Apa cara terbaik untuk menggabungkan AMR dengan teknik pembelajaran mendalam?

Sebagai pemasok AMR (Autonomous Mobile Robot), saya sangat tertarik dengan cara menggabungkan AMR dengan teknik pembelajaran mendalam. Ini bukan hanya tren teknologi yang keren; ini adalah pengubah permainan untuk menjadikan AMR lebih efisien, fleksibel, dan cerdas. Di sini, saya akan membagikan beberapa cara terbaik untuk mewujudkan kombo ini.

1. Pemetaan dan Lokalisasi

Mari kita mulai dengan pemetaan dan lokalisasi, yang merupakan hal mendasar bagi AMR untuk bergerak di suatu lingkungan. Metode tradisional untuk membuat peta dan mengetahui lokasi robot mungkin agak terbatas. Mereka mungkin tidak beradaptasi dengan baik terhadap perubahan di lingkungan sekitar atau mengalami kesulitan dalam lingkungan yang kompleks.

Pembelajaran mendalam dapat memberikan manfaat besar di sini. Teknik seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) dapat membantu memproses gambar dari kamera di AMR. Kamera ini dapat menangkap lingkungan secara detail. CNN kemudian dapat mengekstrak fitur dari gambar-gambar ini, yang sangat berguna untuk membuat peta yang akurat.

Misalnya, di gudang yang penuh dengan rak dan orang yang berpindah-pindah, AMR yang didukung CNN dapat mengidentifikasi berbagai objek dan struktur. Ia dapat membedakan antara tumpukan kotak yang tinggi dan lorong yang sempit. Informasi ini dimasukkan ke dalam algoritma pemetaan, menghasilkan peta yang lebih detail dan terkini.

Dalam hal pelokalan, Recurrent Neural Networks (RNNs) bisa menjadi solusi yang bagus. RNN pandai menangani data berurutan. AMR terus-menerus mendapatkan aliran data sensor saat bergerak, seperti dari lidar dan encoder roda. RNN dapat menganalisis data berurutan ini untuk mengetahui posisi robot dengan lebih akurat.

Kami telah menerapkan teknik pemetaan dan pelokalan berbasis pembelajaran mendalam ini di kamiRobot AMR 1000kg. Ini merupakan kemajuan besar. Robot sekarang dapat bernavigasi di gudang yang sangat dinamis dengan lebih sedikit campur tangan manusia.

2. Deteksi dan Penghindaran Hambatan

Deteksi hambatan adalah area lain yang menonjolkan kombinasi AMR dan pembelajaran mendalam. Dalam lingkungan industri atau komersial dunia nyata, rintangan bisa datang dalam berbagai bentuk dan ukuran - mulai dari peralatan kecil di lantai hingga kendaraan besar.

Menggunakan model pembelajaran mendalam seperti YOLO (You Only Look Once), AMR dapat dengan cepat mendeteksi hambatan di jalurnya. YOLO adalah algoritma pendeteksian objek yang cepat dan akurat. Kamera pada AMR menangkap lingkungan, dan YOLO memindai gambar untuk menemukan objek. Ini tidak hanya mengidentifikasi keberadaan suatu hambatan tetapi juga mengklasifikasikan jenis hambatan tersebut.

Ketika hambatan terdeteksi, AMR perlu memutuskan cara menghindarinya. Pembelajaran penguatan berguna di sini. Pembelajaran penguatan adalah tentang melatih agen melalui penghargaan dan hukuman. AMR dapat dilatih menggunakan algoritma pembelajaran penguatan untuk membuat keputusan terbaik dalam skenario penghindaran rintangan.

Jika AMR membuat keputusan yang baik seperti bermanuver dengan lancar di sekitar rintangan tanpa menabrak apa pun, ia mendapat imbalan. Jika bertabrakan dengan rintangan, ia mendapat hukuman. Seiring waktu, AMR mempelajari strategi optimal untuk menghindari rintangan.

KitaRobot AMR 300 kg (Mengangkat dan Menarik)telah menggunakan mekanisme deteksi dan penghindaran rintangan yang ditingkatkan pembelajaran mendalam ini. Ini dapat beroperasi dengan aman di area dengan banyak lalu lintas pejalan kaki dan peralatan bergerak lainnya.

