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人工智能(AI)和机器学习结合使用的实现和优势
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2021/2/21 16:31:57 | 【字体:

  个方面而变化的硬件和软件图1申明了环绕IoRT各。各类传感器硬件层涉及,和机械人施行器,监督和节制设备(例如可对其进行近程办理以,器人机,辆车,战设备电子,电器家用,器节点等)工业传感。括路由器收集层包,制器控,种形式的无线和谈云数据存储以及各,到收集中的其他节点这些和谈可用于毗连,云以进行更复杂的数据处置此中网关和/或基站毗连到。信(例如2G / 3G这些和谈能够在蜂窝通,LTE4G ,G)之间进行变化LTE-A或5,i-Fi以与W,LEB,beeZig,aveZ-w,场通信进行短距离毗连6LoWPAN和近。essHART和ISA 100.11a一些特定于IIoT的和谈包罗Wirel。(》 200 m)这两个和谈都是中程, kbps)和谈中吞吐量(250,至10 ms包管的延迟低。窄带(NB)和超窄带(UNB)调制方案耗损低功耗较长距离的和谈还能够以较小的无效载荷以及特地的。域网(LPWAN)中找到这些特征能够在低功率广,RaWAN例如Lo,foxSig,tlessWeigh,例如NB-IoT和LTE-M)以及特定于蜂窝的LPWAN(。

  统上传,尺度的时间表和实践工业设备的维护基于。评估所无机器来消弭对工场维护基于IIoT的系统可通过动态,的需求一个IWSN维修或改换时间表。厂停机的风险这消弭了工,按期查抄的额外费用同时消弭了不需要的。如例,和天然气精辟厂它可用于石油,可按期丈量设备无需人工干涉即,备(例如大型电动机)中的活动部件或者通过振动阐发来按期评估工业设。这些阐发进行评估和维护机械人设备本身能够通过。收集到的大量数据在很长一段时间内,器的降级过程进行微调使我们能够对任何机,习和预测能力从而具有学。汗青利用,用寿命残剩使,于工业预测性维护都是至关主要的分类模子和传感器数据等消息对。

  收集机械人手艺”成长起来的这个概念是在90年代通过“,信收集对机械人进行近程节制此中能够通过有线或无线通。功能的机械人调集之间的变化可能会有所分歧在单个机械人对几种功能的节制与施行各类。系布局中涉及五层IoRT在其体,括包:

  的十年中在过去,础设备发生了庞大的变化工业系统的有线和无线基,术向工业以太网改变从保守的现场总线技,/ IP以太网,rCAT等和谈代替了保守收集ProfitNET和Ethe。在现,在石油通过,然气天,药制,控/节制过程监,办理车队,感器收集(IWSN)能够很容易地看到工业4.0的概念库存办理和工业主动化等行业垂直范畴实现的工业无线传。厂车间的资产外除了简单毗连工,的阐发和预测性维护还能够施行更细致,设备的运转以优化机械。业主动化中利用的复杂机械人手艺连系利用的实现和劣势本文会商了将人工智能(AI)和机械进修(ML)与工。

  传感器节点的环境下在大数据速度和大量,统中处置大量数据必需在IoRT系。予计较机从数据中进修的能力机械进修算法的固有功能是赋,办事于这一范畴因而能够奇特意。而不是响应仅用于间接编程笼统层答应数据驱动的预测。过来反,行更复杂这答应进,的处置更持久,生命周期的预测性维护中并将其使用于零件和设备。器人使用法式包罗集成了ML的机:

  oT的将来已高度集成深度进修算法在II。工场的平稳日常运转以及持久运转若是晦气用进修算法来实现整个,主动的工场车间就不成能实现全。 ML的使用很是普遍机械人手艺中AI /,特定的工业用例所有这些都针对,据进行了深切的研究针对特定的算法和数。业主动化使用对于复杂的工,素质上是联系在一路的无线手艺和AI处置。

