מודל הבקרה החזויה ברובוטים של Boston Dynamics ואילו יישומים תעשייתיים יעילים במיוחד עם Spot ו-Atlas?

Konrad Wolfenstein

לפני שנה

מודל הבקרה החזויה ברובוטים של Boston Dynamics ואילו יישומים תעשייתיים יעילים במיוחד עם Spot ו-Atlas?

בקרה חזויה ברובוטים של Boston Dynamics ואילו יישומים תעשייתיים יעילים במיוחד עם Spot ו-Atlas? – תמונה יצירתית: Xpert.Digital

🔧⚡ עבדו בצורה יעילה יותר עם MPC: סודות ההצלחה של Spot ו-Atlas בתעשייה

🔍🧠 איך בדיוק עובדת בקרת מודלים ניבוייים (MPC) ברובוטים של Boston Dynamics?

יונדאי ובוסטון דיינמיקס שיתפו פעולה לפיתוח אלגוריתמים מתקדמים לבקרת מודלים ניבוייים (MPC). שיתוף פעולה זה נועד לשפר את יכולותיהם של רובוטים של בוסטון דיינמיקס, כגון אטלס, על ידי מתן אפשרות לחיזוי והתאמה יעילים יותר של תנועותיהם. MPC היא אסטרטגיית בקרה המשתמשת במודל של המערכת כדי לחזות תוצאות עתידיות ולמטב פעולות בקרה בהתאם. גישה זו מאפשרת לרובוטים לבצע משימות מורכבות בדיוק ויכולת הסתגלות גדולים יותר על ידי צפיית האופן שבו פעולותיהם ישפיעו על הסביבה והתאמה בזמן אמת.

שילוב MPC ברובוטים של Boston Dynamics הוא חלק ממאמץ רחב יותר למנף טכנולוגיות מתקדמות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה. שיפורים אלה נועדו לשפר את יכולתם של הרובוטים לנווט בסביבות מורכבות, לבצע משימות דינמיות ולקיים אינטראקציה טבעית יותר עם בני אדם. השתתפותה של יונדאי ביוזמה זו משקפת את המיקוד האסטרטגי שלה ברתימת רובוטיקה ובינה מלאכותית כדי להניע חדשנות ביישומים תעשייתיים שונים.

בקרה חזויה של מודלים (MPC) אינה מטבעה סוג של בינה מלאכותית (AI), אלא שיטת בקרה מתקדמת המשתמשת במודלים מתמטיים כדי לחזות מצבי מערכת עתידיים ולחשב אמצעי בקרה אופטימליים. עם זאת, ניתן לשלב MPC עם טכנולוגיות בינה מלאכותית כדי לשפר את ביצועיה. לדוגמה, ניתן להשתמש בלמידת מכונה כדי לשפר את המודלים המועסקים ב-MPC או לפיתוח אסטרטגיות בקרה אדפטיביות.

בפועל, משמעות הדבר היא ש-MPC, באמצעות שימוש בטכניקות בינה מלאכותית כמו למידת מכונה, מסוגל להסתגל לתנאים משתנים ולשפר את היעילות והדיוק של הבקרה שלו. שילוב זה נחשב לעתים קרובות כהרחבה או פיתוח נוסף של MPC, כמו במקרה של MPC 2.0, המשלב במפורש למידת מכונה כדי ללמוד באופן רציף מנתונים ולמטב את הבקרה שלו.

🤖🔧 מודל בקרה ניבויית ברובוטים של Boston Dynamics

בקרה חזויה באמצעות מודלים היא אסטרטגיית בקרה מתקדמת המשפרת משמעותית את יכולותיהם של רובוטים כמו אלו של Boston Dynamics - כולל Atlas ו-Spot. היא משתמשת במודל דינמי של הרובוט כדי לחזות מצבים עתידיים ולמטב פעולות בקרה לאורך אופק זמן מוגדר. שיטה זו מאפשרת לרובוטים לבצע משימות מורכבות בצורה מדויקת ואדפטיבית יותר.

🔍🛠️ איך ה-MPC עובד

1. חיזוי ואופטימיזציה

MPC משתמש במודל דינמי של הרובוט כדי לדמות מצבים עתידיים אפשריים בתוך אופק חיזוי. לאחר מכן, פעולות הבקרה ממוטבות כדי למזער פונקציית עלות, הכוללת בדרך כלל מטרות כגון מזעור סטיות ממסלול רצוי או הימנעות ממכשולים.

2. תהליך איטרטיבי

למרות ש-MPC מחשבת רצף של פעולות בקרה, רק הפעולה הראשונה מבוצעת אי פעם. תהליך זה חוזר על עצמו בכל שלב זמן, תוך שילוב נתוני מדידה חדשים וחישוב מחדש של הפעולות האופטימליות. גישה איטרטיבית זו ידועה גם בשם "בקרת אופק נסוגה".

