PanoramicaLe installazioni multi‑braccio presentano complessità di controllo ad alta dimensione, disponibilità limitata di dati di addestramento su larga scala, difficoltà nella modellazione dinamica e limiti dei metodi di controllo tradizionali. Questi aspetti incidono su sicurezza, efficienza di coordinamento e adattabilità in ambienti industriali e di collaborazione uomo‑robot.
Moduli di sistema- Evitamento collisioni per manipolatori
- predizione delle traiettorie
- aggiustamento dinamico dei percorsi
- modellazione digitale dell'ambiente di lavoro
- Addestramento per insegnamento (teach‑in) per robot
- manipolatori con posizionamento ad alta precisione
- piattaforma di acquisizione e addestramento dati di facile utilizzo
- Controllo Predittivo Basato su Modello (MPC)
- bilanciamento tra efficienza multi‑braccio, consumo energetico e sicurezza
- gestione dei vincoli dinamici (velocità, accelerazione, ecc.)
- simulazione e validazione delle strategie MPC
Vantaggi tecnici- Acquisizione dati per addestramento efficiente: fissare marker sull'operatore per catturare sequenze di movimento come materiale di training per modelli deep learning, consentendo al robot di apprendere e riprodurre movimenti umani.
- Evitamento collisioni multi‑braccio: il machine learning analizza i record di incidenti passati per ottimizzare le strategie di prevenzione e aumentare la sicurezza operativa.
- Assegnazione predittiva dei compiti: previsione basata su dati storici della domanda e delle priorità per regolare le assegnazioni prima dell'insorgere di guasti.
- Adattamento a ambienti complessi: il deep learning supporta la comprensione dell'ambiente, il riconoscimento degli ostacoli e la gestione delle dinamiche per assegnazioni di compiti più precise.
Prodotti correlati- 瑞瞳®PRO — sistema di scansione e posizionamento visivo multi‑sorgente
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Specifiche tecniche- Marchio: 艾瑞迈迪 (Ariemedi)
- Nome della soluzione: Soluzione di collaborazione multi‑braccio e interazione uomo‑macchina
- Capacità principali: evitamento collisioni multi‑braccio, addestramento per insegnamento, Controllo Predittivo Basato su Modello (MPC), assegnazione predittiva dei compiti, adattamento ad ambienti complessi
- Moduli di sistema: evitamento collisioni; addestramento per insegnamento; Controllo Predittivo Basato su Modello (MPC)
- Punti tecnici: predizione traiettorie, aggiustamento dinamico percorsi, modellazione digitale dell'ambiente, posizionamento ad alta precisione, acquisizione e utilizzo di dati per deep learning, gestione vincoli dinamici, validazione tramite simulazione
- Scenari applicabili: celle di lavoro con coordinamento multi‑braccio, collaborazione robotica industriale o medica che richieda elevata sicurezza e scheduling efficiente
- Prodotti / accessori correlati: dispositivi di visione e posizionamento della serie 瑞瞳® per percezione e localizzazione