Model kontrol prediktif pada robot Boston Dynamics dan aplikasi industri manakah yang sangat efektif dengan Spot dan Atlas?

🔍🧠 Bagaimana sebenarnya cara kerja Model Predictive Control (MPC) pada robot Boston Dynamics?

Hyundai dan Boston Dynamics berkolaborasi untuk mengembangkan algoritma kontrol prediktif model (MPC) yang canggih. Kolaborasi ini bertujuan untuk memanfaatkan kemampuan robot Boston Dynamics, seperti: B. Atlas, dengan mampu memprediksi dan menyesuaikan gerakannya dengan lebih efektif. MPC adalah strategi pengendalian yang menggunakan model sistem untuk memprediksi hasil di masa depan dan mengoptimalkan tindakan pengendalian yang sesuai. Pendekatan ini memungkinkan robot melakukan tugas-tugas kompleks dengan presisi dan kemampuan beradaptasi yang lebih tinggi dengan mengantisipasi pengaruh tindakan mereka terhadap lingkungan dan beradaptasi secara real-time.

Integrasi MPC ke dalam robot Boston Dynamics adalah bagian dari upaya yang lebih luas untuk memanfaatkan teknologi AI dan pembelajaran mesin yang canggih. Peningkatan ini dimaksudkan untuk meningkatkan kemampuan robot dalam menavigasi lingkungan yang kompleks, melakukan tugas dinamis, dan berinteraksi secara lebih alami dengan manusia. Partisipasi Hyundai dalam inisiatif ini mencerminkan fokus strategisnya dalam penggunaan robotika dan AI untuk mendorong inovasi dalam berbagai aplikasi industri.

Model Kontrol Prediktif bukanlah suatu bentuk kecerdasan buatan (AI), melainkan metode kontrol tingkat lanjut yang menggunakan model matematika untuk memprediksi keadaan sistem di masa depan dan menghitung tindakan kontrol yang optimal. Namun MPC dapat dikombinasikan dengan teknologi AI untuk meningkatkan kinerjanya. Misalnya, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk meningkatkan model yang digunakan dalam MPC atau untuk mengembangkan strategi pengendalian adaptif.

Dalam praktiknya, hal ini berarti bahwa dengan menggunakan teknik AI seperti pembelajaran mesin, MPC mampu beradaptasi terhadap perubahan kondisi dan meningkatkan efisiensi dan akurasi kontrol. Kombinasi ini sering dianggap sebagai perpanjangan atau evolusi MPC, seperti dalam kasus MPC 2.0, yang secara eksplisit mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk terus belajar dari data dan mengoptimalkan kontrol.

🤖🔧 Model kontrol prediktif pada robot Boston Dynamics

Kontrol prediktif model adalah strategi kontrol tingkat lanjut yang secara signifikan meningkatkan kemampuan robot seperti yang dimiliki Boston Dynamics, termasuk Atlas dan Spot. Model dinamis robot digunakan untuk memprediksi keadaan di masa depan dan mengoptimalkan tindakan kontrol dalam jangka waktu tertentu. Metode ini memungkinkan robot melakukan tugas kompleks dengan lebih tepat dan mudah beradaptasi.

🔍🛠️ Cara kerja MPC

1. Prediksi dan optimasi

MPC menggunakan model dinamis robot untuk mensimulasikan kemungkinan keadaan masa depan dalam cakrawala prediksi. Tindakan pengendalian kemudian dioptimalkan untuk meminimalkan fungsi biaya, yang biasanya mencakup tujuan seperti meminimalkan penyimpangan dari lintasan yang diinginkan atau menghindari hambatan.

2. Proses berulang

Meskipun MPC menghitung urutan tindakan kontrol, hanya tindakan pertama yang selalu dijalankan. Proses ini diulangi pada setiap langkah waktu, menggabungkan data pengukuran baru dan menghitung ulang tindakan optimal. Pendekatan berulang ini juga dikenal sebagai “Receding Horizon Control”.

3. Penyesuaian waktu nyata

Dengan terus memperbarui prediksi dan tindakan kontrol berdasarkan umpan balik waktu nyata, MPC memungkinkan robot beradaptasi secara dinamis terhadap perubahan lingkungan dan tugas. Hal ini meningkatkan kemampuan mereka untuk melewati medan yang kompleks dan berinteraksi secara efektif dengan lingkungannya.

⚙️📈 Keuntungan robot Boston Dynamics

Atlas

MPC memungkinkan Atlas melakukan gerakan seluruh tubuh yang dinamis, menjaga keseimbangan, dan bergerak di lingkungan yang tidak terstruktur. Kemampuan ini sangat penting untuk aplikasi seperti tanggap bencana, di mana robot harus menavigasi puing-puing dan melakukan operasi penyelamatan.

titik

Spot mendapat manfaat dari MPC melalui peningkatan mobilitas dan otonomi di lingkungan industri. Ia dapat menyelesaikan tugas-tugas seperti inspeksi lokasi, pengumpulan data, dan penginderaan jauh dengan keandalan tinggi dan intervensi manusia yang minimal.

🏭🤖 Aplikasi industri Spot dan Atlas

🔎🏗️ Tempat

1. Konstruksi

Spot digunakan untuk inspeksi lokasi, memantau kemajuan konstruksi, dan memastikan keselamatan dengan melintasi lokasi konstruksi secara mandiri.

2. Industri minyak dan gas

Spot melakukan diagnostik jarak jauh di lingkungan berbahaya, sehingga mengurangi kebutuhan akan kehadiran manusia di area yang berpotensi berbahaya.

3. Sektor energi

Dia membantu memantau infrastruktur dan melakukan pemeriksaan pemeliharaan rutin.

🚑⚒️ Atlas

1. Bantuan bencana

Atlas dapat melintasi medan yang sulit untuk membantu misi pencarian dan penyelamatan serta memberikan dukungan di tempat yang tidak dapat dijangkau dengan aman oleh orang-orang.

2. Otomasi industri

Atlas mampu mengotomatiskan tugas yang berulang atau berbahaya di lingkungan produksi, sehingga meningkatkan efisiensi dan keselamatan.

3. Penelitian Akademik

Atlas berfungsi sebagai platform untuk penelitian robotika, memungkinkan studi teknik-teknik canggih dalam penggerak dan manipulasi.

⚡📊 Sangat efektif dalam aplikasi industri

Kontrol prediktif model memungkinkan robot Boston Dynamics beroperasi jauh lebih baik di lingkungan yang kompleks. Pengendalian yang tepat dan kemampuan beradaptasi secara real-time menjadikannya sangat efektif dalam aplikasi industri di mana metode pengendalian tradisional seringkali tidak memadai.

📣 Topik serupa

• 🍀 Otomatisasi melawan kekurangan pekerja terampil: Peran cobot
• 🤖 Membentuk masa depan: Bagaimana cobot merevolusi pasar kerja
• 🔧 Teknologi pengelasan didefinisikan ulang: efisiensi melalui cobot
• 📦 Pembantu yang fleksibel: Cobot di industri logistik
• 🏗️ Dimana teknologi mendukung manusia: Cobot di berbagai industri
• 💡 Mengatasi kekurangan keterampilan dengan teknologi: Keuntungan cobot
• 🏥 Dari gudang ke rumah sakit: Cobot di sektor baru
• 📊 Tingkatkan produktivitas, tingkatkan keselamatan: strategi dengan cobot
• 🚀 Mengamankan daya saing melalui cobot: Pandangan ke masa depan
• 🔍 Dunia kerja yang terus berubah: Cobot dan potensi bidang profesional baru

#️⃣ Tagar: #Kekurangan keterampilan #Cobot #Teknologi pengelasan #Logistik #Otomasi

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus