanje iz različitih dijelova skladišta, model dubokog učenja može izračunati najbolji slijed za posjetu ovim lokacijama. Takođe može uzeti u obzir faktore kao što je nivo baterije AMR-a. Ako je baterija prazna, može planirati zadatak koji vodi AMR blizu stanice za punjenje.

U smislu planiranja, duboko učenje može predvidjeti buduće zahtjeve zadatka. Analizirajući trendove u obimu narudžbi i doba dana, model može unaprijed zakazati AMR-ove kako bi ispunio očekivano radno opterećenje.

Naš2000 kg AMR robotkoristi ove tehnike planiranja i planiranja zadataka vođenih dubokim učenjem. Može se nositi s velikim operacijama s lakoćom, čineći cijeli proces jednostavnijim.

4. Interakcija sa životnom sredinom i ljudima

AMR često treba da komuniciraju sa svojim okruženjem i ljudima. Na primjer, u bolnici, AMR će možda morati da se zaustavi kada ljekar prolazi ili da saopšti svoje namjere osoblju.

Duboko učenje može poboljšati ovu interakciju. Tehnike obrade prirodnog jezika (NLP) omogućavaju AMR-u da razumije i odgovori na ljudske komande. NLP model zasnovan na RNN-u može se trenirati na velikom skupu podataka ljudskog jezika. Dakle, ako radnik kaže: "Odnesite ovu kutiju u sobu 201", AMR može razumjeti komandu i izvršiti je.

Također, duboko učenje se može koristiti za geste i prepoznavanje izraza lica. AMR može koristiti kamere za otkrivanje ljudskih gestova i izraza lica. Ako radnik napravi gest "stop", AMR može odmah zaustaviti svoje kretanje.

Ova vrsta interakcije između čovjeka i robota je ključna za stvaranje AMR-a koji je više prilagođen korisniku i prilagodljiv u različitim okruženjima. Naši AMR-i, sa svojim mogućnostima interakcije koje omogućavaju duboko učenje, mogu se dobro uklopiti u različita radna mjesta.

Zašto je važno

Kombinacija AMR-a sa tehnikama dubokog učenja je velika stvar. To čini AMR-ove autonomnijima, što znači manje ljudskog nadzora. Ovo može dovesti do značajnih ušteda na dugi rok. Takođe, poboljšane mogućnosti AMR-a sa pogonom na duboko učenje poboljšavaju produktivnost. Mogu se efikasnije nositi sa zadacima, završiti više zadataka za manje vremena i brže se prilagoditi različitim situacijama.

Zaključno, ako želite da poboljšate svoje poslovanje sa najsavremenijim AMR-ovima, kombinacija dubokog učenja i AMR tehnologije je pravi put. Bilo da vam je potreban robot malog kapaciteta poput našeg300 kg AMR robot (dizanje i vuča)ili težak - kao što je2000 kg AMR robot, pokrili smo te.

Ako ste zainteresirani da saznate više o tome kako naši AMR-ovi s integracijom dubokog učenja mogu koristiti vašem poslovanju, ne ustručavajte se kontaktirati. Započnite razgovor s nama kako biste istražili kako možemo prilagoditi rješenje za vaše specifične potrebe.

Reference

• Chollet, F. (2021). Duboko učenje uz Python (2. izdanje). Manning Publications.
• Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Duboko učenje. MIT Press.
• Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Probabilistička robotika. MIT Press.