Դրանք են համեմատական մաքինաներ, որոնք կարող են դասավորել բազմապատկ աշխատանք հեշտությամբ և արդյունավետությամբ: Սենսորներ Քանի որ մենք բոլորը գիտենք, մեկ կարևոր բաղադրիչը, որը օգնում է ռոբոտին հասկանալ, թե ինչ է տեղի ունենում նրա միջավայրում: Սենսորները են ռոբոտի արտաքին և կանգները, որոնց միջոցով այն կարող է տեսնել և լսել իր շուրջը: Այս սենսորները են անTEGRAL տարրերը, որոնք տալիս են ռոբոտներին հնարավորությունը ուղևորել, նպաստել իրենց հաջորդ շարժումները: Սենսորները դարձնում են կարևոր բաղադրիչը, երբ գնահատում ենք, թե ինչպես ռոբոտները նավիգացիա են կատարում աշխարհում:
Սենսորները են կարևոր հանգուները, որոնք տալիս են ռոբոտներին հնարավորությունը հասկանալ, թե ինչ է տեղի ունենում շուրջև և կատարել մտածողական որոշումներ: MINYUE կառավարական ինտելեկտով ռոբոտներ ունեն սենսորներ, որոնք թողնում են դրանց հավաքել կայուն տեղեկատվություն իրենց շուրջը գտնվող օբյեկտների մասին: Օրինակ, սենսորները թողնում են ռոբոտներին ունենալ ամփոփումներ խաչող էլեմենտների մասին՝ ինչպես և դրանց հեռավորությունը, նույնիսկ պարզ օբյեկտների տեսակների (օրինակ՝ խաղաքարի և մебելի տարբերությունը): Այս հավաքածու տվյալները անհարթ կարևոր են, քանի որ նրանք ուղարկում են ռոբոտներին ուղեցույց շարժվելու մասին, արդյոք գործողությունների և ինտերակտիվ մեխանիզմների մասին տարբեր տարրերի հետ: Եվն ռոբոտները կարող են սահմանել անհասարակ առաջացում այս գիտելիքների առաջացման առաջ:
مستشعرات فوق الصوتية — تقوم بإصدار موجات صوتية والاستماع للاصداء العائدة. عن طريق حساب الزمن الذي يستغرقه الصوت للعودة، يمكن للروبوت تحديد مدى بعد الموقع الذي يقع فيه الجسم. هذا يساعد في تجنب اصطدام الروبوت وتصادمه مع الأشياء.
Դուրսագրման սենսորներ՝ դուրսագրման սենսորը հատկացուցիչ է և կարող է օգտագործվել որպես նշանակում, որ ռոբոտը որևէ բանին փոխազդեց։ Օրինակ, եթե ռոբոտը մահացնում է קיר, դուրսագրման սենսորը հայտնում է ռոբոտին, որպեսզի այն կարող լինի պատասխանում, հնարավորությունով հետ դարձնել կամ փոխել դուրսագրությունը։
Ֆոտոգրաֆական սենսորներ՝ ֆոտոգրաֆական սենսորները դեռևս են դրանց աչքերը մեջ աԼ ռոբոտ ։ Նրանք ֆոտոգրաֆում են, ինչ է տեսնում ռոբոտը։ Սա օգնում է ունենալ նշանակումներ և նավիգացիան, ինչպես նաև կարող է օգնել հետեւել շարժմանը։ Կարող է այն անել օգտագործելով սենսորի համար ֆոտոգրաֆիայի, եթե տեսնում է մարդիկ, այն կարող է օգտագործել ֆոտոգրաֆական սենսորը՝ հետեւել դրանցից կամ հեռացվել դրանցից։
