Dergiİş ve Finans

e-ticareti Hızlandıran, “Ambidextrous Robotlar”

Kaliforniya Üniversitesi’ndeki mühendisler; çeşitli nesne şekillerini eğitim almadan kavramak için, "amaca uygun" bir yaklaşım sergiliyorlar.

E-ticaret, genişlemeye ve yeni seviyelere ulaşmaya devam ediyor. Çok büyük hacimli ve çeşitli siparişleri hızlı bir şekilde yerine getirmek için; Amazon, Walmart ve Alibaba gibi şirketler, büyük oranda yeni depolara yatırım yapıyor. İş yükünü azaltmak için; birçok şirket robotları düşünüyor.

Kaliforniya Üniversitesi’ndeki  mühendisler; çeşitli nesne şekillerini eğitim almadan kavramak için, “amaca uygun” bir yaklaşım sergiliyorlar.

UC Berkeley Araştırmacı Jeff Mahler: “Herhangi bir kıskaç; tüm nesneleri idare edemiyor. Örneğin; bir vantuz, giysi ve paralel ağızlı tutucular gibi gözenekli nesneler üzerinde bir conta oluşturamaz, bu yüzden bazı aletlerin ve oyuncakların her iki tarafına da erişemeyebilir.”

Çoğu e-ticaret gerçekleştirme merkezinde kullanılan robotik sistemler; kavrayabilecekleri nesne aralığını sınırlayabilen vakumlu tutuculara dayanır. UC Berkeley makalesi; çeşitli tutucu tipleriyle uyumlu, “çok yönlü” bir yaklaşım sunar. Yaklaşım; her bir tutucunun başarılı olma olasılığını ölçen her tutucu tipi için ortak bir “ödül işlevi” ne dayanmaktadır. Bu, sistemin her durum için hangi tutucuyu kullanacağına hızlıca karar vermesini sağlar.

Amaç; her bir tutucu türü için, bir “ödül” işlevini etkin bir şekilde hesaplamaktır. Çalışma; yapılandırılmış alan rasgele randomizasyonu ve sensörlerin analitik modelleri ile her bir tutucunun fiziği ve geometrisi kullanılarak; hızlı bir şekilde oluşturulan, büyük sentetik veri kümeleri üzerinde eğitim alıp, ödül işlevlerini öğrenmek için bir işlemi açıklar.

İki kollu ambidextrous robotun ve tutmaya çalıştığı nesnelerin kurulması, iki zorluk seviyesine ayrıldı./Techxplore

 

Araştırmacıların; işlemde kullandıkları ödül; iki kollu bir robot üzerinde paralel ağzı olan bir tutucu (kıskaç) ve bir vantuz tutucu için işlev görür. Sistemlerinde %95 ile daha önce hiç görülmemiş nesnelerle saatte 300’den fazla nesne seçtiği görüldü. Bu oranda 25 adet kutunun boşaldığı tespit edildi.

Kaynak:
TechxploreScience Daily
Etiketler
1 Oy2 Oy3 Oy4 Oy5 Oy (2 oy verildi, Ortalama: 5 üzerinden 5,00 oy )
Loading...

Benzer Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close