天津机器人激光切割在线咨询「理想动力」

天津理想动力科技有限公司是集研究、开发、生产和销售为一体，专门从事生产自动化和机器人应用技术领域的新型科技类公司。主营：全自动口罩机、打磨机器人、分拣机器人、焊接机器人、码垛机器人、喷涂机器人、压铸机器人等，欢迎各位致电来访！

然而，由于环境通常是复杂和无结构化的（例如混乱的场景），有时机器人很难找到合适的位置来抓住物体。因此，我们研发了一种新型智能抓取机器人，结合深度强化学习方法，赋予机器人主动探索感知的能力，解决了AffordanceMap方法的缺陷，使得机器人能够改善抓取环境，提高了机器人在复杂环境下的抓取成功率。2.系统总览我们设计的主动探索机器人系统的工作流程如图所示。首先，系统通过RGB-D相机得到场景的彩图像和深度图像，基于这两幅图像，利用深度神经网络计算出AffordanceMap。然后，我们提出了一个度量?来评价当前的AffordanceMap的可信度。如果?达到阈值，复合机器人手将执行抓取操作。否则，将得到的RGB图像和深度图像输入到深度Q学习网络（DQN）中，得到应采取动作的位置和方向，引导复合机器人手通过推动物体给环境带来适当的干扰。这个过程将不断循环，直到环境中的所有对象都被成功地拾取。3.研究方法3.1机械手设计现在主流的机械手主要有两种：吸盘式机械手和手爪式机械手。这两种结构各有利弊，将两者结合的机械手成为了新的趋势。因此，我们设计了一种将吸盘结构与手爪结构复合起来的新型机械手。

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实验内容在真环境中，我们添加了一个UR5机械臂和一只机械手来实现主动探索的过程，并使用Kinect像机来获取视觉数据。为了模拟一个杂乱的环境，我们在场景中添加了11个块作为操作对象，并手动设计了几个具有挑战性的场景进行评估。实验结果表明，我们的模型相比于随机操作具有更***的改善环境的能力。我们的模型能在更少的操作数内完成实验任务，更快地完成改善操作环境的任务。在真实场景中，为了判断经过主动探索优化后的AffordanceMap相比与只使用AffordanceMap相比是否能更好的完成抓取任务，我们分别使用两种系统来完成实际的抓取任务，我们选取了四十种物品来构造抓取场景测试两种系统在抓取控制上的能力。真实实验的评价指标不同于模拟实验，同时真实实验对系统的评价也更加科学，有说服力。在实验过程中，我们发现，当AffordanceMap大值处的物体不能被抓取时，机器人会重复这个操作，因为环境没有改变，所以网络输出的抓取位置也不会改变。

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机器视觉检测系统产品方案华北工控是行业计算机领，基于机器视觉快速检测领域庞大的市场刚需，公司依托强大的研发团队打造了X86和ARM架构两条自主可控的计算机产品供应链，包括多样化的计算机板卡方案、工业整机方案、工业平板电脑方案等，可于机器视觉检测系统之中。MITX-6973，是华北工控基于IntelSkylake-Sprocessor处理器打造的MiniITX工业主板。产品采用H110芯片组，板载内存，内存容量高可达16GB；多串口设计，可实现多种外设接入；支持VGA、HDMI显示，支持同步异步多显功能，可完成更端的图像处理与高显示；具有2个RJ45网络接口，支持网络唤醒（WOL），支持Line-in、Line-out、MIC-in，能满足目前市场上大多数***客人的需求。RPC-610S10，是华北工控基于Intel100Series芯片组打造的4U19寸可上架工业整机。产品符合ERS-310C标准；可安装5个3.5'驱动器；可选用工业ATX板、工业CPU卡或商用PC主板；前面板带锁，防止误操作；多功能接口设计，支持多种外设接入需求；采用正压双滚珠风扇设计，散热性能优异；的驱动器架防震设计，可有效保护驱动器，延长设备使用寿命；采用防尘过滤棉设计，可方便对风扇过滤棉进行拆卸、清洗、更换，兼具了低功耗、可靠、稳定等***型应用特性。机器视觉检测技术，正随着计算机技术的蓬勃发展而深入渗透到“智造”的各个行业。华北工控以市场需求为导向，还可为不同行业客户提供高度弹性且定制化的产品及服务。

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尽管有很多3D传感器和摄像机可供使用，例如激光三角测量，带有伪随机码型发生器的立体声传感器等，但是为了实现快速的系统开发，开发工具链有很大差距。例如，许多OEM当前使用开放式标准3D传感器，从头开始编写程序应用程序，或使用“封闭式”系统进行工具配置，这通常很昂贵。高速机载图像处理可能需要具有现场可编程门阵列（FPGA）的3D传感器，从而使非FPGA程序员可以在软件包中部署3D图像处理算法。另一个挑战是从人工智能和深度学习中获取信息的能力。大的挑战是区分作与实质。现实情况是“许多人工智能和深度学习算法有时太麻烦了。尽管视觉检测应用程序受益于深度学习算法，但是这些算法不能解决所有问题。与传统编程相比，当人们想达到99％以上的准确性所需的努力时，这一点尤其明显。尽管如此，这项技术确实占有一席之地，并将在未来几年继续发挥重要作用。