الاعتراف الرسمي|حصلت شركة Lanxin على شهادة تسجيل الإنجاز العلمي والتكنولوجي لمقاطعة تشجيانغ

حديثاً،لانكسين، قائد فيالذكاء الاصطناعيوالروبوتات، حققت إنجازًا مهمًا، حيثإدارة العلوم والتكنولوجيا بمقاطعة تشجيانغمنحت الشركة رسميًاشهادة تسجيل الإنجازات العلمية والتكنولوجية(رقم التسجيل: DJ101002024Y0420). يسلط هذا التكريم المرموق الضوء على الأبحاث الرائدة التي أجرتها الشركة فيالذكاء الاصطناعيوالتقنيات الروبوتية، مؤكدين على قيمة وتأثير أعمالهم المبتكرة في هذه المجالات المتطورة.

ملخص الإنجاز التكنولوجي المعترف به: "إدراك الرؤية ثلاثية الأبعاد وتطبيقات الذكاء العنقودي للروبوتات المتنقلة في السيناريوهات المعقدة فائقة الحجم"

الرسالة والأهمية

كما هو الحال في تطبيقالروبوتات الصناعية المتنقلةمع تزايد حجم العمليات التجارية، أصبحت البيئات التشغيلية أكبر وأكثر تعقيدًا، مع متطلبات دقة أعلى. ويستمر عدد الروبوتات المتنقلة اللازمة للتنسيق في موقع واحد في النمو مع تزايد حجم العمليات التجارية.سيناريوهات معقدة وكبيرة الحجمإن التحديات الجديدة التي تواجه الروبوتات المتنقلة تشكل تحديًا كبيرًا: ففي هذه البيئات الواسعة والديناميكية للغاية، يلزم تنسيق الروبوتات على نطاق واسع، في حين يتعين على الروبوتات إجراء عمليات دقيقة على أهداف معقدة مثل الأجسام العاكسة أو الصغيرة الحجم. لذلك، فإن إنشاء إطار فني شامل للعمليات الدقيقة للروبوتات المتنقلة في السيناريوهات المعقدة للغاية والكبيرة وتحقيق تطبيق صناعي أمر بالغ الأهمية للحصول على ميزة تنافسية في الصناعة العالمية.

التقنية AMR (الروبوت المتحرك المستقل)المجال واسع ومعقد. التطورات المحلية والدولية الحالية فيتكنولوجيا الاستشعار, ملاحة، والجدولة الروبوتيةلم تتكيف الروبوتات بعد بشكل كامل مع المتطلبات التشغيلية الدقيقة للروبوتات في البيئات المعقدة فائقة الكبر. تكمن القضية الأساسية في الحاجة إلى تعزيز قدرات الروبوتات على الإدراك الشامل في الوقت الفعلي وفهم البيئات الديناميكية المعقدة وعملياتها الخاصة. يركز هذا المشروع على "الإدراك ثلاثي الأبعاد للرؤية + تقنية النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي" لبناء نظام تقني كامل للروبوتات في البيئات المعقدة فائقة الكبر.الملاحة الطبيعية الدلالية SLAMتقدير وضعية الهدف، وتخطيط مسار الذراع الآلية المستقلة، والتحكم في الحركة عالية الدقة، وجدولة الروبوتات المتنقلة واسعة النطاق في البيئات المعقدة. يتكيف هذا النظام بشكل أفضل مع سيناريوهات التصنيع المتنوعة والمخصصة وواسعة النطاق، مما يوسع نطاق تطبيقمضادات الميكروبات المقاومة للمضادات الحيويةوتعزيز الاستقرار والسلامة والدقة.

التحديات التقنية

مع التوسع في التطبيقات الصناعية لـ AMRs، أصبحت التصنيع المرن والشخصي القوة الدافعة الأساسية للمستقبلالمصانع الذكيةتتطلب صناعة التصنيع مستويات أعلى من التعقيد والدقة، وخاصة بالنسبة للروبوتات المتنقلة التي تعمل في بيئات معقدة شديدة الديناميكية وكبيرة الحجم. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من الاختناقات الفنية:

