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

Universal Robots представила UR AI Trainer — новую систему, разработанную для ускорения обучения роботов на основе ИИ в промышленной автоматизации. Платформа была представлена на NVIDIA GTC и знаменует переход от заранее запрограммированных роботов к рабочим процессам движения, разработанным с помощью ИИ. Решение, созданное в сотрудничестве с Scale AI, сосредоточено на сборе данных о движениях и взаимодействиях в реальных условиях для применения в робототехнике.

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

Преодоление разрыва между лабораторным обучением 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, полученные в контролируемых условиях, могут не отражать реальные механические вариации, поведение объектов или условия производства. В результате роботы, обученные в симуляции, часто требуют дополнительной настройки перед внедрением.

Традиционные методы обучения в основном опираются на визуальные данные. Только визуальная информация не может передать крутящий момент, силы контакта или сопротивление материалов. Эти ограничения снижают эффективность в таких задачах, как сборка, вставка и совместная работа.

Прямое управление крутящим моментом добавляет обучение с учетом силы

UR AI Trainer интегрирует прямое управление крутящим моментом и обратную связь по силе в процесс обучения. Это позволяет роботам изучать как траектории движения, так и характеристики физического взаимодействия. Во время обучения система записывает крутящий момент, силу захвата и поведение при контакте для создания более реалистичных наборов данных.

Объединяя визуальную информацию с механической обратной связью, роботы учатся ощущать выполнение задач. Это улучшает работу в приложениях, требующих адаптивного движения, совместной работы с человеком и точной обработки.

Прямое управление крутящим моментом позволяет роботам изучать обратную связь по силе, обеспечивая более точное обучение на основе ИИ. Изображение предоставлено Universal Robots.

Ведущий робот собирает данные о движениях и взаимодействиях

UR AI Trainer использует модель обучения «ведущий-ведомый». Оператор управляет ведущим роботом, выполняя последовательность задач, в то время как система записывает данные о движениях, силах и визуальной информации. Собранные данные компилируются в набор Vision-Language-Action для обучения дополнительных роботов.

Ведомые роботы затем могут воспроизводить изученные действия без ручного программирования. Это сокращает время инженерной настройки и повышает согласованность работы в роботизированных ячейках. Такой подход также ускоряет внедрение в системах с несколькими роботами.

Программирование роботов на основе ИИ для промышленной автоматизации

UR AI Trainer представляет собой шаг к обучению машин друг у друга в промышленной робототехнике. Модели ИИ могут оптимизировать траектории движения, балансировать скорость и точность, а также адаптироваться к изменяющимся условиям производства. Это снижает зависимость от ручного программирования с помощью пульта и упрощает запуск систем.

Большая часть обработки выполняется на внешних вычислительных платформах ИИ, а не на контроллерах роботов. Такая архитектура обеспечивает продвинутые возможности ИИ без увеличения сложности аппаратного обеспечения и поддерживает масштабируемое внедрение в нескольких автоматизированных системах.

Применение в промышленной автоматизации

UR AI Trainer поддерживает автоматизацию сборки, обслуживание станков и обработку материалов. Он особенно подходит для задач, требующих управления с учетом силы, таких как вставка, полировка и упаковка. Среды с совместными роботами также выигрывают от улучшенного интеллекта движения и адаптивного взаимодействия.

Об авторе

Лин Хаою освещает темы промышленной автоматизации, робототехники и технологий производства на основе ИИ.