3. התאמה בזמן אמת

על ידי עדכון מתמיד של תחזיות ואמצעי בקרה המבוססים על משוב בזמן אמת, MPC מאפשר לרובוטים להסתגל באופן דינמי לסביבות ומשימות משתנות. זה משפר את יכולתם לנווט בשטח מורכב ולקיים אינטראקציה יעילה עם סביבתם.

⚙️📈 יתרונות לרובוטים של Boston Dynamics

אַטְלָס

MPC מאפשר לאטלס לבצע תנועות דינמיות של כל הגוף, לשמור על שיווי משקל ולנווט בסביבות לא מובנות. יכולת זו חשובה במיוחד עבור יישומים כגון סיוע באסונות, שבהם הרובוט חייב לנווט בין פסולת ולבצע פעולות חילוץ.

לְזַהוֹת

יתרונות נקודתיים מ-MPC באמצעות ניידות משופרת ואוטונומיה בסביבות תעשייתיות. הוא יכול לבצע משימות כגון בדיקות אתרים, איסוף נתונים וחישה מרחוק עם אמינות גבוהה והתערבות אנושית מינימלית.

🏭🤖 יישומים תעשייתיים של Spot ו-Atlas

🔎🏗️ ספוט

הודות ל-Model Predictor Control (MPC), Spot מתגאה בניידות ובאוטונומיה משופרות - תמונה: Boston Dynamics

1. בנייה

Spot משמש לבדיקות אתרים, ניטור התקדמות הבנייה והבטחת בטיחות על ידי חצייה אוטונומית של אתרי בנייה.

2. תעשיית הנפט והגז

Spot מבצעת אבחון מרחוק בסביבות מסוכנות, ובכך מפחיתה את הצורך בנוכחות אנושית באזורים שעלולים להיות מסוכנים.

3. מגזר האנרגיה

הוא מסייע בניטור התשתיות ובביצוע בדיקות תחזוקה שגרתיות.

🚑⚒️ אטלס

אילו טכנולוגיות חדשניות יונדאי הציגה בפיתוח האטלס – תמונה: בוסטון דיינמיקס

1. סיוע באסונות

אטלס יכול לחצות שטח קשה כדי לסייע במשימות חיפוש והצלה ולספק תמיכה במקומות אליהם אנשים אינם יכולים להגיע בבטחה.

2. אוטומציה תעשייתית

אטלס מסוגלת להפוך משימות חוזרות או מסוכנות לאוטומטיות בסביבות ייצור, ובכך להגביר את היעילות והבטיחות.

3. מחקר אקדמי

אטלס משמש כפלטפורמה למחקר רובוטיקה ומאפשר לימוד טכניקות מתקדמות בתנועה ומניפולציה.

⚡📊 יעיל במיוחד ביישומים תעשייתיים

בקרת מודלים ניבוייים מאפשרת לרובוטים של Boston Dynamics לבצע ביצועים טובים משמעותית בסביבות מורכבות. הבקרה המדויקת שלהם ויכולתם להסתגל בזמן אמת הופכות אותם ליעילים במיוחד ביישומים תעשייתיים שבהם שיטות בקרה קונבנציונליות לרוב אינן מספיקות.

📣 נושאים דומים

🍀 אוטומציה נגד מחסור במיומנויות: תפקידם של קובוטים
🤖 מעצבים את העתיד: כיצד קובוטים מחוללים מהפכה בשוק העבודה
🔧 טכנולוגיית ריתוך מוגדרת מחדש: יעילות באמצעות קובוטים
📦 עוזרים גמישים: קובוטים בתעשיית הלוגיסטיקה
🏗️ היכן שהטכנולוגיה תומכת באנשים: קובוטים בתעשיות שונות
💡 פתרון מחסור בעובדים מיומנים בעזרת טכנולוגיה: יתרונות הקובוטים
🏥 מהמחסן לבית החולים: קובוטים במגזרים חדשים
📊 הגברת הפרודוקטיביות, שיפור הבטיחות: אסטרטגיות עם קובוטים
🚀 הבטחת תחרותיות באמצעות קובוטים: מבט אל העתיד
🔍 עולם העבודה המשתנה: קובוטים והפוטנציאל שלהם לתחומי קריירה חדשים

#️⃣ האשטגים: #מחסורבמיומנויות #קובוטים #טכנולוגייתריתוך #לוגיסטיקה #אוטומציה

🎯🎯🎯 תיהנו מהמומחיות הנרחבת והחד-פעמית של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | BD, מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציית נראות דיגיטלית

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן: