سرکاری شناخت|Lanxin کو Zhejiang صوبے کا سائنس اور ٹیکنالوجی اچیومنٹ رجسٹریشن سرٹیفکیٹ سے نوازا گیا
Sep 05, 2024
ایک پیغام چھوڑیں۔
حال ہی میں،لینکسین، میں ایک رہنمامصنوعی ذہانتاورروبوٹکس, ایک اہم سنگ میل حاصل کیا, کے طور پرZhejiang صوبائی محکمہ سائنس اور ٹیکنالوجیسرکاری طور پر کمپنی سے نوازاسائنس اور ٹیکنالوجی اچیومنٹ رجسٹریشن سرٹیفکیٹ(رجسٹریشن نمبر: DJ101002024Y0420)۔ یہ باوقار پہچان کمپنی کی ابتدائی تحقیق کو نمایاں کرتی ہے۔اے آئیاورروبوٹک ٹیکنالوجیز، ان جدید ترین علاقوں میں ان کے اختراعی کام کی قدر اور اثرات کی تصدیق کرتے ہوئے ۔
تسلیم شدہ تکنیکی کامیابی کا خلاصہ: "الٹرا لارج پیچیدہ منظرناموں میں موبائل روبوٹس کے لیے 3D ویژن پرسیپشن اور کلسٹر انٹیلیجنٹ ایپلی کیشنز"
مشن اور اہمیت
کی درخواست کے طور پرصنعتی موبائل روبوٹگہرا ہوتا جا رہا ہے، آپریشنل ماحول تیزی سے بڑے اور پیچیدہ ہوتے جا رہے ہیں، اعلی درستگی کی ضروریات کے ساتھ۔ کسی ایک سائٹ میں رابطہ کاری کے لیے درکار موبائل روبوٹس کی تعداد کاروباری کارروائیوں کے پیمانے کے ساتھ بڑھ رہی ہے۔انتہائی بڑے پیچیدہ منظرنامے۔موبائل روبوٹس کے لیے نئے چیلنجز پیش کرتے ہیں: ان وسیع اور انتہائی متحرک ماحول کے اندر، بڑے پیمانے پر روبوٹ کوآرڈینیشن کی ضرورت ہوتی ہے، جب کہ روبوٹس کو پیچیدہ اہداف جیسے عکاس یا چھوٹے سائز کی اشیاء پر درست آپریشن کرنا چاہیے۔ لہذا، انتہائی بڑے، پیچیدہ منظرناموں میں موبائل روبوٹس کے درست آپریشنز کے لیے ایک جامع تکنیکی فریم ورک کا قیام اور صنعتی درجے کی ایپلی کیشن کا حصول عالمی صنعت میں مسابقتی برتری حاصل کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
دیAMR (خودکار موبائل روبوٹ) ٹیکنالوجیمیدان وسیع اور پیچیدہ ہے۔ میں موجودہ ملکی اور بین الاقوامی پیشرفتسینسر ٹیکنالوجی, نیویگیشن، اورروبوٹک شیڈولنگانتہائی بڑے پیچیدہ ماحول میں روبوٹس کی درست آپریشنل ضروریات کے مطابق ابھی تک مکمل طور پر ڈھال نہیں پائے ہیں۔ بنیادی مسئلہ متحرک، پیچیدہ ماحول اور ان کے اپنے آپریشنز کے بارے میں جامع حقیقی وقت کے ادراک اور تفہیم کے لیے روبوٹس کی صلاحیتوں کو بڑھانے کی ضرورت میں مضمر ہے۔ یہ پروجیکٹ "3D ویژن فیوژن پرسیپشن + AI لارج ماڈل ٹیکنالوجی" پر مرکوز ہے تاکہ ایک مکمل تکنیکی نظام بنایا جا سکے۔سیمنٹک سلیم قدرتی نیویگیشن, ٹارگٹ آبجیکٹ پوز کا تخمینہ، خود مختار روبوٹک بازو کی رفتار کی منصوبہ بندی، اعلی درستگی کے موشن کنٹرول، اور پیچیدہ ماحول میں بڑے پیمانے پر موبائل روبوٹ شیڈولنگ۔ یہ نظام متنوع، اپنی مرضی کے مطابق، اور بڑے پیمانے پر مینوفیکچرنگ منظرناموں کو بہتر طور پر ڈھالتا ہے، جس سے درخواست کے دائرہ کار کو وسیع کیا جاتا ہے۔اے ایم آراور استحکام، حفاظت اور درستگی کو بڑھانا۔
