ذات صلة

اخبار متفرقة

7 أفكار رقمية تعزز فرحة العيد وتجعلها أكثر بهجة وجمالاً.. أبرزها المعايدات الإلكترونية

تظهر التكنولوجيا اليوم كعامل أساسي في حياتنا اليومية لا...

استمتع بأجواء العيد مع هاتفك في خمس خطوات سهلة.

تتبّع صلاة العيد مباشر تابع صلاة العيد مباشرة من خلال...

للحفاظ على صحتك: ثلاث أعشاب مهمة يجب تناولها يومياً

أعشاب مفيدة لصحتك يُعرف البابونج (Matricaria chamomilla) بخصائصه المهدئة والمضادة...

أزيز الصدر أثناء الزفير.. متى يكون طبيعياً ومتى يشير إلى مشكلة تنفسيّة؟

أزيز أثناء الزفير: المعنى والأسباب يُلاحظ صوت أزيز أثناء الزفير...

أطعمة تُثير أعراض الصدفية وأخرى تُهدئ منها

يتجاوز التعامل مع الصدفية العلاجات الموضعية ليشمل نمط الحياة...

روبوت بشري يتعلم طي المناشف ذاتياً من خلال الملاحظة الحركية

يعرض مقطع الفيديو روبوت KR-1 البشري وهو يطوى منشفة تلقائياً بعدما شاهد إنساناً يقوم بالمهمة نفسها، كما يبين كيفية تدريب الروبوت على التقاط منشفة موضوعة عشوائياً على سطح طاولة وطيها بدقة تحاكي الأسلوب البشري، مع شرح تفصيلي لآلية التعلم المستخدمة.

التعلم الحركي بديلاً عن البرمجة التقليدية

يعتمد KR-1 في تنفيذ المهمة على الدمج بين الإدراك البصري والتخطيط والتحكم الدقيق في الوقت نفسه، ما أتاح له أداء المهمة بدقة وقابلية للتكرار. تهدف التجربة إلى إثبات أن التعليم الحركي يمثل بديلاً أكثر فاعلية من أساليب البرمجة التقليدية عند التعامل مع الأجسام اللينة والقابلة للتشكيل مثل المناشف.

تصميم الروبوت وقدراته التشغيلية

يُعد KR-1 روبوت مستودعات بشري الشكل يعمل بشكل مستقل، ومصمم لمهام الانتقاء والوضع ومناولة المواد. يتميز بذراعين مزدوجين، وقاعدة بعجلات، وذكاء اصطناعي مدمج، إضافة إلى نظام تعلم قائم على العرض التوضيحي، وتجعله هذه الخصائص مناسباً لمجالات الخدمات اللوجستية والتجزئة التي تتطلب القوة والدقة في آن واحد.

من جمع البيانات إلى التعلم الذاتي

خلال عملية التعليم، يقوم مشغّل بشري بتحريك الروبوت في وضع متوافق، مع استعراض كل خطوة من خطوات طي المنشفة، ويسجل النظام صوراً من كاميرا RGB وحركات الذراع والملاقط، ما يشكل سجلاً دقيقاً يربط بين المدخلات البصرية والسلوك الفيزيائي. وبعد تكرار العروض التوضيحية، يتعلم الروبوت العمل بشكل مستقل من خلال استيعاب الأنماط المرئية دون الحاجة إلى تعريفات هندسية صريحة، وهو ما يعكس اتجاهاً أوسع في مجال الروبوتات نحو التحكم القائم على التعلم والتكيف مع المهام المرنة.

spot_img
spot_imgspot_img

تابعونا على