2028 년까지 대기업의 50% 이상이 창고 또는 제조 운영에 일부 형태의 형태의 스마트 로봇을 채택 할 것으로 예상됩니다.^[1]

오늘날의 현재 다중 로봇 솔루션 중 다수는 구조화되지 않은 환경에서 부족하여 로봇이 인간의 감독과 독립적으로 작동 할 것으로 예상되는 환경에서 부족합니다. 이러한 한계의 핵심은 독점 바카라 하는 법이 외부 플랫폼에서 원활하게 작동하는 고유의 무능력으로 제한된 자율성과 부적절한 데이터 공유 기능의 결과입니다..

오늘날 로봇 공학에서 가장 중요한 과제 중 하나는 다른 제조업체의 자율 바카라 하는 법을 통합하여 쉽게 협력하게하는 데 있습니다. 우리와 조화를 이루는 업계 동료들이 제작 한 드론을 상상해보십시오황소 자리 무인 지상 차량 (UGVS)조정 된 검색 및 구속 임무에서 단일 중앙 플랫폼을 통해 제어됩니다.

AI와의 로봇 협력 추진

거의 10 년 동안 우리는와 같은 깊은 기술을 활용했습니다.ai, 동영상 로투스 바카라 제품군및 고급 로봇 제어 프로토콜을위한보다 유연하고 지능적인 바카라 하는 법을 개발합니다.

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생성 AI (Genai)의 변형력을 활용하면 로봇 재사용 가능한 공통 모듈은 다른 제조업체의 인터페이스 문서 및 코드를 신속하게 해석하고 번역하여 인터페이스 모듈을 생성하여 이러한 로봇을 계획 및 관리 기능에 통합 할 수 있습니다.

당사의 로봇 재사용 가능한 공통 모듈은 Genai를 적용하여 재사용 가능한 계획 모듈을 생성하여 여러 로봇 바카라 하는 법이 익숙하지 않은 환경을 자율적으로 탐색 할 수 있도록 권한을 부여합니다. 이 기능을 사용하면 단일 로봇이 지형을 매핑 할 수 있으며 모듈은이 데이터가 다른 연결 로봇을 사용할 수 있도록 공유 가능한 평면도로 변환합니다.

모듈 내에서 AI는 각 로봇의 고유 한 기능을 기반으로 동적 작업 할당도 가능합니다. 예를 들어, 공중 드론은 지속적인 상황을 지능적으로 평가 한 다음 데이터 수집 또는 지상 기반 UGV에 대한 장애물 탐색과 같은 작업을 위임 할 수 있습니다.

본질적으로, 우리의 로봇 재사용 가능한 일반적인 모듈은 다양한 로봇 플랫폼의 전체적인 통합을 가속화하여 이전에 수동 프로그래밍 작업을 자동화하고 효율성을 최대 60%까지 향상시킵니다. 이전 프로젝트에서 수년간의 지속적인 개선을 구축 한이 제품은 우수한 성능을위한 향상된 제품 기능을 제공합니다.

상호 작용에서 지능으로

대형 언어 모델 (LLM) 에이전트를 모듈에 통합하면 사용자가 상호 작용할 수있는보다 자연스럽고 직관적 인 방법을 만들었습니다. 사용자 경험을 향상시키는 것 외에도이 발전은 바카라 하는 법 교육, 인적 오류 및 다양한 도메인에 모듈을 배치하는 데 필요한 개발 노력에 필요한 시간과 비용을 줄입니다.

우리의 비전은 시간이 지남에 따라 사용자 선호도를 이해하고 그들과 일치하는 조치를 취할 수있는 학습 구성 요소를 포함하여 로봇 계획 및 관리를위한 본격적인 에이전트 AI를 만드는 것입니다..

산업 및 응용 분야에서 확장함에 따라, 우리의 바카라 하는 법은 각 도메인과 관련된 기본 비즈니스 논리를 학습하여 다른 응용 프로그램에 더 현명한 자동화와 더 깊은 통합을 허용합니다. 이 학습 능력은 2025 년에 도입되어 AI를위한 길을 열어 사용자의 요구에 동적으로 적응할뿐만 아니라 적응을 조정합니다.

^[1]Klappich, D. (2023, 5 월 2 일).로봇 공학의 미래 : 이종 로봇 함대를 조정하는. 가트너.기사보기.