تکنیکی چیلنجز
AMRs کی بڑھتی ہوئی صنعتی ایپلی کیشنز کے ساتھ، ذاتی نوعیت کی اور لچکدار مینوفیکچرنگ مستقبل کی بنیادی محرک قوت بن رہی ہے۔سمارٹ فیکٹریاں. مینوفیکچرنگ انڈسٹری اعلی پیچیدگی اور درستگی کا مطالبہ کر رہی ہے، خاص طور پر انتہائی بڑے، انتہائی متحرک پیچیدہ ماحول میں کام کرنے والے موبائل روبوٹس کے لیے۔ تاہم، کئی تکنیکی رکاوٹیں باقی ہیں:
- بڑے پیمانے پرAMR آپریشنز، سینسر کو وسیع فیلڈ آف ویو اور اعلی ریزولیوشن کے ساتھ 30 میٹر یا اس سے زیادہ فاصلے سے ماحولیاتی معلومات کا ادراک کرنا چاہیے۔ تاہم، چند گھریلو سینسر ان طویل فاصلے تک ادراک کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ مرکزی دھارے کے 3D ویژن سینسرز، ملکی اور بین الاقوامی سطح پر، عام طور پر ناکافی فیلڈ آف ویو اور کم ریزولوشن کا شکار ہوتے ہیں۔
- حالیہ برسوں میں، موبائل روبوٹ بنیادی طور پر پر انحصار کیا ہےلیزر پر مبنی سلیممنظر کی نقشہ سازی اور معلومات کے حصول کے لیے (ایک ساتھ لوکلائزیشن اور میپنگ) ٹیکنالوجی۔ تاہم، اس نقطہ نظر کو مقامی لوکلائزیشن کی مضبوطی میں اہم چیلنجوں کا سامنا ہے اور یہ مہنگا بھی ہے۔
- عملی کارروائیوں میں، بڑے علاقوں میں حرکت کرنے والے روبوٹس کو پیچیدہ اہداف جیسے عکاس یا چھوٹی اشیاء پر عین مطابق کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ روبوٹ کو اکثر شناخت کی غلطیوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے جو آپریشنل درستگی اور وشوسنییتا کو متاثر کرتی ہیں۔ مزید برآں، پیچیدہ ماحول میں روبوٹک ہتھیاروں کے لیے خود مختار رکاوٹوں سے بچنے کی رفتار کی منصوبہ بندی اور اعلیٰ درستگی کے موشن کنٹرول ٹیکنالوجی کا فقدان ہے۔
شیڈولنگ الگورتھم کی پیچیدگی موبائل روبوٹس کے پیمانے کے ساتھ تیزی سے بڑھتی ہے۔ روایتی طریقے، جیسے کہ روٹ پلاننگ کے لیے ملٹی میپ سیگمنٹیشن، شیڈولنگ اسکیل اور سنگل میپ شیڈولنگ کی صلاحیتوں کے ذریعے محدود ہیں۔ "انفرادی" اور "گروپ" انٹیلی جنس کے ساتھ ساتھ "موبائل روبوٹس" اور "ڈاکنگ اسٹیشنز" کے درمیان موثر ہم آہنگی حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا سائلوز کو ایڈریس کرنا انڈسٹری کے لیے ایک اہم چیلنج ہے۔
