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对于码垛机器人的认知,我们要学习的还有很多很多,奉业包装也是在不断创新中发展。 教码垛机器人适配环境(Map)和操作物体,是一项艰巨的使命。有幸的是,谷歌的DeepMind和UC伯克利的一些研讨进展已经成功证明了"一次性学习"(One-Shot Learning)的可行性,即协作码垛机器人可以在没有大量训练数据的情况下辨认新的对象。
未来的机器人码垛机大概只需要观察人类员工的工作流程就能完成使命学习;或者操作者可以使用VR手势举行编程(协变开创的要领),使码垛机器人掌握工作方法。
固然这项技术还有很长的路要走,但现在的技术已经足够成熟到可以让码垛机器人和人类协同工作了。目前,协作码垛机器人和它的麻吉AGVs(自动引导车辆/运输码垛机器人),已经成为制造业和堆栈环境的标准配置。
码垛机器人可以很容易地完成重复的、可预测的使命。
但是对于结构化绝对不明显的使命,例如从一个随机分类中挑选出一个项目,对应着很多更独特的场景,就需要特别的算法。真正的协同工作情况下,运输码垛机器人就必须自主地"看到"人类员工的行动,并采取相应行动。
开发处理这些边缘情况的算法成为了前沿的人工智能(AI)、计算机视觉和自动驾驶研讨课题。
在人工智能和机器学习上,为90%的场景自动化路径很容易——难的是最后的"一公里"。顶级风投A16Z的Benedict Evans指出,机器学习是要解决那种对机器来说很难,对人来说很容易的问题,或者说,是人们很难描述成计算机语言的问题。
随着机器学习工具的广泛普及,上海奉业正注力于计算机视觉,以支持新一轮的码垛机器人技术。