AMR,
Automatisation,
Augmentation de L'Efficacité,
Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) progresse rapidement dans le domaine des capacités des robots autonomes, en particulier dans la manipulation de chargeurs. Plus précisément, l'apprentissage profond (DL) excelle dans la détection, la segmentation et le suivi en temps réel de plusieurs chargeurs, quels que soient leur forme, leur taille ou leur type, ce qui le rend indispensable pour les industries qui cherchent à améliorer leur efficacité et leur précision.
Technologies de base : la précision en action
Pour y parvenir, les systèmes d'IA utilisent une combinaison de technologies avancées telles que la vision par ordinateur, l'apprentissage sans tir et la fusion de capteurs :
La vision par ordinateur permet aux robots d'identifier visuellement les supports de charge et de comprendre leur environnement.
L'apprentissage sans entraînement permet aux robots de manipuler de nouveaux types de supports sans avoir besoin d'un réentraînement approfondi. Cette flexibilité améliore considérablement la capacité du robot à s'adapter à des environnements et des tâches changeants.
La fusion des capteurs amplifie encore leurs capacités en intégrant les données provenant de plusieurs capteurs, tels que des caméras, des lidars et des radars, ce qui permet d'obtenir une compréhension complète de l'environnement opérationnel. Cette fusion garantit la précision de la segmentation et du suivi, même dans des environnements complexes présentant des variations d'éclairage, de formes et d'obstacles.
Apprentissage profond pour la détection des supports de charge : grâce à la vision par ordinateur, à l'apprentissage sans entraînement et à la fusion de capteurs, les robots segmentent, détectent et suivent les supports de charge en temps réel. Les utilisateurs annotent les supports à l'aide de trois points, ce qui permet au système de s'adapter sans réentraînement et garantit un suivi précis dans des environnements complexes.
Évolutivité et adaptabilité : gestion de scénarios complexes
L'un des aspects les plus impressionnants du Deep Learning dans la manutention des supports de charge est son évolutivité et son adaptabilité. Ces systèmes peuvent distinguer plusieurs supports de charge situés à proximité les uns des autres, évitant ainsi des confusions coûteuses et garantissant une manutention précise dans des environnements très fréquentés tels que les entrepôts ou les usines. Leur capacité à s'adapter à diverses tâches les rend indispensables pour les opérations dynamiques où la rapidité et la précision sont essentielles.
Les robots basés sur l'IA apprennent et s'adaptent en permanence lorsqu'ils rencontrent de nouveaux supports de charge ou de nouvelles situations, intégrant de manière transparente ces informations pour améliorer leurs performances au fil du temps. Cela leur permet de fonctionner plus efficacement sans intervention humaine, offrant ainsi aux utilisateurs un confort accru et réduisant au minimum les temps d'arrêt.
« Chez AGILOX, nous sommes enthousiasmés par la manière dont la manutention autonome des supports de charge permettra à nos clients de mettre en œuvre plus rapidement et plus facilement des solutions AMR dans un avenir proche. Les possibilités offertes par l'IA sont incroyables, et notre équipe de R&D est à la pointe de l'application de ces avancées. Nous nous efforçons d'améliorer en permanence la simplicité pour nos clients, en leur fournissant des solutions sans risque, évolutives et pérennes. Notre objectif est de permettre aux entreprises d'adopter en toute confiance une automatisation de pointe qui évolue en fonction de leurs besoins. »
- Martin Engelberg Solander, CSO chez AGILOX
L'avenir de l'automatisation
L'intégration de l'IA dans la manutention autonome des supports de charge redéfinit l'avenir de l'automatisation industrielle. Grâce aux progrès constants, ces systèmes deviennent plus intelligents, plus efficaces et capables de gérer des tâches de plus en plus complexes. Cette évolution permet non seulement d'augmenter la productivité, mais aussi de réduire les erreurs opérationnelles, améliorant ainsi la fiabilité globale des équipements de manutention et des environnements de fabrication.
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