Vilka är de bästa sätten att kombinera AMR med tekniker för djupinlärning?

Som leverantör av AMR (Autonomous Mobile Robot) har jag varit väldigt intresserad av att ta reda på hur man kan blanda AMR med tekniker för djupinlärning. Det är inte bara en cool tekniktrend; det är en game changer för att göra AMR:er mer effektiva, flexibla och smarta. Här kommer jag att dela med mig av några av de bästa sätten att få den här kombinationen att hända.

1. Kartläggning och lokalisering

Låt oss börja med kartläggning och lokalisering, som är grundläggande för att AMR:er ska kunna röra sig i en miljö. Traditionella metoder för att skapa kartor och veta var roboten är kan vara lite begränsade. De kanske inte anpassar sig väl till förändringar i omgivningen eller har problem i komplexa miljöer.

Djupt lärande kan träda in i stort – här. Tekniker som Convolutional Neural Networks (CNN) kan hjälpa till att bearbeta bilder från kameror på AMR. Dessa kameror kan fånga miljön i detalj. CNN kan sedan extrahera funktioner från dessa bilder, som är super användbara för att skapa korrekta kartor.

Till exempel, i ett lager fullt av hyllor och rörliga människor, kan en CNN-driven AMR identifiera olika objekt och strukturer. Det kan se skillnad på en hög bunt lådor och en smal gång. Denna information matas in i kartläggningsalgoritmen, vilket skapar en mer detaljerad och uppdaterad karta.

När det gäller lokalisering kan Recurrent Neural Networks (RNN) vara bra. RNN:er är bra på att hantera sekventiell data. AMR får ständigt en ström av sensordata när den rör sig, till exempel från lidar- och hjulkodare. En RNN kan analysera denna sekventiella data för att ta reda på robotens position mer exakt.

Vi har implementerat dessa djupinlärningsbaserade kartläggnings- och lokaliseringstekniker i vår1000 kg AMR Robot. Det har varit en enorm förbättring. Roboten kan nu navigera i mycket dynamiska lager med mycket mindre mänsklig inblandning.

2. Hinderdetektering och undvikande

Hinderdetektering är ett annat område där kombinationen av AMR och djupinlärning lyser. I en verklig industriell eller kommersiell miljö kan hinder komma i alla former och storlekar - från små verktyg på golvet till stora fordon.

Genom att använda djupinlärningsmodeller som YOLO (You Only Look Once) kan en AMR snabbt upptäcka hinder i sin väg. YOLO är en snabb och exakt objektdetekteringsalgoritm. Kamerorna på AMR fångar miljön och YOLO skannar bilderna för att hitta föremål. Den identifierar inte bara förekomsten av ett hinder utan klassificerar också vilken typ av hinder det är.

När ett hinder upptäcks måste AMR bestämma hur det ska undvikas. Förstärkningsinlärning kommer väl till pass här. Förstärkningsinlärning handlar om att träna en agent genom belöningar och straff. AMR kan tränas med hjälp av förstärkningsinlärningsalgoritmer för att fatta de bästa besluten i scenarier för att undvika hinder.

Om AMR fattar ett bra beslut som att smidigt manövrera runt ett hinder utan att träffa någonting, får den en belöning. Krockar den med ett hinder får den ett straff. Med tiden lär sig AMR de optimala strategierna för att undvika hinder.

Vår300 kg AMR-robot (lyft och bogsering)har använt dessa mekanismer för djupinlärning - förbättrade hinder - upptäckt och undvikande. Den kan fungera säkert i områden med mycket gångtrafik och annan rörlig utrustning.

3. Uppgiftsplanering och schemaläggning

I en hektisk anläggning måste AMR:er hantera flera uppgifter effektivt. Det handlar om att bestämma vilka uppgifter som ska göras först, hur man ska dirigera mellan olika uppgiftsplatser och hur man ska samordna med andra robotar.

Djupt lärande kan hjälpa till med uppgiftsplanering. Neurala nätverksbaserade modeller kan analysera historiska data om uppgifter, såsom hur lång tid varje uppgift tar, prioriteringen av olika uppgifter och trafikmönstren i anläggningen. Baserat på denna analys kan modellen generera en optimal uppgiftsplan för AMR.

Till exempel, om det finns flera beställningar att hämta från olika delar av ett lager, kan djupinlärningsmodellen beräkna den bästa sekvensen för att besöka dessa platser. Det kan också ta hänsyn till faktorer som batterinivån för AMR. Om batteriet är lågt kan det planera en uppgift som tar AMR nära en laddstation.

När det gäller schemaläggning kan djupinlärning förutsäga framtida uppgiftskrav. Genom att analysera trender i ordervolymer och tid på dygnet kan modellen schemalägga AMR i förväg för att möta den förväntade arbetsbelastningen.

Vår2000 kg AMR Robotanvänder dessa tekniker för djup - inlärning - driven uppgift - planering och schemaläggning. Den kan hantera storskaliga operationer med lätthet, vilket gör hela processen mer strömlinjeformad.

4. Interaktion med miljö och människor

AMR behöver ofta interagera med sin miljö och människor. Till exempel på ett sjukhus kan en AMR behöva sluta när en läkare går förbi eller kommunicera sina avsikter till personalen.

Djup inlärning kan förbättra denna interaktion. Natural Language Processing (NLP)-tekniker tillåter en AMR att förstå och svara på mänskliga kommandon. En RNN-baserad NLP-modell kan tränas på ett stort dataset av mänskligt språk. Så, om en arbetare säger, "Ta den här rutan till rum 201", kan AMR förstå kommandot och utföra det.

Deep learning kan också användas för gester och ansiktsigenkänning. AMR kan använda kameror för att upptäcka mänskliga gester och ansiktsuttryck. Om en arbetare gör en "stopp"-gest, kan AMR omedelbart stoppa sin rörelse.

Denna typ av interaktion mellan människa och robot är avgörande för att göra AMR:er mer användarvänliga och anpassningsbara i olika miljöer. Våra AMR:er, med sina djupinlärningsaktiverade interaktionsförmåga, kan passa bra på olika arbetsplatser.

Varför det spelar roll

Att kombinera AMR med tekniker för djupinlärning är en stor sak. Det gör AMRs mer autonoma, vilket innebär mindre mänsklig övervakning. Detta kan leda till betydande kostnadsbesparingar på lång sikt. Dessutom förbättrar de förbättrade funktionerna hos djupinlärningsdrivna AMR:er produktiviteten. De kan hantera uppgifter mer effektivt, utföra fler uppgifter på kortare tid och anpassa sig till olika situationer snabbare.

Sammanfattningsvis, om du vill förbättra din verksamhet med banbrytande AMR:er, är kombinationen av djupinlärning och AMR-teknik vägen att gå. Oavsett om du behöver en liten robot som vår300 kg AMR-robot (lyft och bogsering)eller en tung - duty en som2000 kg AMR Robot, vi har dig täckt.

Om du är intresserad av att lära dig mer om hur våra AMR:er med djupinlärningsintegration kan gynna ditt företag, tveka inte att höra av dig. Starta ett samtal med oss ​​för att utforska hur vi kan skräddarsy en lösning för dina specifika behov.

Referenser

• Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python (2:a upplagan). Manning Publications.
• Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
• Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Probabilistisk robotik. MIT Press.