Hubei pasirašė strateginį susitarimą dėl pirmojo atvirojo robotų pramonės{0}}architektūros lytėjimo pažinimo centro įkūrimo
Palik žinutę
Gegužės 5 dienąth, Uhano Rytų ežero naujųjų technologijų plėtros zonoje, Hubei humanoidinių robotų inovacijų centras, Wuhan Huaweike Intelligent Technology Co., Ltd. ir Hubėjaus humanoidinių robotų pramonės aljansas pasirašė strateginio bendradarbiavimo susitarimą, siekdami kartu sukurti pirmąjį pramonėje atvirą-architektūros, itin{3}}didelio masto pažinimo modulio{{4} Centras sistemingai rinks ir apmokys robotų lytėjimo duomenis, spręs ilgalaikį pramonės iššūkį- dėl suskaidytų lytėjimo duomenų ir leis robotams „suvokti pasaulį“.
Kodėl lytėjimo pojūtis tapo humanoidinių robotų kūrimo akcentu?
Pramonė vis daugiau dėmesio skiria humanoidinių robotų lytėjimo pojūčiams.Neseniai X platformos vartotojas atskleidė, kas atrodo kaip Tesla Optimus 3 humanoidinio roboto prototipas. Anksčiau buvo demonstruojami tokie veiksmai, kaip „teniso kamuoliuko gaudymas“, kurie priklauso nuo lytėjimo realiuoju laiku-atsiliepimu, todėl internautai spėliojo, kad šis robotas gali panaudoti elektroninę odą keliose srityse, kad sukurtų lytėjimo sistemą.
Priežastis, dėl kurios humanoidinių robotų lytėjimo sistemos sulaukė didelio pasaulinių pagrindinių įmonių dėmesio, yra iš dalies dėl įvairaus ir sudėtingo žmogaus lytėjimo suvokimo pobūdžio. Lytėjimo pojūtis visada buvo pagrindinė žmogaus jutimo sistemos sudedamoji dalis, suteikianti lemiamą reikšmę interaktyvioms humanoidinių robotų suvokimo ir automatizavimo sistemoms. Tai leidžia tiksliau nustatyti objekto padėtį ir paviršiaus savybes. Kita vertus, apmokius humanoidinius robotus integruoti kelių šaltinių jutiklių duomenis, pvz., regėjimą, lytėjimą ir jėgos suvokimą, gilaus mokymosi modeliai įgalina kryžminį-modalinį susiejimą ir gilų daugiarūšių{5}}duomenų susiliejimą. Tai suteikia humanoidiniams robotams žmogaus -panašių pažinimo savybių ir palengvina kryžminio-scenarijaus perkėlimą, o tai yra esminė kryptis siekiant pakelti jų galimybes į kitą etapą.
Žvelgiant iš rinkos perspektyvos, investicijos į lytėjimo technologijas taip pat reiškia būsimą augimą.Remiantis „Precedence Research“ duomenimis, pasaulinė lanksčių lytėjimo jutiklių rinka, kaip humanoidinio roboto suvokimo pagrindas, iki 2034 m. pasieks 31,06 mlrd.
Kokie iššūkiai kyla kuriant lytėjimo duomenų gavimo ir mokymo platformą?
Lytėjimo duomenų gavimo ir mokymo platformos kūrimas yra labai sudėtingas tarpdisciplininis sistemų inžinerijos darbas. Jo sudėtingumas gerokai viršija platformų, tokių kaip regėjimas ar kalba, kūrimą. Sukurti lytėjimo duomenų suvokimo sistemą robotams humanoidams nėra paprasta užduotis. Norint sudaryti uždarą -ciklo sistemą, apimančią duomenų rinkimą, algoritmų optimizavimą ir aparatinės įrangos pritaikymą, reikia giliai integruoti pažangiausius-mechanikos inžinerijos, kompiuterių mokslo, pažinimo mokslų, medžiagų mokslo ir kitų sričių pasiekimus. Tik tada šis tikslas tikrai gali būti pasiektas. Tai atkreipė didelį dėmesį į naujai įkurtą Hubei lytėjimo mokymo centrą. Projektas sukuria „1+10+1000+N“ lytėjimo suvokimo platformos sistemą (1 įkūnyta lytėjimo suvokimo architektūra / 10+ pagrindiniai scenarijai / 1000+ bendri objektai / N kategorijų realaus-apibendrintų programų). Keturių dimensijų naujovėmis siekiama išspręsti daugybę pažangiausių{14}robotinių lytėjimo sistemų iššūkių ir patobulinti humanoidinių robotų manipuliavimo galimybes.
Šiame lytėjimo mokymo centre integruotas multimodalinis lytėjimo duomenų gavimas, pritaikytas daugiau nei 10 pagrindinių scenarijų, įskaitant sveikatos priežiūrą, mažmeninę prekybą, pramonę ir laboratorijas.Ji sukūrė daugiau nei 1 000 realaus pasaulio objektų lytėjimo duomenų rinkinį, sukūrusi pagrindinę fizinio pasaulio lytėjimo duomenų bazę. Tai suteikia turtingų, autentiškų lytėjimo pavyzdžių, skirtų AI mokymui tarp gamintojų, todėl robotai gali atlikti tikslias operacijas ir sąveikauti su aplinka. Lygiavertis „lytėjimo kraštovaizdžio“ žemėlapiui, jis palaiko įvairiose-pramonėse ir įvairiuose-scenarijų humanoidinių robotų diegimą, taip pat padeda pagrindą ilgalaikėms-, didelio masto{8}}centro operacijoms.
