بهترین راه ها برای ترکیب AMR با تکنیک های یادگیری عمیق چیست؟

به عنوان یک تامین کننده AMR (ربات موبایل خودکار)، من به طرز فوق العاده ای درگیر چگونگی ترکیب AMR با تکنیک های یادگیری عمیق هستم. این فقط یک روند فن آوری جالب نیست. این یک تغییر دهنده بازی برای کارآمدتر، انعطاف پذیرتر و هوشمندتر کردن AMR ها است. در اینجا، من برخی از بهترین راه‌های ایجاد این ترکیب را به اشتراک می‌گذارم.

1. نقشه برداری و محلی سازی

بیایید با نقشه برداری و محلی سازی شروع کنیم، که برای حرکت AMR ها در یک محیط ضروری است. روش های سنتی برای ایجاد نقشه ها و دانستن اینکه ربات کجاست می تواند کمی محدود باشد. آنها ممکن است به خوبی با تغییرات محیط سازگار نشوند یا در تنظیمات پیچیده مشکل داشته باشند.

یادگیری عمیق می تواند در اینجا قدم بزرگی بگذارد. تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) می‌توانند به پردازش تصاویر دوربین‌های AMR کمک کنند. این دوربین ها می توانند محیط را با جزئیات ثبت کنند. سپس CNN می تواند ویژگی هایی را از این تصاویر استخراج کند که برای ایجاد نقشه های دقیق بسیار مفید است.

به عنوان مثال، در یک انبار پر از قفسه ها و افراد در حال حرکت، یک AMR مجهز به CNN می تواند اشیاء و ساختارهای مختلف را شناسایی کند. می تواند تفاوت بین یک پشته بلند جعبه و یک راهرو باریک را تشخیص دهد. این اطلاعات به الگوریتم نقشه‌برداری وارد می‌شود و نقشه‌ای دقیق‌تر و به‌روز ایجاد می‌کند.

در مورد محلی سازی، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) می توانند عالی باشند. RNN ها در مدیریت داده های متوالی خوب هستند. AMR به طور مداوم جریانی از داده های حسگر را در حین حرکت دریافت می کند، مانند رمزگذارهای لیدار و چرخ. یک RNN می تواند این داده های متوالی را تجزیه و تحلیل کند تا موقعیت ربات را با دقت بیشتری مشخص کند.

ما این تکنیک های نقشه برداری و بومی سازی مبتنی بر یادگیری عمیق را در خود پیاده سازی کرده ایمربات 1000 کیلوگرمی AMR. این یک پیشرفت بزرگ بوده است. این ربات اکنون می تواند در انبارهای بسیار پویا و با دخالت انسان بسیار کمتر حرکت کند.

2. تشخیص و اجتناب از موانع

تشخیص موانع حوزه دیگری است که ترکیب AMR و یادگیری عمیق در آن می درخشد. در یک محیط صنعتی یا تجاری در دنیای واقعی، موانع می توانند در اشکال و اندازه های مختلف وجود داشته باشند - از ابزارهای کوچک روی زمین گرفته تا وسایل نقلیه بزرگ.

با استفاده از مدل های یادگیری عمیق مانند YOLO (شما فقط یک بار نگاه می کنید)، یک AMR می تواند به سرعت موانع موجود در مسیر خود را تشخیص دهد. YOLO یک الگوریتم سریع و دقیق تشخیص اشیا است. دوربین های روی AMR محیط را ضبط می کنند و YOLO تصاویر را اسکن می کند تا اشیا را پیدا کند. نه تنها وجود یک مانع را مشخص می کند، بلکه نوع مانع را نیز طبقه بندی می کند.

هنگامی که یک مانع شناسایی شد، AMR باید تصمیم بگیرد که چگونه از آن جلوگیری کند. یادگیری تقویتی در اینجا مفید است. یادگیری تقویتی همه چیز در مورد آموزش یک عامل از طریق پاداش و تنبیه است. AMR را می توان با استفاده از الگوریتم های یادگیری تقویتی آموزش داد تا بهترین تصمیمات را در سناریوهای اجتناب از موانع اتخاذ کند.

اگر AMR تصمیم خوبی بگیرد، مانند مانور دادن آرام در اطراف یک مانع بدون برخورد با چیزی، پاداش دریافت می کند. اگر با مانع برخورد کند، مجازات می شود. با گذشت زمان، AMR استراتژی های بهینه برای اجتناب از موانع را یاد می گیرد.

ماربات 300 کیلوگرمی AMR (بالابر و بکسل)از این مکانیسم های یادگیری عمیق - موانع پیشرفته - تشخیص و اجتناب استفاده کرده است. این می تواند با خیال راحت در مناطقی با ترافیک زیاد و سایر تجهیزات متحرک کار کند.

3. برنامه ریزی و برنامه ریزی وظایف

در یک مرکز شلوغ، AMR ها باید چندین کار را به طور موثر انجام دهند. این شامل تصمیم گیری برای انجام اولین کار، نحوه مسیریابی بین مکان های مختلف کار و نحوه هماهنگی با سایر ربات ها است.

