Ученые НГТУ имени Р.Е. Алексеева создали алгоритм для коллаборативного робота

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Коллектив Нижегородского политеха получил свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025696441 «Управляющая программа для коллаборативного робота, оснащенного системой технического зрения для идентификации объектов»

В чем уникальность разработки?

Специалисты создали замкнутый программно-аппаратный контур «вижу — решаю — действую». Робот не просто идентифицирует круглые объекты через систему технического зрения, а делает это практически мгновенно. В промышленной автоматизации каждая сэкономленная миллисекунда — это прямой рост производительности всей линии.

Где будет применяться данная программа?

Программа станет незаменимым решением для автоматизации рутинных операций на производстве, связанных с манипулированием круглыми деталями. Она эффективно справляется с установкой элементов в корпус, точной сборкой, сортировкой и паллетизацией продукции цилиндрической формы, а также обеспечивает быструю загрузку и выгрузку заготовок в станки. Алгоритм идеально подходит для любых технологических процессов, требующих высокой повторяемости и исключительной точности движений робота.

Кроме того, разработка станет отличной базой для учебного процесса. Это готовый и наглядный инструмент для создания лабораторных комплексов, где студенты технических вузов смогут на практике изучать основы робототехники и компьютерного зрения, самостоятельно настраивая параметры системы.

3 ключевые особенности новой программы для ЭВМ:

Исключительная точность: Специальный адаптер фильтрует «цифровой шум» при передаче координат, гарантируя идеальное попадание манипулятора в цель.

Гибкость настройки: Ядро системы позволяет быстро «обучить» робота под новый размер детали без переписывания исходного кода.

Скорость цикла: Благодаря оптимизированным алгоритмам задержка между захватом изображения и движением робота сведена к минимуму.

Поздравляем авторов проекта: Кристину Кузнецову, Кирилла Воронина, Дмитрия Шакина, Людмилу Федосову и Сергея Манцерова!

Желаем коллективу университета еще больше новых открытий, прорывных разработок и успешных внедрений в производство!


Источник: vk.com

Комментарии: