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Deep Learning Boosts Robotic Picking Flexibility - Festo Didactic Industrial IoT Case Study
深度学习提高了机器人拣选的灵活性
长期以来,抓取和操作各种形状和大小的物品一直是工业机器人面临的最大挑战之一。波兰尼悖论也许最好地概括了这个困难,它指出我们“知道的比我们能说的多”。从本质上讲,虽然教机器在需要抽象推理的任务(如运行计算)上表现出高水平的性能可能很容易,但要让它们具备即使是小孩的感觉运动技能,也很难。最标准化和可预测的环境。然而,随着对灵活拣选的需求不断增加,以适应更多不同产品运行的更短的转换时间,行业正在寻求新的解决方案来解决这个问题。
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