在工業(yè)應用中,機械臂很長一段時間都被當作一個特定動作的強執(zhí)行機構使用
近幾年
目前
以打造 AI 芯片而聞名,近年來,AI 的蓬勃發(fā)展已使 NVIDIA 成為全球最具價值的公司之一
針對機械臂
力求為行業(yè)帶來“智慧”機械臂
具體來看
圖片來源:NVIDIA
Isaac Manipulator 的誕生并非偶然,而是 NVIDIA 在計算領域長期積累和創(chuàng)新的結果。Isaac Manipulator 充分利用了 NVIDIA 在 GPU 計算領域的深厚技術,其為機械臂提供的一系列 GPU 加速庫能夠顯著提升機械臂路徑規(guī)劃、雙目視覺深度感知、目標檢測等關鍵任務的計算速度,這種加速能力使得機械臂能夠在更短的時間內完成復雜任務,提高生產效率和響應速度。
除強大的 GPU 加速能力外,零樣本感知是 Isaac Manipulator 進行目標檢測的另一大技術亮點。在機器人技術領域,實現(xiàn)可泛化的機器人操縱一直是研究的熱點。
為了實現(xiàn)可泛化的機器人操縱
而 Isaac Manipulator 先進的零樣本感知技術,使機械臂能夠在沒有預先訓練數據的情況下,快速適應新環(huán)境和新任務,這一技術突破極大地提高了機械臂的靈活性和適應性
Isaac Manipulator 還提供了一系列可定制的模塊化 AI 組件
具體包括:用于對以前未見過的物體進行 6D 姿勢估計和追蹤的開創(chuàng)性基礎模型 FoundationPose
圖片來源:NVIDIA
圖片來源:NVIDIA
開發(fā)者可以根據具體任務需求自由組合這些組件
在真實場景下決勝最后 1 厘米
隨著 AI 與機器人技術的飛速發(fā)展
在探討機械臂技術的諸多方面時,末端執(zhí)行器是其中尤為關鍵的一環(huán)
Alphabet 旗下軟件和 AI 機器人子公司 Intrinsic 在今年 5 月份芝加哥舉行的 Automate 展會上,重點展示了由 Isaac Manipulator 賦能的基礎模型在推進機器人末端執(zhí)行器開發(fā)上的技術突破。
Intrinsic 在其跨機器人軟件平臺中成功測試了 Isaac Manipulator,向行業(yè)展示了一種可擴展且普適的機器人抓握潛力,這種技能可以作用于不同的抓手、環(huán)境和物體,使機械臂實現(xiàn)與人手臂相仿的靈活性。
圖片來源:Intrinsic
據介紹,借助 NVIDIA Omniverse 平臺上的 NVIDIA Isaac Sim,Intrinsic 利用金屬板和吸力抓手 CAD(計算機輔助設計)模型生成了真空抓取的合成數據,以此創(chuàng)建出了一個原型。
該原型使用 Intrinsic Flowstate 實現(xiàn)流程可視化、相關感知和運動規(guī)劃,通過一套包含 Isaac Manipulator 的工作流,生成抓取姿勢和由 CUDA 提供加速的機器人運動。這些運動先通過 Isaac Sim 進行仿真評估以節(jié)省成本,隨后再通過 Intrinsic 平臺部署到現(xiàn)實世界中。這一測試也充分驗證了 Isaac Manipulator 在機械臂開發(fā)上的卓越性。
作為工業(yè)機器人的重要分支,協(xié)作機器人已成為機器人產業(yè)的必爭之地,而提高協(xié)作機器人的性能更是推動整個行業(yè)技術進步的關鍵。
近些年,全球協(xié)作機器人巨頭優(yōu)傲機器人一直在加強其產品的 AI 能力,該公司與 NVIDIA 在 AI 領域有著深度合作
圖片來源:優(yōu)傲機器人
PolyScope X 作為優(yōu)傲機器人的軟件平臺,已經支持多樣化的編程方式和靈活部署,為用戶提供了便捷的操作體驗,集成更多先進的 AI 功能后,將給整個行業(yè)帶來更強大、更智能的機器人解決方案。
而 Isaac Manipulator 作為先進的 AI 工具,具有強大的路徑規(guī)劃和抓取姿勢生成能力,如果成功集成到 PolyScope X 軟件平臺,將顯著提升優(yōu)傲機械臂的自動化水平和靈活性。
此外,cuMotion 路徑規(guī)劃器利用 NVIDIA GPU 的并行處理能力,不僅可以自動計算無碰撞軌跡的路徑規(guī)劃,還可以根據其他標準(如速度、最小磨損或能源效率)進行路徑優(yōu)化。
cuMotion、PolyScope X 和優(yōu)傲協(xié)作機器人的結合將使一系列以前無法完全自動化的應用程序成為可能,它還可以改進現(xiàn)有的編程概念,對于客戶來說,該技術可以簡化常見工業(yè)應用的設置,促進機器人在高混合、低體積場景中的采用,大大提高自動化客戶的效率。
寫在最后
中國機械臂市場規(guī)模近年來呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。據市場研究機構數據顯示,2022 年我國機械臂市場規(guī)模接近 178.3 億元,2023 年市場規(guī)模增至 186.4 億元。隨著全球制造業(yè)升級和自動化需求的推動,機械臂在汽車制造、電子制造、物流倉儲等領域的應用將持續(xù)擴大,預計到 2025 年
而 AI 技術對機械臂開發(fā)的重要意義在于
隨著科技的融合應用,未來的機械臂將不僅僅是執(zhí)行簡單任務的工具