I robot di fabbrica adottano una strategia di intelligenza guidata dal movimento per aumentare le capacità cognitive
In un importante sviluppo per il mondo dell'automazione industriale, è stato progettato un nuovo robot di nome CyRo per affrontare le sfide di adattamento che hanno a lungo limitato il settore. A differenza dei robot industriali convenzionali, CyRo non si basa esclusivamente su pipeline di machine learning (ML) per il riconoscimento degli oggetti, ma adotta un approccio unico che affronta persino il noto problema della "bottiglia trasparente".
La caratteristica distintiva di CyRo è un sistema basato su eventi che evidenzia i contorni in movimento mentre filtra gli elementi statici dello sfondo. Questo sistema, combinato con le telecamere a doppio obiettivo per la rilevazione del movimento, consente al robot di associare istantaneamente gli elementi in movimento allo stesso oggetto, fornendogli una comprensione spaziale in tempo reale attraverso l'interazione fisica.
Il robot determina dove può afferrare un oggetto in modo sicuro, valuta se le superfici scivoleranno o si romperanno sotto pressione e valuta la distribuzione del peso, tutto senza fare affidamento su immagini statiche o analisi dei modelli di colore. Questo approccio consente a CyRo di gestire gli oggetti che possono apparire molto diversi a causa di variazioni di illuminazione, posizione o quando le parti sono nascoste.
I robot industriali tradizionali spesso richiedono un'ampia formazione e un ambiente controllato per funzionare efficacemente. L'approccio basato sul riconoscimento richiede agli ingegneri di eliminare la variabilità dall'ambiente per evitare costosi cicli di personalizzazione, limitando i robot a compiti controllati. Al contrario, il sistema di visione basato sul movimento di CyRo impara interagendo con oggetti sconosciuti in tempo reale, eliminando la necessità di milioni di immagini di esempio, etichettatura, impostazione delle regole e addestramento del modello.
CynLr, l'azienda dietro CyRo, ha ricevuto la validazione da importanti case automobilistiche come General Motors e DENSO per il suo approccio innovativo. La configurazione a doppio obiettivo del robot CyRo consente la percezione della profondità in tempo reale senza richiedere sensori a luce strutturata o a tempo di volo. Se l'interazione iniziale non va a buon fine, CyRo può cambiare posizione o ruotare l'oggetto per ottenere visuali alternative.
Le telecamere a evento, anche note come telecamere neuromorfiche, rispondono solo alle variazioni di intensità e rilevano il movimento a livello di pixel singolo. Questa caratteristica consente a CyRo di funzionare efficacemente in una vasta gamma di ambienti, a differenza dei sistemi tradizionali che spesso falliscono quando si presentano le variabilità della vita reale. Il risultato è un sistema che funziona solo in ambienti ideali e fallisce quando si presentano le variabilità della vita reale, spiegando perché i costi di programmazione e integrazione dei robot superano i costi dell'hardware e perché molti produttori abbandonano i progetti di automazione prima del completamento.
Il design innovativo e l'approccio adattabile di CyRo sono destinati a rivoluzionare il paesaggio dell'automazione industriale, offrendo una soluzione ai problemi di adattamento a lungo
