Den prediktiva styrmodellen i Boston Dynamics-robotar och vilka industriella tillämpningar är särskilt effektiva med Spot och Atlas?

🔍🧠 Hur fungerar Model Predictive Control (MPC) exakt i Boston Dynamics robotar?

Hyundai och Boston Dynamics har samarbetat för att utveckla avancerade algoritmer för modellprediktiv styrning (MPC). Detta samarbete syftar till att förbättra kapaciteten hos Boston Dynamics-robotar, såsom Atlas, genom att möjliggöra mer effektiv förutsägelse och anpassning av deras rörelser. MPC är en styrstrategi som använder en modell av systemet för att förutsäga framtida resultat och optimera styråtgärder därefter. Denna metod gör det möjligt för robotar att utföra komplexa uppgifter med större precision och anpassningsförmåga genom att förutse hur deras handlingar kommer att påverka miljön och justera i realtid.

Integreringen av MPC i Boston Dynamics robotar är en del av en bredare satsning på att utnyttja avancerad AI och maskininlärningsteknik. Dessa förbättringar syftar till att förbättra robotarnas förmåga att navigera i komplexa miljöer, utföra dynamiska uppgifter och interagera mer naturligt med människor. Hyundais deltagande i detta initiativ återspeglar deras strategiska fokus på att utnyttja robotteknik och AI för att driva innovation inom olika industriella tillämpningar.

Model Predictive Control (MPC) är inte i sig en form av artificiell intelligens (AI), utan snarare en avancerad styrmetod som använder matematiska modeller för att förutsäga framtida systemtillstånd och beräkna optimala styråtgärder. MPC kan dock kombineras med AI-teknik för att förbättra dess prestanda. Till exempel kan maskininlärning användas för att förbättra modellerna som används i MPC eller för att utveckla adaptiva styrstrategier.

I praktiken innebär detta att MPC, genom användning av AI-tekniker som maskininlärning, kan anpassa sig till förändrade förhållanden och förbättra effektiviteten och noggrannheten i sin styrning. Denna kombination betraktas ofta som en utökning eller vidareutveckling av MPC, som i fallet med MPC 2.0, som explicit integrerar maskininlärning för att kontinuerligt lära sig av data och optimera sin styrning.

🤖🔧 Modellera prediktiv styrning i Boston Dynamics-robotar

Modellprediktiv styrning är en avancerad styrstrategi som avsevärt förbättrar kapaciteten hos robotar som de från Boston Dynamics, inklusive Atlas och Spot. Den använder en dynamisk modell av robotarna för att förutsäga framtida tillstånd och optimera styråtgärder över en specificerad tidshorisont. Denna metod gör det möjligt för robotarna att utföra komplexa uppgifter mer exakt och adaptivt.

🔍🛠️ Hur MPC fungerar

1. Förutsägelse och optimering

MPC använder en dynamisk modell av roboten för att simulera möjliga framtida tillstånd inom en prediktionshorisont. Kontrollåtgärder optimeras sedan för att minimera en kostnadsfunktion, vilket vanligtvis inkluderar mål som att minimera avvikelser från en önskad bana eller undvika hinder.

2. Iterativ process

Även om MPC beräknar en sekvens av kontrollåtgärder, utförs endast den första åtgärden. Denna process upprepas vid varje tidssteg, och nya mätdata införlivas och de optimala åtgärderna beräknas om. Denna iterativa metod kallas även "Receding Horizon Control".

3. Justering i realtid

Genom att kontinuerligt uppdatera förutsägelser och kontrollåtgärder baserade på realtidsfeedback gör MPC det möjligt för robotar att dynamiskt anpassa sig till förändrade miljöer och uppgifter. Detta förbättrar deras förmåga att navigera i komplex terräng och interagera effektivt med sin omgivning.

⚙️📈 Fördelar med Boston Dynamics-robotar

Atlas

MPC gör det möjligt för Atlas att utföra dynamiska helkroppsrörelser, upprätthålla balans och navigera i ostrukturerade miljöer. Denna förmåga är särskilt viktig för tillämpningar som katastrofhjälp, där roboten måste navigera genom bråte och utföra räddningsinsatser.

Fläck

Spot drar nytta av MPC genom förbättrad mobilitet och autonomi i industriella miljöer. Den kan utföra uppgifter som platsinspektioner, datainsamling och fjärranalys med hög tillförlitlighet och minimal mänsklig intervention.

🏭🤖 Industriella tillämpningar av Spot och Atlas

🔎🏗️ Plats

Tack vare Model Predictive Control (MPC) har Spot förbättrat mobilitet och autonomi – Bild: Boston Dynamics

1. Byggnation

Spot används för platsinspektioner, övervakning av byggprojekt och för att säkerställa säkerheten genom att autonomt förflytta sig på byggarbetsplatser.

2. Olje- och gasindustrin

Spot utför fjärrdiagnostik i farliga miljöer, vilket minskar behovet av mänsklig närvaro i potentiellt farliga områden.

3. Energisektorn

Han hjälper till med att övervaka infrastrukturen och utföra rutinmässiga underhållskontroller.

🚑⚒️ Atlas

Vilka innovativa teknologier har Hyundai introducerat i utvecklingen av Atlas – Bild: Boston Dynamics

1. Katastrofhjälp

Atlas kan ta sig fram i svår terräng för att assistera vid sök- och räddningsuppdrag och ge stöd på platser där människor inte kan ta sig säkert.

2. Industriell automation

Atlas kan automatisera repetitiva eller farliga uppgifter i produktionsmiljöer, vilket ökar effektiviteten och säkerheten.

3. Akademisk forskning

Atlas fungerar som en plattform för robotforskning och möjliggör studier av avancerade tekniker inom förflyttning och manipulation.

⚡📊 Särskilt effektiv i industriella tillämpningar

Modellprediktiv styrning gör det möjligt för Boston Dynamics-robotar att prestera betydligt bättre i komplexa miljöer. Deras exakta styrning och förmåga att anpassa sig i realtid gör dem särskilt effektiva i industriella tillämpningar där konventionella styrmetoder ofta är otillräckliga.

📣 Liknande ämnen

• 🍀 Automation mot kompetensbrist: Cobotarnas roll
• 🤖 Formar framtiden: Hur cobotar revolutionerar arbetsmarknaden
• 🔧 Svetsteknik omdefinierad: Effektivitet genom cobotar
• 📦 Flexibla hjälpare: Cobotar inom logistikbranschen
• 🏗️ Där tekniken stöder människor: Cobotar i olika branscher
• 💡 Löser bristen på kvalificerad arbetskraft med teknik: Fördelar med cobotar
• 🏥 Från lagret till sjukhuset: Cobotar i nya sektorer
• 📊 Öka produktiviteten, förbättra säkerheten: Strategier med cobotar
• 🚀 Säkra konkurrenskraft genom cobotar: En titt in i framtiden
• 🔍 Den föränderliga arbetsvärlden: Cobotar och deras potential för nya karriärområden

#️⃣ Hashtaggar: #Kompetensbrist #Cobotar #Svetsteknik #Logistik #Automatisering

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus