机器人获得手眼协调

虽然现代机器店专注于CNC加工，这里的应用程序的应用值得关注。考虑一下，自动化作为插入以太网电缆的任务的困难所固有的困难。一系列变量，从不同的插座位置到不可预测的弯曲线到所需的力所需的力水平，即使是最仔细编程的机器人也可能stymie。这个机器人的不同之处在于它避免了精心的编程，以支持基本上控制自己。它能够根据需要调节其方法，以确保无论插座的方向或位置如何，确保舒适。

电缆插入抛开，为机器人提供更广泛的含义基本上是手眼协调并不难以想象。如果我们的机械化的同事可以做到这一点，他们可能有一天有助于数控机床商店操纵有源去毛刺工具周围的不同部分的混合，或者可能从没有网格或其他固定装置的框中随意选择工件？检查，表面整理，机器趋势以及可能甚至尚未探索的应用可能会受益于这种系统。

D Micropsi Industries在德国发动，这个机器人的辅助控制系统被称为Mirai（Micropsi Industries机器人人工智能）。ituses相机，力传感器和神经网络以近似人类感官并实时对动态环境反应。Rick Schoonover代表该公司在北美公司表示，一些早期的应用已经表现出延长电子行业之外的雄心壮志的充分理由。

例如，一个早期用例是将齿轮装载到足以延长乔木的生命的滚轴机。另一种利用该系统用恒定力水平修剪大型复合航空航天结构，无论机器人的方向还是相对于部分表面的位置。积极调查进入拣选并精确地放置各种不同的3D印刷品也说明了技术的广泛潜力，可自动化低批量，高混合工作。

程序员不要“教”Mirai驱动的Cobot;他们用技能训练它。该过程看起来类似于人类反复引导机器人臂通过所选任务的动作。然而，手臂应尽可能多地接近目标方向和角度。这是因为这些机器学习算法的焦点不是所需结束的手段，而是终端本身 - 例如插座中的电缆。随着机器人的移动，基于云的神经网络处理了连续的传感器数据流，以了解其环境以及完成任务所需的内容。

“如果你想把钉子放在一个洞里，你就不会在数学上计算并执行一系列动作，”Schoonover先生解释说。“如果你能看到它，你可以做到 - 没有路径。你要看钉子，看着洞，将钉子粘在洞里。如果孔移动，您可以调整到该孔并在挂钩中放置挂钩。“

目前，Mirai仅针对传统上编程路径的关键部分控制机器人 - 在电缆插入的那一刻或可能夹紧或嵌套零件。此时，机器人开始根据自己的“感知”依此行动，以及它对其目标的目标和自然方差“的”学到“。

这种技术是否有史以来途中通往您的商店地板，或者是否曾经使用过的不仅仅是微观运动，仍有待观察。无论如何，像Mirai这样的技术正在改变我们对自动化可以的理解：灵活，易于部署，现在显然，容忍从环境干扰到部分形状，位置和几何形状的差异。