1. على نطاق واسععمليات مقاومة المضادات الحيويةيجب أن تدرك أجهزة الاستشعار المعلومات البيئية من مسافات تبلغ 30 مترًا أو أكثر مع مجال رؤية واسع ودقة عالية. ومع ذلك، فإن القليل من أجهزة الاستشعار المحلية تلبي احتياجات الإدراك بعيد المدى هذه. تعاني أجهزة استشعار الرؤية ثلاثية الأبعاد السائدة، سواء محليًا أو دوليًا، عادةً من مجال رؤية غير كافٍ ودقة منخفضة.
2. في السنوات الأخيرة، اعتمدت الروبوتات المتنقلة بشكل أساسي علىSLAM القائم على الليزر(التحديد المتزامن للمواقع ورسم الخرائط) لرسم خرائط المشهد والحصول على المعلومات. ومع ذلك، يواجه هذا النهج تحديات كبيرة في قوة تحديد المواقع المكانية كما أنه مكلف.
3. في العمليات العملية، تحتاج الروبوتات التي تتحرك فوق مساحات كبيرة إلى أداء مهام دقيقة على أهداف معقدة مثل الأجسام العاكسة أو الصغيرة. وغالبًا ما تواجه الروبوتات أخطاء في التعرف تؤثر على الدقة التشغيلية والموثوقية. علاوة على ذلك، هناك نقص في تخطيط مسار تجنب العوائق المستقل وتكنولوجيا التحكم في الحركة عالية الدقة للأذرع الروبوتية في البيئات المعقدة.

تزداد تعقيدات خوارزميات الجدولة بشكل كبير مع تزايد حجم الروبوتات المتنقلة. والطرق التقليدية، مثل تقسيم الخرائط المتعددة لتخطيط المسار، محدودة بمقياس الجدولة وقدرات الجدولة على خريطة واحدة. ولا يزال التعامل مع صوامع البيانات لتحقيق التنسيق الفعال بين الذكاء "الفردي" و"الجماعي"، وكذلك بين "الروبوتات المتنقلة" و"محطات الإرساء"، يشكل تحديًا ملحًا للصناعة.

الابتكارات الرئيسية

1. تم تطوير الملكيةمستشعر الرؤية ثلاثية الأبعادمع قدرات إدراك بعيدة المدى وواسعة النطاق وعالية الدقة. يمكن لجهاز استشعار واحد تحقيق تحديد المواقع والملاحة على مسافة بعيدة وتجنب العوائق على مسافة متوسطة والالتحام الدقيق عن قرب للروبوتات المتحركة.
2. من خلال الاستفادة من الارتباط الدلالي بين الإطارات المرئية المشتركة ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد، يبني المشروع إطارًا بصريًا كثيفًانظام سلاميعتمد هذا النظام على التعلم العميق للتطبيقات الصناعية. ومن خلال تنفيذ تقنيات مثل تصفية الكائنات الديناميكية، وتعزيز الميزات الثابتة، وتقدير حركة الصورة الضبابية، يمكّن النظام الروبوتات المتحركة من التنقل الطبيعي بدون علامات في البيئات شديدة الديناميكية.
3. تم تطوير طريقة تقدير الوضعية التوليدية "صورة الميزة". باستخدام وصف متعدد الأبعاد للمساحة ذات الأبعاد الستة، قام المشروع ببناء فك تشفير ثنائي النمط لمحاكاة الوضعية وبقايا الميزة المشتركة لتحقيق التعرف الدقيق على الأهداف المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، أنشأ المشروع تقنية تخطيط مسار تجنب العوائق المستقلة للأذرع الروبوتية في البيئات المعقدة، مما أدى إلى توليد مسارات تشغيلية مثالية. قدم المشروع أيضًا تقنية التحكم في الحركة بالتعلم المعزز للأذرع الروبوتية بناءً على التغذية الأمامية لتحديد الديناميكيات، مما أدى إلى تحقيق حركة تشغيلية عالية الدقة.
4. تم تنفيذ نظام جدولة موزع باستخدام نهج التجميع الخالي من الصراعات، والتغلب على قيود مقياس الجدولة التي تفرضها الأساليب التقليدية للمنافسين مثل التوسع متعدد الخوادم وتجزئة الخرائط المتعددة. من خلال التركيز على إدارة المهام ومطابقة المهام وفقًا للعمليات المختلفة، والاستفادة منخوارزمية تحسين الشبكة العصبية التلافيفية البيانيةنجح المشروع لأول مرة في تحقيق جدولة منسقة لآلاف الروبوتات المتنقلة على خريطة واحدة.

وخلصت لجنة التقييم إلى أن هذا المشروع قام بتطوير التقنيات الأساسية وأنظمة البرمجيات والأجهزة بشكل منهجيإدراك الرؤية ثلاثية الأبعادوتجميع التطبيقات الذكية للروبوتات المتنقلة في سيناريوهات معقدة وكبيرة الحجم. والإنجاز الإجمالي متقدم دوليًا، معتقنية إدراك الرؤية ثلاثية الأبعادمن الروبوتات المتنقلة تصل إلى مستوى رائد عالميًا.