کلیدی اختراعات
- ایک ملکیتی تیار کیا۔3D وژن سینسرلمبی رینج، وسیع رقبہ، اور اعلی ریزولوشن ادراک کی صلاحیتوں کے ساتھ۔ ایک واحد سینسر موبائل روبوٹس کے لیے لمبی رینج کی پوزیشننگ اور نیویگیشن، درمیانی فاصلے کی رکاوٹ سے بچنے، اور قریبی رینج کی ہائی پریزین ڈاکنگ حاصل کر سکتا ہے۔
- 2D اور 3D شریک بصری فریموں کے درمیان سیمنٹک ایسوسی ایشن کا استعمال کرتے ہوئے، پروجیکٹ ایک گھنے تعمیر کرتا ہےسلیم سسٹمصنعتی ایپلی کیشنز کے لیے گہری سیکھنے پر مبنی۔ متحرک آبجیکٹ فلٹرنگ، سٹیٹک فیچر میں اضافہ، اور بلر امیج موشن اسٹیمیشن جیسی تکنیکوں کو لاگو کرکے، یہ نظام انتہائی متحرک ماحول میں موبائل روبوٹس کے لیے بغیر نشان کے قدرتی نیویگیشن کو قابل بناتا ہے۔
- ایک "فیچر امیج" جنریٹو پوز تخمینہ لگانے کا طریقہ تیار کیا۔ چھ جہتی جگہ کی کئی گنا تفصیل کا استعمال کرتے ہوئے، پراجیکٹ نے پیچیدہ اہداف کی درست شناخت حاصل کرنے کے لیے پوز کی نقالی اور مشترکہ خصوصیت کے باقیات کے لیے ایک دوہری ماڈل ڈیکوڈر بنایا۔ مزید برآں، پراجیکٹ نے پیچیدہ ماحول میں روبوٹک ہتھیاروں کے لیے خود مختار رکاوٹوں سے بچنے کی رفتار کی منصوبہ بندی کی ٹیکنالوجی قائم کی، جس سے زیادہ سے زیادہ آپریشنل ٹریجیکٹریز پیدا ہوئے۔ اس پروجیکٹ نے ڈائنامکس آئیڈینٹیفکیشن فیڈ فارورڈ پر مبنی روبوٹک ہتھیاروں کے لیے کمک سیکھنے کی موشن کنٹرول ٹیکنالوجی کو بھی متعارف کرایا، جس سے اعلیٰ درستگی کے آپریشنل موومنٹ حاصل کی گئی۔
- تنازعات سے پاک کلسٹرنگ اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے ایک تقسیم شدہ نظام الاوقات کا نفاذ کیا، جس میں حریفوں کے روایتی طریقوں جیسے ملٹی سرور کی توسیع اور ملٹی میپ سیگمنٹیشن کی طرف سے لاحق شیڈولنگ اسکیل کی حدود پر قابو پاتے ہوئے۔ ٹاسک مینجمنٹ پر توجہ مرکوز کرکے اور مختلف عملوں کے مطابق کاموں کو ملاتے ہوئے، اور فائدہ اٹھاتے ہوئےگراف کنوولیشنل نیورل نیٹ ورک آپٹیمائزیشن الگورتھم، پروجیکٹ نے پہلی بار ایک ہی نقشے پر ہزاروں موبائل روبوٹس کی مربوط شیڈولنگ کو کامیابی سے حاصل کیا۔
تشخیصی کمیٹی نے یہ نتیجہ اخذ کیا کہ اس منصوبے نے بنیادی ٹیکنالوجیز اور سافٹ ویئر ہارڈ ویئر کے نظام کو منظم طریقے سے تیار کیا ہے۔3D وژن پرسیپشناور انتہائی بڑے پیچیدہ منظرناموں میں موبائل روبوٹس کے لیے کلسٹر ذہین ایپلی کیشنز۔ مجموعی کامیابی بین الاقوامی سطح پر ترقی یافتہ ہے۔3D وژن پرسیپشن ٹیکنالوجیموبائل روبوٹس کی عالمی سطح پر پہنچ رہی ہے۔