机器人每小时能抓2400次，相当于抓一次1.5秒。”不论是50厘米长的大块木头，还是10厘米长的小砖块、易拉罐，只要在机器人抓取范围内，分拣机器人都不会“放过”。机器人每次大抓取重量是20斤。“识别非常难，因为垃圾是不规则、非标准的。”公司总经理李高强介绍，abb机器人离线软件，做到这关键的就是人工智能。从2017年开始，团队就开始研发人工智能机器人，人工智能需要融入各行各业，在选择细分落地方向时，团队选择当时的“冷门”——还不受关注的垃圾分类。两年多来，通过深度视觉识别技术，不断训练、学习和迭代，abb机器人价格，机器人逐渐熟悉各种垃圾的种类、特点，abb码垛机器人，识别准确度越来越高。再加上公司自主研发的高速机器人分拣技术，终实现一体化智能分拣。据李高强介绍，用人工智能做重型建筑垃圾分拣的，目前全球只有两家有成熟产品，一家是芬兰企业，另一家就是北京安麒智能科技。“从识别到抓取，我们的速度是1.5秒/次，他们是1.8秒/次。可以说，我们的智能分拣机器人是全球速快的。”

尽管有很多3D传感器和摄像机可供使用，天津abb机器人，例如激光三角测量，带有伪随机码型发生器的立体声传感器等，但是为了实现快速的系统开发，开发工具链有很大差距。例如，许多OEM当前使用开放式标准3D传感器，从头开始编写程序应用程序，或使用“封闭式”系统进行工具配置，这通常很昂贵。高速机载图像处理可能需要具有现场可编程门阵列（FPGA）的3D传感器，从而使非FPGA程序员可以在软件包中部署3D图像处理算法。另一个挑战是从人工智能和深度学习中获取信息的能力。大的挑战是区分作与实质。现实情况是“许多人工智能和深度学习算法有时太麻烦了。尽管视觉检测应用程序受益于深度学习算法，但是这些算法不能解决所有问题。与传统编程相比，当人们想达到99％以上的准确性所需的努力时，这一点尤其明显。尽管如此，这项技术确实占有一席之地，并将在未来几年继续发挥重要作用。

实验内容在真环境中，我们添加了一个UR5机械臂和一只机械手来实现主动探索的过程，并使用Kinect像机来获取视觉数据。为了模拟一个杂乱的环境，我们在场景中添加了11个块作为操作对象，并手动设计了几个具有挑战性的场景进行评估。实验结果表明，我们的模型相比于随机操作具有更优越的改善环境的能力。我们的模型能在更少的操作数内完成实验任务，更快地完成改善操作环境的任务。在真实场景中，为了判断经过主动探索优化后的AffordanceMap相比与只使用AffordanceMap相比是否能更好的完成抓取任务，我们分别使用两种系统来完成实际的抓取任务，我们选取了四十种物品来构造抓取场景测试两种系统在抓取控制上的能力。真实实验的评价指标不同于模拟实验，同时真实实验对系统的评价也更加科学，有说服力。在实验过程中，我们发现，当AffordanceMap大值处的物体不能被抓取时，机器人会重复这个操作，因为环境没有改变，所以网络输出的抓取位置也不会改变。

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