3. Perencanaan dan Penjadwalan Tugas

Di fasilitas yang sibuk, AMR perlu menangani banyak tugas secara efisien. Hal ini melibatkan penentuan tugas mana yang harus dilakukan terlebih dahulu, cara mengarahkan antar lokasi tugas yang berbeda, dan cara berkoordinasi dengan robot lain.

Pembelajaran mendalam dapat membantu perencanaan tugas. Model berbasis jaringan saraf dapat menganalisis data historis tentang tugas, seperti berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk setiap tugas, prioritas tugas yang berbeda, dan pola lalu lintas di fasilitas. Berdasarkan analisis tersebut, model dapat menghasilkan rencana tugas yang optimal untuk AMR.

Misalnya, jika ada beberapa pesanan yang harus diambil dari berbagai bagian gudang, model pembelajaran mendalam dapat menghitung urutan terbaik untuk mengunjungi lokasi tersebut. Ini juga dapat memperhitungkan faktor-faktor seperti tingkat baterai AMR. Jika baterai lemah, ia mungkin merencanakan tugas yang membawa AMR ke dekat stasiun pengisian daya.

Dalam hal penjadwalan, pembelajaran mendalam dapat memprediksi tuntutan tugas di masa depan. Dengan menganalisis tren volume pesanan dan waktu, model dapat menjadwalkan AMR terlebih dahulu untuk memenuhi beban kerja yang diharapkan.

KitaRobot AMR 2000kgmenggunakan teknik perencanaan dan penjadwalan tugas yang didorong oleh pembelajaran mendalam ini. Ini dapat menangani operasi skala besar dengan mudah, membuat seluruh proses menjadi lebih efisien.

4. Interaksi dengan Lingkungan dan Manusia

AMR seringkali perlu berinteraksi dengan lingkungan dan manusianya. Misalnya, di rumah sakit, AMR mungkin perlu dihentikan ketika ada dokter yang lewat atau menyampaikan niatnya kepada staf.

Pembelajaran mendalam dapat meningkatkan interaksi ini. Teknik Natural Language Processing (NLP) memungkinkan AMR untuk memahami dan merespons perintah manusia. Model NLP berbasis RNN dapat dilatih pada kumpulan data bahasa manusia yang besar. Jadi, jika seorang pekerja berkata, "Bawa kotak ini ke Kamar 201", AMR dapat memahami perintah tersebut dan menjalankannya.

Selain itu, pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk pengenalan gerak tubuh dan ekspresi wajah. AMR dapat menggunakan kamera untuk mendeteksi gerak tubuh dan ekspresi wajah manusia. Jika seorang pekerja melakukan isyarat “berhenti”, AMR dapat segera menghentikan pergerakannya.

Interaksi manusia - robot semacam ini sangat penting untuk membuat AMR lebih ramah pengguna dan mudah beradaptasi di lingkungan yang berbeda. AMR kami, dengan kemampuan interaksi yang mendukung pembelajaran mendalam, dapat cocok di berbagai tempat kerja.

Mengapa Itu Penting

Menggabungkan AMR dengan teknik pembelajaran mendalam adalah suatu hal yang besar. Hal ini menjadikan AMR lebih otonom, yang berarti lebih sedikit pengawasan manusia. Hal ini dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dalam jangka panjang. Selain itu, peningkatan kemampuan AMR yang didukung pembelajaran mendalam meningkatkan produktivitas. Mereka dapat menangani tugas dengan lebih efisien, menyelesaikan lebih banyak tugas dalam waktu lebih singkat, dan beradaptasi dengan berbagai situasi dengan lebih cepat.

Kesimpulannya, jika Anda ingin meningkatkan operasi Anda dengan AMR yang mutakhir, kombinasi pembelajaran mendalam dan teknologi AMR adalah cara yang tepat. Apakah Anda memerlukan robot berkapasitas kecil seperti kamiRobot AMR 300 kg (Mengangkat dan Menarik)atau yang tugas berat sepertiRobot AMR 2000kg, kami siap membantu Anda.

Jika Anda tertarik mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana AMR kami dengan integrasi pembelajaran mendalam dapat bermanfaat bagi bisnis Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami. Mulailah percakapan dengan kami untuk mencari tahu bagaimana kami dapat menyesuaikan solusi untuk kebutuhan spesifik Anda.

Referensi

• Cholet, F. (2021). Pembelajaran Mendalam dengan Python (Edisi ke-2nd). Publikasi Manning.
• Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Pembelajaran Mendalam. Pers MIT.
• Melalui, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Robotika Probabilistik. Pers MIT.