Universal Robots запускает UR AI Trainer для обучения роботов на основе ИИ

Universal Robots представила UR AI Trainer — новую систему, предназначенную для ускорения обучения роботов на основе ИИ для промышленной автоматизации. Платформа была представлена на NVIDIA GTC и знаменует переход от заранее запрограммированных роботизированных сценариев к рабочим процессам движения, разработанным с помощью ИИ. Решение, созданное в сотрудничестве с Scale AI, ориентировано на сбор данных о движениях и взаимодействиях в реальном мире для робототехнических приложений.

Universal Robots представляет UR AI Trainer на NVIDIA GTC. Изображение предоставлено Universal Robots.

Преодоление разрыва между обучением в лаборатории и внедрением на производстве

Обучение роботов на основе ИИ часто сталкивается с трудностями при переходе от лабораторных симуляций к реальным производственным условиям. Данные для обучения, созданные в контролируемой среде, могут не отражать реальные механические различия, поведение объектов или производственные условия. В результате роботам, обученным в симуляции, часто требуется дополнительная настройка перед внедрением.

Традиционные подходы к обучению также в основном опираются на визуальные наборы данных. Данные, содержащие только визуальную информацию, не могут передать обратную связь по крутящему моменту, контактные усилия или сопротивление материалов. Эти ограничения снижают эффективность в таких приложениях, как сборка, установка и совместная работа с объектами.

Прямое управление крутящим моментом обеспечивает обучение с учетом усилия

UR AI Trainer интегрирует прямое управление крутящим моментом и обратную связь по усилию в процесс обучения. Это позволяет роботам осваивать как траектории движения, так и характеристики физического взаимодействия. Во время обучения система записывает данные о крутящем моменте, силе захвата и поведении при контакте, формируя более реалистичные наборы данных.

Объединяя визуальную информацию с механической обратной связью, роботы учатся тому, какие ощущения должны сопровождать выполнение задач. Это повышает эффективность в приложениях, требующих адаптивного движения, взаимодействия с человеком и точного обращения с объектами.

Прямое управление крутящим моментом позволяет роботам обучаться на основе обратной связи по усилию, обеспечивая более точное обучение с помощью ИИ. Изображение предоставлено Universal Robots.

Ведущий робот собирает данные о движениях и взаимодействиях

UR AI Trainer использует модель обучения «ведущий — ведомый». Оператор проводит ведущего робота через последовательность задач, пока система записывает информацию о движениях, усилиях и визуальных данных. Собранные данные объединяются в набор Vision-Language-Action для обучения дополнительных роботов.

После этого ведомые роботы могут воспроизводить выученные действия без ручного программирования. Это сокращает время работы инженеров и повышает согласованность между роботизированными ячейками. Такой подход также обеспечивает более быстрое внедрение в многороботизированных системах автоматизации.

Программирование роботов на основе ИИ для промышленной автоматизации

UR AI Trainer представляет собой шаг к обучению «машина — машина» в промышленной робототехнике. Модели ИИ могут оптимизировать траектории движения, находить баланс между скоростью и точностью и адаптироваться к изменяющимся производственным условиям. Это снижает зависимость от ручного программирования с помощью пульта обучения и упрощает ввод в эксплуатацию.

Большая часть вычислений выполняется на внешних платформах для работы с ИИ, а не на контроллерах роботов. Такая архитектура обеспечивает расширенные возможности ИИ без усложнения аппаратной части и поддерживает масштабируемое внедрение в нескольких системах автоматизации.

Применение в промышленной автоматизации

UR AI Trainer поддерживает автоматизацию сборки, обслуживание станков и перемещение материалов. Особенно хорошо он подходит для задач, требующих управления с учетом усилия, таких как установка, полировка и упаковка. Среды с коллаборативными роботами также выигрывают от более развитого интеллекта движения и адаптивного взаимодействия.

Об авторе

Линь Хаоюй освещает темы промышленной автоматизации, робототехники и технологий производства на основе ИИ.