KI-basierte Roboterkalibrierung

Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das Kirk Projekt und Teamleiter Künstliche Intelligenz, Artiminds Robotics GmbH; Quelle: Artiminds Robotics GmbH

Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das Kirk Projekt und Teamleiter Künstliche Intelligenz, Artiminds Robotics GmbH; Quelle: Artiminds Robotics GmbH

Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das Kirk-Projekt und Teamleiter Künstliche Intelligenz bei Artiminds erklärt: „Die Möglichkeit, Daten automatisiert zu erfassen und zu analysieren, verringert den Aufwand für den Anwender und erleichtert es insbesondere KMU die notwendige Kompetenz aufzubauen, um ein Robotersystem optimal zu nutzen.“

Ziel ist es, die Genauigkeit softwaregestützt zu erhöhen, um dadurch Roboter für ein breites Anwendungsspektrum flexibel einsetzen zu können, Arbeitsabläufe durch eine vom Robotertyp und –hersteller unabhängige Lösung zu vereinfachen und Fachpersonal zeitlich zu entlasten.

„Die Basis, um die komplexen Zusammenhänge aus äußeren Faktoren sowie den zeitlich veränderlichen Eigenschaften des individuellen Roboters beherrschbar zu machen und so die Positioniergenauigkeit zu erhöhen, bilden die tiefen neuronalen Netze (Deep Learning)“, so der KI-Forscher Prof. Marco Huber vom IFF der Universität Stuttgart.
 

Artiminds Robotics (no)
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