Բազմաթիվ միջոցով, ռոբոտները նման են գերոսներին։ Նրանք կարող են բարձրացնել անգամ բանական բանատար տեղեր և գնալ այնտեղ, որտեղ մարդիկին անվտանգ չէ, և անել դա ասումականորեն։ Բայց ինչպես գիտեն ռոբոտները, թե ինչ պետք է անել։ Ինչպես դու արձագանքում ես շուրջ քեզ աշխարհը և կազմում ես ուսումնասիրելի որոշումներ։ Այստեղ սենսորները և տեսական համակարգերը խաղում են կրիտիկական դեր՝ քանի որ նրանք տալիս են տեղեկատվություն ռոբոտի միջավայրի մասին։
Ռոբոտները շատ կախված են սենսորներից, ինչպիսին են մեծ արագության լազերային սենսոր նրանք գործադրում են ռոբոտի ակնարկերի և կանգնացուցիչների դեպքով։ Սենսորները, որոնք սարքեր են, ինչպես մենք, կարող են հայտնաբերել շարժում, լուս, ձայն, ջերմություն և հեռավորություն։ Նրանք հավաքում են տվյալներ հարավագանձից և ուղարկում են դրանք կոմպյուտերին, որը ռոբոտի ուղեղն է։ Այս տեղեկատվությունը թույլ է տալիս ռոբոտին լինել գիտելիքներով իր շուրջընթացքի մասին։ Օրինակ, նա գիտել է, երբ առաջին մասում կա խարանգություն կամ երբ պետք է վերցնել խաղաքար։ Սենսորները օգնում են ռոբոտներին հասկանալ իրենց շուրջընթացքը, ինչը կարևոր է նրանց ան전 և эффեկտիվ գործադրության համար։
Դիտարկումը միանգամ է հիմնավոր իրադարձություններից ռոբոտների համար: Այնպես ինչպես մարդիկ ունեն արևելեր շուրջ դիտելու, ռոբոտները ունեն հատուկ տեխնոլոգիա, որը կոչվում է դիտարկման համակարգ՝ «տեսնելու» իրենց շրջապատումը: Դիտարկման համակարգերը որոշվում են որպես քամերային և սենսորների համակարգ, որը անցնում է նկարների և տեսանյութերի ավարտումը իրենց շրջակայքում: Սա ուսուցում է կառավարական ինտելեկտով ռոբոտներ ճանաչել տարբեր օբյեկտներ, ինչպիսիք են գնդակ կամ խաղաքար, և ուղեծրային հասնելու հնարավորություն սենյակում՝ չիրար չհարվելով ուժեղ օբյեկտի հետ: Օրինակ, սենյակում, այդպիսի ռոբոտի դիտարկման համակարգը օգնում է նրան գտնել մебելների դիրքը՝ թույլատրելու դրանց ազատ շարժվելու հնարավորությունը՝ չհարվելով սոֆայի կամ սալուի հետ:
Նկարացրեք կլեաներ-բոտը՝ որը առաջանցված է սահմանափակ տարածքը կարգավորելու համար: Այն պետք է գիտենա, որտեղ են խաղաքարերը, որտեղ է մեբելն և որտեղ գնալու համար հանձնել խաղաքարերը: արդյունաբերության լազերային սենսոր են ռոբոտի կարևոր 특성ները, դրանք օգնում են ռոբոտին հավաքել հիմնական տեղեկություններ սենյակի մասին։ Դրանք օգնում են նրան իմանալ ցանկացած խաղաzeugի տեղը և ինչպես հեռացնել որևէ 嶂եր։ Երբ ռոբոտը հավաքում է այս տեղեկությունները, դրանք փոխանցվում են ռոբոտի մոզգին։ Այնուհետև այն օգտագործում է այս տեղեկությունները՝ որպեսզի որոշի լավագույն եղանակը սենյակը կարան անել։ Ռոբոտը կարող է հաշվել ամենաքիչը եղանակը՝ բոլոր խաղաzeugերը հավաքելու և վերադարձնելու համար սենյակը կարգավորված՝ չունենալով հանգում կամ ճանապարհներուն մեջ հոգնելու։
Մեծագույնը աԼ ռոբոտ շատ կախված են տեսական համակարգերից՝ որպեսզի կարողանան նույնացնել առարկաները և տեղափոխվեն տարբեր տեղերում։ Կերպարային օրինակով՝ կերպարային ռոբոտի պատճառով։ Դա պետք է կարողանալ նայել և познать տարբեր տուփեր և փաթեթներ։ Սա թույլ է տալիս նրան վերցնելու և վերցնելու դրանց ճիշտ տեղում։ Տեսական համակարգերը թույլ են տալիս ռոբոտին «տեսնել» և նույնացնել տուփերը՝ որպեսզի ճիշտ և արագ կարգավորեն դրանք։ Տեսական համակարգերի առանց՝ ռոբոտները չեն կարող իմանալ ինչ վերցնել կամ որտեղ գնալ, ինչը դարձնում է նրանց աշխատանքը շատ ավելի բարդ։
Սենսորները և տեսական համակարգերը դառնալիս են ավելի առաջացած և բարդ, թեքությունների դեպքում: Դա թողնում է ռոբոտներին սովորել և կատարել աշխատանքներ, որոնք կարող են լինել ավելի առաջացած։ Օրինակ, այսօրի ռոբոտները կարող են ճանաչել մարդկանց դեմքերը և գործունեությունները՝ ինչպես արդյոք ուրիշը ուղեկցում է կամ փոքրում։ Դա տվում է им հզորություն համատեղել մարդկանց ավելի ընդունելի ձևով։ Մենք մտածում ենք այն հնարավորությանը, որ ռոբոտը կարող է ստուգել, թե դու լավ ես կամ չես և անցկացնել համապատասխան գործոնք։ Այս բանը ոչ միայն դարձնում է ռոբոտները գործիքներ, այլ նաև օգնող համակարգեր, որոնք կարող են համագործակցել մեզ հետ։
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։
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։
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