یادگیری عمیق می تواند به برنامه ریزی کار کمک کند. مدل‌های مبتنی بر شبکه عصبی می‌توانند داده‌های تاریخی مربوط به وظایف، مانند مدت زمانی که هر کار طول می‌کشد، اولویت وظایف مختلف و الگوهای ترافیکی در تسهیلات را تجزیه و تحلیل کنند. بر اساس این تجزیه و تحلیل، مدل می تواند یک طرح وظیفه بهینه برای AMR ایجاد کند.

به عنوان مثال، اگر چندین سفارش برای دریافت از قسمت‌های مختلف انبار وجود داشته باشد، مدل یادگیری عمیق می‌تواند بهترین ترتیب برای بازدید از این مکان‌ها را محاسبه کند. همچنین می تواند عواملی مانند سطح باتری AMR را در نظر بگیرد. اگر باتری کم است، ممکن است کاری را برنامه ریزی کند که AMR را نزدیک ایستگاه شارژ کند.

از نظر زمان‌بندی، یادگیری عمیق می‌تواند خواسته‌های کار آینده را پیش‌بینی کند. با تجزیه و تحلیل روند در حجم سفارش و زمان روز، مدل می تواند AMR ها را از قبل برنامه ریزی کند تا حجم کاری مورد انتظار را برآورده کند.

ماربات 2000 کیلوگرمی AMRاز این تکنیک‌های برنامه‌ریزی و زمان‌بندی با یادگیری عمیق استفاده می‌کند. این می تواند عملیات در مقیاس بزرگ را به راحتی انجام دهد و کل فرآیند را ساده تر کند.

4. تعامل با محیط زیست و انسان

AMR ها اغلب نیاز به تعامل با محیط خود و انسان دارند. به عنوان مثال، در یک بیمارستان، AMR ممکن است نیاز داشته باشد زمانی که پزشک در حال عبور است متوقف شود یا اهداف خود را به کارکنان اطلاع دهد.

یادگیری عمیق می تواند این تعامل را افزایش دهد. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به یک AMR اجازه می‌دهد تا دستورات انسان را بفهمد و به آنها پاسخ دهد. یک مدل NLP مبتنی بر RNN را می توان بر روی مجموعه داده بزرگی از زبان انسانی آموزش داد. بنابراین، اگر یک کارگر بگوید، "این جعبه را به اتاق 201 ببرید"، AMR می تواند دستور را بفهمد و آن را اجرا کند.

همچنین می توان از یادگیری عمیق برای ژست ها و تشخیص حالات چهره استفاده کرد. AMR می تواند از دوربین ها برای تشخیص حرکات و حالات چهره انسان استفاده کند. اگر یک کارگر ژست "ایست" را انجام دهد، AMR می تواند فورا حرکت خود را متوقف کند.

این نوع تعامل انسان و ربات برای کاربرپسندتر کردن AMR ها و سازگاری بیشتر در محیط های مختلف بسیار مهم است. AMR های ما با قابلیت های تعاملی فعال - یادگیری عمیق خود، می توانند به خوبی در محیط های کاری مختلف جا بیفتند.

چرا اهمیت دارد

ترکیب AMR با تکنیک های یادگیری عمیق کار بزرگی است. این AMR ها را مستقل تر می کند، که به معنای نظارت کمتر انسانی است. این می تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه در دراز مدت شود. همچنین، قابلیت‌های تقویت‌شده AMR‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، بهره‌وری را بهبود می‌بخشد. آنها می توانند وظایف را با کارایی بیشتری انجام دهند، کارهای بیشتری را در زمان کمتری انجام دهند و سریعتر با موقعیت های مختلف سازگار شوند.

در پایان، اگر به دنبال بهبود عملیات خود با AMR های پیشرفته هستید، ترکیب یادگیری عمیق و فناوری AMR راهی است که می توانید انجام دهید. این که آیا به یک ربات با ظرفیت کوچک مانند ما نیاز داریدربات 300 کیلوگرمی AMR (بالابر و بکسل)یا سنگین - وظیفه مانندربات 2000 کیلوگرمی AMR، ما شما را تحت پوشش قرار داده ایم.

اگر می‌خواهید درباره اینکه چگونه AMR‌های ما با یکپارچه‌سازی یادگیری عمیق می‌توانند برای کسب‌وکار شما مفید باشند، بیشتر بیاموزید، در تماس با ما دریغ نکنید. گفتگو را با ما شروع کنید تا بررسی کنید چگونه می توانیم راه حلی را برای نیازهای خاص شما سفارشی کنیم.

مراجع

• Chollet، F. (2021). یادگیری عمیق با پایتون (ویرایش دوم). انتشارات منینگ.
• Goodfellow، IJ، Bengio، Y.، & Courville، A. (2016). یادگیری عمیق مطبوعات MIT.
• Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). رباتیک احتمالی مطبوعات MIT.