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      最強機械手!無需提前了解物體,100%識別,適用多種非結構化場景

      拆包雜貨是一項簡單且單調的任務。例如,你伸手去拿一個包,摸一下物品,然后把里面的東西拿出來,掃了一眼之后再決定把它存儲在哪里。

      現在,這個重復性的工作要被機械手代替了。

      據新智元報道,MIT和普林斯頓大學研究人員開發一款名為“拾放(pick-and-place)”的系統?!笆胺拧毕到y由一個標準的工業機器人手臂組成,研究人員配備了一個定制的抓手和吸盤。 他們使用算法讓機械手能夠評估一堆隨機物體,并確定在雜物中抓取或吸附物品的最佳方式,而不必在拾取物體之前了解物體。

      最近,麻省理工學院和普林斯頓大學的工程師們開發出了一種機器人系統,能夠協助完成挑選和分揀任務,在從倉庫產品組織到清理災難區域的碎片等各項任務中都將有用武之地。

      該團隊開發的名為“拾放(pick-and-place)”的系統由一個標準工業機器人手臂組成,研究人員配備了一個定制抓手和吸盤。他們開發了一種“物體不可知(object-agnostic)”的抓取算法,使機器人能夠評估一堆隨機物體,并確定在雜物中抓取或吸附物品的最佳方式,而不必在拾取物體之前了解物體。

      工業機器人機械手

      一旦它成功抓住了一件物品,機器人將其從箱子中取出。然后一組攝像機從不同角度拍攝物體圖像,并借助新的圖像匹配算法,機器人可以將抓取物體的圖像與其圖像庫進行比較以找到最接近的匹配。通過這種方式,機器人識別物體,然后將其收藏在另一個單獨的箱中。

      然而,Rodriguez正在努力將機器人設計成更靈活、適應性更強和更智能的采集器,它將適用于零售倉庫等非結構化的設置場景。在這種情況下,機械手可能會一直遇到并且必須排列數百甚至數千個混亂的新物體。

      翰南機電專注于研發自動化設備,公司的主導產品有自動輸送裝置、全自動螺紋加工機、自動點膠機、工業機器人應用及生產線的自動化改造提升。


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