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韩国国立大学机电系教授,李群自动化首席科学家FrankC.Park:工业机器人中的机器学习很重要-太阳集团娱乐官方网站
时间:2021-01-26 来源:太阳集团娱乐网址 浏览量 79805 次

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太阳集团娱乐官方网站_很多人说,将机器学习应用到实际机器人上是具有挑战性的。因为控制不道德比识别图片中的物体简单得多。

例如,“工业机器人自我学习”可以捕捉各种物品,让工业机器人看视频制作鸡尾酒,工业机器人也使用自我学习软件,训练机器人阅读的机器学习系统后,使这个机器学习系统适应类似的机器人动作,超越工业机器人,非常注意工业机器人和环境的融合。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),但在工业机器人创意创业者的眼里,这条路是不可避免的。最近在东莞举行的李军自动化年度发表会上,他们被聘请为新首席科学家Frank C.Park,韩国国立大学机械系教授。在演讲过程中,以生动的PPT展示了工业机器人的机器学习和非常极致。

以下是(公共号码:)提取的精华内容。三菱电机的Kodaira表示,机器人行业迫切需要系统集成的想法。工业机器人只是一个部件,必须集成到系统中才能有价值。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),但每个系统都要特别定制,与其他系统的链接也要努力。

因此,整个工业机器人系统的成本往往是机器人硬件的3倍到20倍。其中一个软件计划至少占40%。

为了创造符合时代趋势的更好的工业机器人(工业机器人库),需要通过软件进行改进。其中还包括分解拟合计划(最长时间,大于损失的能量)。任务开发及优化模拟(机器人工作单位的模拟,工厂的模拟)这张照片是韩国工业机器人的发展史。

从韩国来看,2002年韩国现代6轴机器人经常出现,到目前为止irLib 2016备受赞誉的动作计划。这里我想说的是,irLib除了可以应用于单个机器人的优化之外,还可以应用于多机器人、多任务的优化。显然,在多机器人多任务中,还包括确认机器人的最佳位置、多机器人协作工作。

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(威廉莎士比亚、多机器人、多机器人、多机器人、多机器人、多机器人、多机器人、多机器人、多机器人)下面是端对端能源轨迹的例子。长机器人手臂上的输出扭矩增加30% ~ 40%,能量损失不会增加5% ~ 6%。

当然,除了优化之外,工业机器人的检查也是最重要的。这时,在今年的各种AI会议上,大冷的机器学习有帮助,机器学习在检查中不言而喻。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习、机器学习)例如,基于视觉的机器学习需要在看智能手机屏幕时大量使用产品标签。例如,检查耳机孔的质量时需要基于声音的机器学习。例如,检查瓶口纹样时要使用。

也就是说,只要有感官输出的地方,就可以在检查系统中用相关机器学习。最后,我想传达的是,我们的目标是通过更先进的设备的软件和算法,超越更好的产业自动化。摘要:工业机器人重新加入机器学习,业内人士众说纷纭,目前还只是过度实际情况。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、机器名言) (但去年12月,Fanuc在东京国际机器人展览会上展示了加强自学训练的机器人。这个机器人可以用深度提高自学的技术训练自己,随时自学新的任务。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧))在准备学习东西的同时,还要捕捉这个过程的视频。

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不管每次它是顺利还是结束,它都会忘记物品的宽度是什么,用它教的科学知识来改进控制其行为的深度自学模型或大型神经网络。约翰肯尼迪,学习)但是面对现在灵活生产更低的声音,我们不能再让工业机器人像过去一样继续执行简单的新任务了。新的编程需要几周的时间。

可以想象,如果机器人在承担新的工作之前,看到别人再做一次,“学习这个新的动太阳集团娱乐官方网站作”不会对现在的工业机器人生产过程产生质的变化。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),成功)在产业4.0的领先潮流中,与外国的差距依然不会那么大。(工业)。 原创文章,发布许可禁令。

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