मुलायम रोबोट भुजा के द्वारा विकसित Festo सीख सकते हैं, वस्तुओं के हेरफेर के

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2019-03-01 22:00:16

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मुलायम रोबोट भुजा के द्वारा विकसित Festo सीख सकते हैं, वस्तुओं के हेरफेर के Source:

के लिए एक दूसरे के अंश पल से पहले आप एक वस्तु लेने के लिए अपने हाथ में, अपने मस्तिष्क की गणना करेगा सभी संभव आंदोलनों के संयोजन के लिए आवश्यक सुरक्षित रूप से और सुरक्षित रूप से समझ और वस्तु ले जाने के लिए. इस अवचेतन मस्तिष्क के समारोह में विकसित करता है एक आदमी के साथ एक बच्चे में सीखने की प्रक्रिया है । का परिणाम एक ही प्रशिक्षण दृष्टिकोण के द्वारा प्रदर्शन किया जर्मन कंपनी Festo है कि विनिर्माण औद्योगिक उपकरण और स्वचालन प्रणाली है । कंपनी शुरू की एक नया रोबोट भुजा BionicSoftHand है, जो न केवल एक अद्भुत लचीलापन है, लेकिन यह भी कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करता गणना करने के लिए सही एल्गोरिथ्म के लिए वस्तुओं के हेरफेर के लिए जब तक, वास्तव में, उन्हें ले जाता है.

BionicSoftHand का एक और उदाहरण है एक नरम दृष्टिकोण करने के लिए रोबोटिक्स है । उद्योगों में प्रयोग किया जाता ले जाने के लिए भारी वस्तुओं, स्टील का बना है और काम के आधार पर एक शक्तिशाली वायवीय प्रणालियों बनाने, उन्हें मजबूत और तेज है, लेकिन काफी असंवेदनशील है. संपर्क के साथ मशीन के समय में व्यक्ति अपने काम के सबसे अक्सर विनाशकारी परिणाम के साथ बाद के लिए. बारी में, तथाकथित नरम रोबोटों इसके निर्माण में इस्तेमाल किया मुख्य रूप से और अधिक लचीला सामग्री, उदाहरण के लिए, स्मार्ट कपड़े या inflatable भागों. इसलिए, उन लोगों के साथ बातचीत में काफी कम दर्दनाक है ।

अधिकतम सुरक्षा के लिए, Festo उपयोग नहीं करता है, नए रोबोट भुजा ठोस कंकाल संरचना है । इसके बजाय, यह के साथ सुसज्जित है एक inflatable धौंकनी है, जो का उपयोग कर बनाया 3 डी प्रिंटिंग प्रौद्योगिकी के तीन आयामी कपड़े के बने लोचदार फाइबर, जो झुकता के साथ हाथ के आंदोलन जब धौंकनी हवा के साथ आपूर्ति की है । दूसरे शब्दों में, यदि आप सरल, यह लगता है सभी को और अधिक काम हमारी मांसपेशियों और tendons.

नरम उंगलियों के लिए एक रोबोट हाथ के साथ सुसज्जित सेंसर BionicSoftHand जड़ता (आंदोलन) और बिजली भी बनाई गई के आधार पर लचीला सामग्री है कि कर सकते हैं मोड़, जबकि गति में है । सेंसर प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए नियंत्रण प्रणाली, हाथ के बारे में सूचित करने के चल रहे आंदोलनों, हाथ और उंगलियों के रूप में अच्छी तरह के रूप में वस्तु के साथ संपर्क. इसके अलावा, वे जानकारी देने के बारे में क्या चीज है में स्थित हाथ के लिए अपने हेरफेर. दूसरे शब्दों में, की रेंज सेंसर देता है धारणा के हाथ से संपर्क करें, नकल की हमारी समझ को स्पर्श करें.

आमतौर पर औद्योगिक रोबोट manipulators क्रमादेशित रहे हैं इतना है कि वे प्रदर्शन कर सकते हैं की एक अनंत संख्या में कुछ विशिष्ट आंदोलनों. बेशक, अपने सिस्टम की अनुमति एक निश्चित राशि के लिए वैकल्पिक कार्य निष्पादन, लेकिन आम तौर पर उनके काम के लिए कम है के एक ही सेट के साथ जोड़तोड़ उदाहरण के लिए, वस्तुओं चलती है, उन्हें एक जगह से दूसरे करने के लिए ।
BionicSoftHand इस संबंध में, और अधिक की तरह "एक आदमी" के लिए: शुरू करने से पहले गड़बड़ी की वस्तु की प्रणाली द्वारा कृत्रिम बुद्धि के लिए अपने स्वयं के प्रयास के हर संभव संयोजन लेने के लिए कैसे एक वस्तु के रूप में यह घुमाया जा रहा है और पर वापस डाल दिया. ऐसा करने के लिए, यह एक जटिल आभासी सिमुलेशन परीक्षण और त्रुटि का चयन करता है, उचित विकल्प के लिए आगे की कार्रवाई. एक बच्चे के रूप में, आप शायद 100 बार गिरा दिया कप के लिए एक पेय के साथ, अभी तक नहीं सीखा है करने के लिए ठीक से रखने के लिए. तो, BionicSoftHand एक ही बात करता है, केवल एक आभासी वातावरण में जा रहा है, के माध्यम से अरबों की गलत विकल्प और अंत में खोजने के लिए सबसे सही और इष्टतम है । एक दूसरे विभाजन के लिए.

डेमो वीडियो में रोबोट का काम दिया स्थानांतरित करने के लिए हाथ में रखा गया है 12-पक्षीय वस्तु तो है कि एक निश्चित चेहरा देख रहा था. यह कैसे करना है – कार नहीं है समझाया. सबसे पहले, का उपयोग कर एक 3 डी कैमरा के साथ गहराई धारणा मशीन बनाता है एक डिजिटल कॉपी में वस्तु की ओर, और फिर यह जगह में एक सिमुलेशन के साथ कई आभासी हाथ हेरफेर कि जब तक वस्तु, जब तक आप सही संयोजन है । फिर आता है भौतिक हाथ BionicSoftHand. इस विधि के साथ, सीखने की मशीन कर सकते हैं बहुत तेजी से सीखते बच्चे । इस प्रकार, जब आप एक नया कार्य प्रदर्शन, यह उपयोग कर सकते हैं पहले से ही सीखा है इससे पहले, एल्गोरिदम में हेरफेर के लिए.

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