工业机器人制造商ABB与AI初创公司Covariant合作创建了可以更好地拾取和抓取仓库中数千种不同物体的机器人。

ABB是汽车制造商最大的机器人制造商之一,但它希望扩展到其他行业。物流是一个有前途的领域,其中像亚马逊这样的零售商在仓库中使用尖端技术来包装和运输订单。

ABB机器人技术和离散自动化总裁Sami Atiya解释说,尽管ABB使用计算机视觉等AI技术来帮助其机器人了解特定汽车零件是否已正确焊接,但它希望得到外界的帮助,以创建可以拾取和抓住物体的机器人。尽管这似乎是一项简单的任务,但技术人员长期以来一直在寻求创建可以处理类似人的灵巧物体的机械臂。

为了评估潜在合作伙伴,总部位于瑞士的ABB发起了一项竞赛,其中有10家欧洲公司和10家美国公司在各种物品上测试了其机器人抓取软件。Atiya说,Covariant是由加州大学伯克利分校的机器人研究人员和OpenAI研究实验室共同创立的,它是唯一一家能够识别许多不同项目并且不需要人工干预的软件,因此赢得了比赛。

Covariant的机器人抓取软件基于强化学习的AI技术,该软件通过重复学习来拾取和放置对象。强化学习和神经网络(可从大量信息中学习并适应的软件)的结合,带来了最近的突破,包括机器人学习如何拾起他们不熟悉的物体而不会破坏或错位这些物体。

Covariant的首席执行官Peter Chen说,随着像ABB这样的更成熟的机器人公司进入新市场,他们希望创造出比通常向汽车制造商销售的机器人更好的适应性的机器人。这些机器人执行许多重复性任务,例如抬高汽车框架,安装挡风玻璃和安装车轮,这些任务通常需要机器人专门为处理而设计的不同零件。

“物流领域是新生的,”陈说。“ ABB参加这场全球竞争所需要的事实告诉您一些信息-它告诉您在这个领域没有太多的知识。”

通过与Covariant合作,ABB可以吸引更多客户,并了解ABB现有机器人中的某些技术,这些技术可以帮助Covariant为客户更好地嵌入其AI软件。

此次合作强调了大型机器人公司如何向初创公司寻求帮助以创建新技术。例如,日本工业设备制造商IHI Corporation最近与AI初创公司Osaro合作,开展了类似的活动,涉及机器人拾起和抓取物体。同时,另一位日本机器人巨头Fanuc最近与初创公司Soft Robotics合作,在其自己的机器人系统中使用了初创公司的抓取系统。

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