  普遍用于很多行业工业机械人已被,巨而切确的使命以施行反复、艰。形成人身危险使命的可能性机械人手艺还消弭了对可能;如例,高效地进行汽车喷漆六轴工业机械人能够。的使用包罗主动包装其他基于机械人手艺,维护机械,板测试电路,路拆卸贴装电,和屏障焊接金属加工。相对较低的失效率成功完成使命这些机械的高精度使它们可以或许以,工的拆卸线比拟出格是与操纵人。)将IIoT推向了最前沿机械人物联网(IoRT,对高吞吐量需要连系相,靠得住性的通信低延迟和高。

  静态情况设想的保守机械人是为,间接编程实现可预测的成果可通过预设机械人位置和。是但,可能必需基于视觉或感官反馈来预测位置时当机械人必需与另一个动态对象交互而且,新的挑战呈现了。人进行编程以办事于该情况有多品种型的方式可对机械,习和强化进修包罗仿照学。进修中在仿照,境的交互感化的反馈来识别若何最佳活动机械人能够按照来自先前活动及其与环。讲授中在动觉,人的手动活动能够记实机械,馈和进修以进行反。操作的仿照进修来进修机械人还能够通过近程,于较大的距离内而且操作员位。火星探测器和近程医疗手术近程操作的一些示例包罗。环境下在这种,器/视频反馈(例如快照机械人既能够通过传感,)进修其手动位置活动/位置检测等,其他消息(例如触觉反馈又能够从节制器获得的,纵杆操,等)手套。进修中在强化,个粗略的法式起头机械人能够从一,面反馈来完成使命和自我完美以基于来自情况的反面和负。环境下在这种,习以前未演示过的新使命(例如机械人能够仅通过间接方针来学,跃跳,作等)快动。

  要求反复性使命很多工业使用仅,变化和自在度即可完成绩活动而言几乎没有。环境下在很多,人机协作能够实现,成某项使命的预定部门从而使人和机械人完。线毗连进行近程监控的全主动工场的利用IIoT的将来还包罗能够通过平安的无。I和ML的优化而大大受益这两个工场都受益于通过A。素或基于特征的方式来完成视觉查抄机械视觉使用法式能够通过基于像,取相关缺陷(如划痕此中把持像素以获,气泡)的消息概况粗拙度和,于通过/失败查抄或者将一般特征用。种环境下在任何一,机械进修算法(例如都能够采用合适的,锻炼分类器决策树)来,毛病检测不只用于,件的毛病进行精确分类并且能够对每个零丁零。

  来进行特征提取和及时对象识别取放机械人还严峻依赖机械视觉,加进修算法来预测抓取位置以及依赖于频频试验的附。环境下在这种,虑物体识别不只要考,以便将物体抓住传送带还需要快速的处置时间。然气工业中在石油和天,有很高的适用性机械人手艺具,中操作危险的设备而付出人力由于它无需为了在恶劣的情况。如例,平台中的海床井口进行目视查抄操纵无人水下机械人对海上钻井。然气使用中在石油和天,来查抄和维护保守上需要人工的设备能够连系利用近程查抄和近程操作。用挪动交付和工场四周运送物料还能够操纵深度进修算法来利,情况中发生碰撞以防止在动态。主挪动机械人(AMR)中情况的及时3D映照(图2)同步定位和映照算法能够支撑主动扶引车(AGV)和自。及时定位系统连系利用将AGV和AMR与,车间的资产办理既能够简化工场,其主动化又能够使。

  及利用云路由器办事和使用层涉,手机智能,节点集中收集数据AI和ML从每个,行阐发和办理以便对数据进,期的操作和维护以进行短期和长。用于轻量级数据处置IoT和谈已开辟,低延迟以实现,当地通信能效和。数据和谈包罗MQTT一些用于机械人手艺的,APCo,PPXM,v6IP,DPU,LSDT,QPAM,LAP.1uLP和L。所有这些数据的根本布局这一层还涉及支撑和跟踪,动化至关主要这对于滑润自。务云办事物联网业,打算软件企业资本,平台支撑的营业流程大数据办事和机械人。(IaaS该两头件,aSPa,了一个支撑平台SaaS)供给,利用IIoT能够更轻松地。

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