基于人工智能的学习过程可对 CAD 模型进行优化
物体识别事先在一个逼真的仿真环境中进行训练。在此过程中，CAD 模型在颜色反应、材料和照明条件方面得到优化。“每一个要从料箱中抓取的物体都要提前在这个人工智能支持的仿真环境中训练一段时间。这种训练过程可以通宵进行，因此第二天就可以使用该应用。”KUKA 搬运和视觉产品组合经理 Michael Hohenäcker 说道。通过人工智能的应用，对任意物体的识别都进行了优化，因此，即使在困难的场景下也能识别这些物
KUKA 推出市场上台智能箱中取物机器人
- 发表时间：2022-10-18 16:41:13
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2022年10月6日
由于采用箱中取物应用，所以可以实现箱中取物
人将手伸入容器中，例如取出一根螺栓，而手臂不会撞到容器边缘，这对人类而言并不是什么挑战。但对于机器人而言，则截然不同。为了让机器人以正确的角度将机械手伸进料箱中，并从那里抓取正确的零件，运动轨迹必须地规划好。这样，机器人可以完成箱中取物，替代人类从事那些枯燥、单调的工作 – 可靠、快速，而且不知疲倦。为了计算机器人运动轨迹和抓取时的角度，KUKA 联袂视觉专家 Roboception 共同开发了一款工艺程序包，无需太多的编程工作即可整合到生产流程中。
为零碰撞箱中取物，深度开发轨迹规划
包含在工艺程序包中的 Roboception 的 3D 视觉系统，将环境和待取出物体的图像发送至计算机，以实现完美的无奇点轨迹规划。计算机将计算出机器人小臂至需要抓取物体的确切路径，其中也包括计算机器人结构和抓手的数据。KUKA.SmartBinPicking 软件可计算出从料箱中抓取工件的高效路径，而机器人小臂不会发生碰撞。此零碰撞轨迹规划将停机时间减少到低限度。当识别到物体时，无论是否杂乱无章，软件还会优先考虑机器人先抓取哪些零件。例如，因为零件处于上部。
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