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机械手设计与人工智能和机器视觉相结合 让机器人有更好的动作

2021-07-19 20:14 · 稿源: cnbeta

麻省理工学院校友创办的RightHand Robotics公司开发了在仓库环境中更加可靠和适应性强的拣选机器人。对大多数人来说,识别一个物体、捡起它并把它放在其他地方的任务是微不足道的。对于机器人来说,它需要最新的机器智能和机器人技术才能完成这一操作。

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这就是麻省理工学院的附属公司RightHand Robotics在其机器人取件系统中的内容,该系统将独特的抓手设计与人工智能和机器视觉相结合,帮助公司对产品进行分类,并将订单商品送出仓库。

RightHand机器人公司正在帮助企业应对改变零售业务的两个广泛趋势。一个是电子商务的爆炸性增长,这在COVID-19大流行期间大大加速了。另一个是向及时库存处理的转变,即药店、杂货店和服装公司根据当天或本周的采购情况重新进货,以提高效率。

机器人机队阵容还收集数据,帮助RightHand Robotics公司随着时间的推移改进其系统,并使其能够学习新的技能,如更温和或精确的放置。过程和性能数据反馈到公司的机队管理软件中,该软件可以帮助客户了解他们的库存如何在仓库中移动,并确定瓶颈或质量问题。电子商务公司可以修改或检修整个仓库的操作流程,而不是只看单一操作的性能,目标是在可行的情况下尽可能地消除上游的变异性,使之成为一个更简单、更精简的过程。

RightHand机器人公司的大量员工和领导层都来自麻省理工学院。麻省理工学院的研究人员也占了许多早期客户,他们购买了奥德纳的团队在DARPA计划期间发明的部件。RightHand Robotics解决方案的核心是使用机器视觉和智能抓手的想法,使拣件机器人更具适应性。这种组合也减少了运行机器人所需的培训量,使每台机器都具备该公司所称的手眼协调能力。

RightHand机器人公司还利用一种臂端工具,将吸力与新颖的欠驱动手指结合起来,Odhner说,这使机器人比仅仅依靠吸盘或简单的夹持器的机器人更具灵活性。

机器人收集的数据也被用来随着时间的推移提高可靠性,并为客户阐明仓库运作情况。如果吞吐量得到改善,仓库管理可以发展成为一个更大的行业。更多的自动化履行中心提供了改进的措施,以保护工人的健康和安全,如符合人体工程学的工位,货物被带到工人的专门任务和增加社会距离。最终由人担任质量控制等角色,监督机器人的系统,而不是减少仓库中雇用的人数。

今年,该公司将推出其第三版拣选机器人,该机器人具有标准化的集成和安全功能,试图使仓库操作员更容易部署拣选机器人。

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