Ռոբոտները կախված են լավ և հավասարելի սենսորներին, և այս պահանջը կարևոր է տարբեր միջավայրերում։ MINYUE համոզված ռոբոտ կարող են սխալ կամ չգործել ճիշտ, եթե սենսորների տվյալները սխալ են կամ չեն հասկանալի։ Օրինակ, եթե ռոբոտի հեռավորության սենսորը չի գործում ճիշտ, ռոբոտը կարող է դուրս գալ ինչ-որ օբյեկտին, կամ չի կարող ան전 նավիգացվել շուրջ նրան։ Հատուկ որակի սենսորները են ռոբոտների հիմնական բաղադրիչը։ Դีպի սենսորները հարկավոր են, որպեսզի ռոբոտները կարող լինեն լինել իրենց ֆունկցիաները լավ և անտեն կատարել։
Սենսորների զարգացումը հաշվարկվում է շատ ինտելիգենտ ռոբոտիկայի համակարգեր զարգացում։ Նորագույն MINYUE սենսորները, որոնք հաջորդաբար զարգացվել են, թույլ են տվել ռոբոտներին կատարել ավելի բարդ առաջադրանքներ՝ բարձր ճշգրտությամբ։ Այլ դեպքերում, երբ ռոբոտի սենսորը միացված է սենսորային տեխնոլոգիայի հետ (ինչպես AI), ռոբոտը կարող է համապատասխանել իր շուրջավորումներին։ Կարող են սովորել իրենց փորձերից և անկախ գործել նվազագույն արտաքին օգնությամբ։
Beijing Minyue Technology Co.,LTD, որը համարվում է աշխարհի նախկին գեղատեսական տехնոլոգիայի կազմակերպությունը՝ արդյոք ինդուստրիալ ռոբոտների ոչ տարածաշրջանային ինտելեկտուալ կիրառման ոլորտում։ Մենք մասնագետ ենք առանց ծրագրավորման սեփական ինտելեկտուալ UFACTURING-ի վրա, օգտագործելով մեր սեփական արտադրած RobotSmart - Ինտելեկտուալ 抉cision Making System, SmartVision - Binocular Structured Light Vision System և SmartEye - Laser Vision Seam Tracking System։ Առաջարկում ենք նոր գերասենյակային ինտելեկտուալ ռոբոտային համեմատում և ստիրում լուծումներ։
Արագ, ճշգրիտ, լինելով անծրագրային, բարձր արդյունավետությամբ և բարձր ճշգրտությամբ։ Դա լուծում է pä դարձնում է ավելի հեշտ այն բարդ ուսուցման գործընթացը, որը հանդիսանում է تقليստական ռոբոտների համար, ավելացնելով ուսուցման գործընթացի կանգ ժամանակը։
Օգտագործում է գտնելու և հետևելու ֆունկցիան, սկանավորելով վիճbum հատվածը, հաստատելով վիճbum հատվածի դիրքը և տեղեկատվությունը, որպեսզի حيحուղանակենք վիճbum դիրքը միջև 3D թվային մոդելային գծագրում և իրական աշխատանքային մասին, լուծելով վիճbum սխալների պատճառով մուտքային նյութերի սխալների և ջերմային դեֆորմացիայի պատճառով։
Առաջարկում է հզոր վիճակագրական ռոբոտ, որը ենթադրում է առաջի բեռնում, կողմից բեռնում, փոխադարձ բեռնում, գանտրի մուտք, բանավեճ տրայեկտորիայի պլանավորում մի քանի ռոբոտների համար, մի քանի արտաքին առանցքների և դիրքաշրջի համատեղումների: Հասնում է ռոբոտի շարժման միմաստիկական մոդելավորման, հարթադիրքի հայտնաբերում, միակության հանգումից խուսափումին և առանցքի սահմանների հայտնաբերում։
EN
AR
HR
NL
FR
DE
EL
HI
IT
JA
KO
PT
RO
RU
ES
TL
IW
ID
LV
LT
SR
SK
UK
VI
GL
HU
TH
TR
FA
AF
MS
MK
HY
AZ
KA
UR
BN
LA
MN
KK
