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

Kao dobavljač AMR-a (Autonomous Mobile Robot), jako sam se bavio smišljanjem kako pomiješati AMR s tehnikama dubokog učenja. To nije samo cool tehnološki trend; to je promjena u igri kako bi AMR-ove učinili učinkovitijima, fleksibilnijima i pametnijima. Ovdje ću podijeliti neke od najboljih načina za ostvarivanje ove kombinacije.

1. Mapiranje i lokalizacija

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

Duboko učenje ovdje može učiniti veliki korak. Tehnike poput konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) mogu pomoći u obradi slika s kamera na AMR-u. Ove kamere mogu detaljno snimiti okoliš. CNN zatim može izdvojiti značajke iz tih slika, koje su super korisne za izradu točnih karata.

Na primjer, u skladištu punom polica i ljudi koji se kreću, AMR koji pokreće CNN može identificirati različite objekte i strukture. Može uočiti razliku između visoke hrpe kutija i uskog prolaza. Ove se informacije unose u algoritam mapiranja, stvarajući detaljniju i ažurniju kartu.

Što se tiče lokalizacije, rekurentne neuronske mreže (RNN) mogu biti izvrsne. RNN-ovi su dobri u rukovanju sekvencijalnim podacima. AMR neprestano dobiva tok podataka senzora dok se kreće, poput lidara i kotačića za kodiranje. RNN može analizirati ove sekvencijalne podatke kako bi točnije odredio položaj robota.

Implementirali smo ove tehnike mapiranja i lokalizacije temeljene na dubokom učenju u našem1000 kg AMR robot. Bio je to veliki napredak. Robot se sada može kretati u vrlo dinamičnim skladištima uz mnogo manje ljudske intervencije.

2. Prepoznavanje i izbjegavanje prepreka

Otkrivanje prepreka još je jedno područje u kojem blista kombinacija AMR-a i dubinskog učenja. U stvarnom industrijskom ili komercijalnom okruženju, prepreke mogu doći u svim oblicima i veličinama - od malih alata na podu do velikih vozila.

Koristeći modele dubokog učenja kao što je YOLO (You Only Look Once), AMR može brzo otkriti prepreke na svom putu. YOLO je brz i precizan algoritam za otkrivanje objekata. Kamere na AMR-u snimaju okoliš, a YOLO skenira slike kako bi pronašao objekte. Ne samo da identificira prisutnost prepreke, već također klasificira o kakvoj se prepreci radi.

Nakon što se otkrije prepreka, AMR treba odlučiti kako je izbjeći. Ovdje dobro dolazi učenje s potkrepljenjem. Učenje s potkrepljenjem odnosi se na obuku agenta kroz nagrade i kazne. AMR se može uvježbati korištenjem algoritama učenja s pojačanjem za donošenje najboljih odluka u scenarijima izbjegavanja prepreka.

Ako AMR donese dobru odluku, poput glatkog manevriranja oko prepreke bez udarca u bilo što, dobiva nagradu. Ako se sudari s preprekom, dobiva kaznu. S vremenom AMR uči optimalne strategije za izbjegavanje prepreka.

Naše300 kg AMR robot (dizanje i vuča)koristi ove mehanizme dubokog učenja i poboljšanog otkrivanja i izbjegavanja prepreka. Može sigurno raditi u područjima s puno pješačkog prometa i druge pokretne opreme.

3. Planiranje zadataka i raspoređivanje

U užurbanom objektu, AMR-ovi moraju učinkovito rješavati više zadataka. To uključuje odlučivanje koje zadatke prvo obaviti, kako usmjeravati između različitih lokacija zadataka i kako koordinirati s drugim robotima.

Duboko učenje može pomoći u planiranju zadataka. Modeli temeljeni na neuronskim mrežama mogu analizirati povijesne podatke o zadacima, kao što je koliko dugo svaki zadatak traje, prioritet različitih zadataka i prometne obrasce u objektu. Na temelju ove analize, model može generirati optimalan plan zadataka za AMR.

Na primjer, ako postoji nekoliko narudžbi za preuzimanje iz različitih dijelova skladišta, model dubokog učenja može izračunati najbolji redoslijed za posjet tim lokacijama. Također može uzeti u obzir čimbenike poput razine baterije AMR-a. Ako je baterija slaba, možda će planirati zadatak koji će dovesti AMR u blizinu stanice za punjenje.

U smislu rasporeda, duboko učenje može predvidjeti buduće zahtjeve zadataka. Analizirajući trendove u količinama narudžbi i dobu dana, model može unaprijed zakazati AMR-ove kako bi ispunio očekivano radno opterećenje.

Naše2000 kg AMR Robotkoristi ove tehnike planiranja i raspoređivanja zadataka vođene dubokim učenjem. S lakoćom se može nositi s operacijama velikih razmjera, čineći cijeli proces jednostavnijim.

4. Interakcija s okolišem i ljudima

AMR-ovi često moraju komunicirati sa svojom okolinom i ljudima. Na primjer, u bolnici će se AMR možda morati zaustaviti kada liječnik prolazi ili priopćiti svoje namjere osoblju.

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

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

Ova vrsta interakcije između čovjeka i robota ključna je za stvaranje AMR-ova prilagođenijim korisniku i prilagodljivijim u različitim okruženjima. Naši AMR-ovi, sa svojim mogućnostima interakcije omogućenog dubokog učenja, mogu se dobro uklopiti u različita radna mjesta.

Zašto je važno

Kombinacija AMR-a s tehnikama dubokog učenja velika je stvar. Čini AMR-ove autonomnijima, što znači manje ljudskog nadzora. To dugoročno može dovesti do značajnih ušteda troškova. Također, poboljšane mogućnosti AMR-ova s ​​dubokim učenjem poboljšavaju produktivnost. Mogu se učinkovitije nositi sa zadacima, izvršiti više zadataka u kraćem vremenu i brže se prilagoditi različitim situacijama.

Zaključno, ako želite poboljšati svoje operacije s najsuvremenijim AMR-ovima, kombinacija dubokog učenja i AMR tehnologije pravi je put. Trebate li robota malog kapaciteta poput našeg300 kg AMR robot (dizanje i vuča)ili teški kao što je2000 kg AMR Robot, mi vas pokrivamo.

Ako ste zainteresirani saznati više o tome kako naši AMR-ovi s dubokom integracijom učenja mogu koristiti vašem poslovanju, nemojte se ustručavati kontaktirati. Započnite razgovor s nama kako biste istražili kako možemo prilagoditi rješenje vašim specifičnim potrebama.

Reference

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