Universal Robots đã giới thiệu UR AI Trainer, một hệ thống mới được thiết kế để tăng tốc quá trình huấn luyện robot dựa trên AI cho tự động hóa công nghiệp. Nền tảng này được ra mắt tại NVIDIA GTC và đánh dấu sự chuyển dịch từ các quy trình robot được lập trình sẵn sang các quy trình chuyển động do AI phát triển. Được phát triển với sự hợp tác của Scale AI, giải pháp tập trung vào việc thu thập dữ liệu chuyển động và tương tác trong thế giới thực cho các ứng dụng robot.

Universal Robots giới thiệu UR AI Trainer tại NVIDIA GTC. Hình ảnh do Universal Robots cung cấp.

Kết nối khoảng cách giữa huấn luyện trong phòng thí nghiệm và triển khai tại nhà máy

Việc huấn luyện robot dựa trên AI thường gặp khó khăn khi chuyển từ mô phỏng trong phòng thí nghiệm sang môi trường sản xuất thực tế. Dữ liệu huấn luyện được tạo ra trong các điều kiện được kiểm soát có thể không phản ánh sự biến thiên cơ học, đặc tính chuyển động của vật thể hoặc điều kiện sản xuất trong thế giới thực. Vì vậy, robot được huấn luyện bằng mô phỏng thường cần được tinh chỉnh thêm trước khi triển khai.

Các phương pháp huấn luyện truyền thống cũng chủ yếu dựa vào tập dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu chỉ包含 hình ảnh không thể ghi nhận phản hồi mô-men xoắn, lực tiếp xúc hoặc sức cản của vật liệu. Những hạn chế này làm giảm hiệu suất trong các ứng dụng như lắp ráp, lắp ráp chèn và thao tác cộng tác.

Điều khiển mô-men xoắn trực tiếp bổ sung khả năng học có nhận biết lực

UR AI Trainer tích hợp Điều khiển mô-men xoắn trực tiếp và phản hồi lực vào quá trình huấn luyện. Điều này cho phép robot học cả quỹ đạo chuyển động lẫn đặc tính tương tác vật lý. Trong quá trình huấn luyện, hệ thống ghi lại mô-men xoắn, lực kẹp và trạng thái tiếp xúc để xây dựng các tập dữ liệu thực tế hơn.

Bằng cách kết hợp thông tin hình ảnh với phản hồi cơ học, robot học được cảm giác cần có của nhiệm vụ trong quá trình thực hiện. Điều này cải thiện hiệu suất trong các ứng dụng đòi hỏi chuyển động thích ứng, cộng tác với con người và thao tác chính xác.

Điều khiển mô-men xoắn trực tiếp cho phép robot học phản hồi lực, qua đó hỗ trợ huấn luyện dựa trên AI chính xác hơn. Hình ảnh do Universal Robots cung cấp.

Robot dẫn đầu thu thập dữ liệu chuyển động và tương tác

UR AI Trainer sử dụng mô hình huấn luyện dẫn đầu–bám theo. Người vận hành hướng dẫn một robot dẫn đầu thực hiện một chuỗi nhiệm vụ, trong khi hệ thống ghi lại thông tin về chuyển động, lực và hình ảnh. Dữ liệu thu thập được tổng hợp thành một tập dữ liệu Vision-Language-Action để huấn luyện các robot khác.

Sau đó, các robot bám theo có thể tái hiện những hành động đã học mà không cần lập trình thủ công. Điều này giảm thời gian kỹ thuật và cải thiện tính nhất quán giữa các cell robot. Phương pháp này cũng hỗ trợ triển khai nhanh hơn trong các hệ thống tự động hóa nhiều robot.

Lập trình robot dựa trên AI cho tự động hóa công nghiệp

UR AI Trainer là một bước tiến hướng tới huấn luyện máy với máy trong lĩnh vực robot công nghiệp. Các mô hình AI có thể tối ưu hóa quỹ đạo chuyển động, cân bằng tốc độ và độ chính xác, đồng thời thích ứng với môi trường sản xuất thay đổi. Điều này làm giảm sự phụ thuộc vào việc lập trình thủ công bằng bảng dạy và đơn giản hóa quá trình đưa hệ thống vào vận hành.

Phần lớn quá trình xử lý được thực hiện trên các nền tảng điện toán AI bên ngoài thay vì bộ điều khiển robot. Kiến trúc này cho phép tích hợp các khả năng AI nâng cao mà không làm tăng độ phức tạp của phần cứng, đồng thời hỗ trợ triển khai trên quy mô lớn cho nhiều hệ thống tự động hóa.

Ứng dụng trong tự động hóa công nghiệp

UR AI Trainer hỗ trợ tự động hóa lắp ráp, cấp phôi cho máy và xử lý vật liệu. Hệ thống đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ cần điều khiển có nhận biết lực như lắp ráp chèn, đánh bóng và đóng gói. Các môi trường sử dụng robot cộng tác cũng được hưởng lợi từ khả năng điều khiển chuyển động thông minh hơn và tương tác thích ứng.

Về tác giả

Lin Haoyu chuyên đưa tin về tự động hóa công nghiệp, robot và các công nghệ sản xuất dựa trên AI.