工业机器人是怎么处理数据的呢?——安川机器人
无论是传统的工业机器人还是*先进的协作机器人,它们都依赖传感器数据来建立更好的机器学习(ML)和人工智能(AI)模型。基于这些模型,工业机器人可以在各种动态的现实环境中进行实时决策和导航。它是为机器人传感器提供关键数据的ml/AI系统。现在,传感器可以融合机器人采集的数据,使机器人具有更好的感知和意识。
机器学习有两个主要组成部分: 训练和推理,整个过程可以在完全不同的处理平台上执行。 训练通常是离线完成的,不管是在桌面上还是在云端,包括将大数据整合到神经网络中。 训练阶段配备了训练有素的人工智能系统,能够执行特定任务,例如调查装配线上的瓶颈。
应用的传感和智能传感对于机器人来说是很重要的,因为机器人想要实现高效的性能,特别是ml/ai系统,这在很大程度上取决于为这些系统提供关键数据的传感器的性能。虽然工厂的大部分工作仍然是手工完成的,但工业机器人将取代人类的部分工作,使工厂的生产自动化。
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