Robot giảm 30% thời gian di chuyển nhờ bộ nhớ giống con người trong các nhà máy thông minh

Các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học và Công nghệ Daegu Gyeongbuk (DGIST) của Hàn Quốc đã phát triển một công nghệ “Trí tuệ nhân tạo Vật lý” mới nhằm nâng cao hiệu quả điều hướng của robot di động tự hành (AMR) trong các môi trường như trung tâm logistics và nhà máy thông minh. Công nghệ này mô phỏng trí nhớ giống con người bằng cách mô hình hóa hiện tượng xã hội lan truyền và quên thông tin, cho phép robot phân biệt giữa các chướng ngại vật liên quan, thời gian thực và dữ liệu lỗi thời, không cần thiết. Bằng cách quên đi thông tin lỗi thời — chẳng hạn như các chướng ngại vật đã được dọn sạch — robot tránh được các đường đi vòng không cần thiết, cải thiện hiệu quả di chuyển và năng suất trong các môi trường phức tạp, động. Thử nghiệm trong một trung tâm logistics mô phỏng cho thấy cải thiện hiệu suất đáng kể, với thời gian di chuyển trung bình giảm tới 30,1% và thông lượng công việc tăng 18,0% so với các hệ thống điều hướng ROS 2 truyền thống. Công nghệ này chỉ yêu cầu cảm biến LiDAR 2D, giúp tiết kiệm chi phí và dễ dàng tích hợp như một plugin vào các bộ điều hướng ROS 2 hiện có mà không cần thay đổi phần cứng. Ngoài các ứng dụng công nghiệp, phương pháp này còn hứa hẹn...