Industriële fabricage
Industrieel internet der dingen | Industriële materialen | Onderhoud en reparatie van apparatuur | Industriële programmering |
home  MfgRobots >> Industriële fabricage >  >> Manufacturing Equipment >> Industriële robot

Hoe Reinforcement Learning ooit uw industriële robotwerking kan transformeren

Op het snijvlak van robottechnologie streven een aantal onderzoekers en startups agressief naar een hoger niveau van intelligentie bij het gebruik van industriële robots. De industriële robots van vandaag, zelfs de robots die zijn uitgerust met robotvisiesystemen, zijn rigide en inflexibel in vergelijking met wat er aan de horizon staat.

Vooruitgang in versterkingsleren (RL) behoort tot nu toe tot de meest veelbelovende en praktische vormen van robotintelligentie. Op een dag kunnen RL-compatibele robots de manier veranderen waarop uw organisatie automatisering benadert.

Wat is Reinforcement Learning voor robots en hoe werkt het?

RL is een soort robotprogrammering waarmee robots gedrag kunnen leren op basis van herhaalde interacties met de omgeving om hen heen. Robotoperators programmeren een robot met een specificatie van wat hij moet doen in plaats van hoe hij het moet doen. Met een reeks beloningen leert de robot vervolgens een taak te voltooien met minder rigide voorprogrammering en meer aanpasbaar gedrag.

Er zijn twee vormen van RL-algoritmen:op beleid gebaseerde methoden en op waarden gebaseerde methoden. In het verleden leren robots een directe mapping van expliciete toestanden naar acties, en in het laatste geval leert de robot een tussenstructuur die de waarde van een toestand beoordeelt en op basis van deze waarde handelt. Hoe dan ook, beide typen RL voor robots bieden een meer geavanceerde methode om nieuwe taken te leren.

De voordelen van Reinforcement Learning voor industriële robots

Er zijn veel potentiële voordelen van het implementeren van RL in industriële robots. Deze leertechniek stelt robots in de eerste plaats in staat om veel complexere taken uit te voeren. Ter vergelijking:de robots van vandaag houden vast aan een nauw vooraf ingesteld pad met enige ruimte om op variabelen te reageren, terwijl toekomstige industriële robots met RL-mogelijkheden veel flexibeler zullen zijn in wat ze kunnen doen.

Dit soort robots kan werken in dynamische omgevingen, zelfs in omgevingen die ze nog nooit eerder hebben gezien, en snel de beste manieren leren om een ​​taak uit te voeren. Dit niveau van flexibiliteit breidt de toepassingen voor industriële robots drastisch uit, maar vermindert ook de vereisten voor programmering en tussenkomst van de operator aanzienlijk, waardoor de productiviteit wordt verbeterd.

Hoewel RL voor industriële robots vandaag misschien niet commercieel levensvatbaar is, is het verstandig om in de gaten te houden wat de toekomst biedt en deze methode van robotleren zou vroeger vroeger dan later een revolutie teweeg kunnen brengen in de industriële robotica.

Om verder te lezen over industriële robots en de volgende golf van automatiseringstechnologie, leest u meer over de reeks verbonden productieoplossingen van Genesis Systems voor Industrie 4.0.


Industriële robot

  1. Welke industriële verfrobots werken het beste?
  2. Hoe spuitrobots de consistentie verbeteren
  3. Hoe verfrobots nabewerking verminderen
  4. Waarom je moet stoppen met het programmeren van je robots
  5. Wat houdt industriële robotintegratie tegen?
  6. Industriële robot
  7. Gantry Robot:automatiseer uw grootste applicaties
  8. Knikgestuurde robots:gids voor de meest bekende industriële robot
  9. Soorten industriële robots en hun verschillende toepassingen
  10. Top 12 industriële robottoepassingen en -gebruiken
  11. Whitepaper:Hoe u uw robotpotentieel kunt vinden