आधिकारिक मान्यता|लैन्क्सिन को झेजियांग प्रांत का विज्ञान और प्रौद्योगिकी उपलब्धि पंजीकरण प्रमाणपत्र प्रदान किया गया

हाल ही में,लैन्क्सिन, एक नेताकृत्रिम होशियारीऔररोबोटिकने एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है,झेजियांग प्रांतीय विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभागआधिकारिक तौर पर कंपनी को सम्मानित किया गयाविज्ञान एवं प्रौद्योगिकी उपलब्धि पंजीकरण प्रमाणपत्र(पंजीकरण संख्या: DJ101002024Y0420)। यह प्रतिष्ठित मान्यता कंपनी के अग्रणी अनुसंधान पर प्रकाश डालती हैऐऔररोबोटिक प्रौद्योगिकियांइन अत्याधुनिक क्षेत्रों में उनके अभिनव कार्य के मूल्य और प्रभाव की पुष्टि की।

मान्यता प्राप्त तकनीकी उपलब्धि का सारांश: "अल्ट्रा-लार्ज जटिल परिदृश्यों में मोबाइल रोबोटों के लिए 3D विज़न धारणा और क्लस्टर इंटेलिजेंट अनुप्रयोग"

मिशन और महत्व

के आवेदन के रूप मेंऔद्योगिक मोबाइल रोबोटजैसे-जैसे यह गहराता जा रहा है, परिचालन वातावरण लगातार बड़ा और जटिल होता जा रहा है, जिसमें उच्च परिशुद्धता की आवश्यकताएँ हैं। एक ही साइट पर समन्वय के लिए आवश्यक मोबाइल रोबोट की संख्या व्यवसाय संचालन के पैमाने के साथ बढ़ती जा रही है।अति-बड़े जटिल परिदृश्यमोबाइल रोबोट के लिए नई चुनौतियाँ पेश करते हैं: इन विस्तृत और अत्यधिक गतिशील वातावरणों में, बड़े पैमाने पर रोबोट समन्वय की आवश्यकता होती है, जबकि रोबोट को परावर्तक या छोटे आकार की वस्तुओं जैसे जटिल लक्ष्यों पर सटीक संचालन करना चाहिए। इसलिए, अल्ट्रा-बड़े, जटिल परिदृश्यों में मोबाइल रोबोट के सटीक संचालन के लिए एक व्यापक तकनीकी ढांचा स्थापित करना और औद्योगिक-ग्रेड अनुप्रयोग प्राप्त करना वैश्विक उद्योग में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करने के लिए महत्वपूर्ण है।

एएमआर (स्वायत्त मोबाइल रोबोट) प्रौद्योगिकीक्षेत्र व्यापक और जटिल है। वर्तमान घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय प्रगतिसेंसर प्रौद्योगिकी, मार्गदर्शन, औररोबोटिक शेड्यूलिंगअभी तक अल्ट्रा-बड़े जटिल वातावरण में रोबोट की सटीक परिचालन आवश्यकताओं के लिए पूरी तरह से अनुकूलित नहीं हुए हैं। मुख्य मुद्दा गतिशील, जटिल वातावरण और उनके स्वयं के संचालन की व्यापक वास्तविक समय की धारणा और समझ के लिए रोबोट की क्षमताओं को बढ़ाने की आवश्यकता में निहित है। यह परियोजना "3D विज़न फ़्यूज़न परसेप्शन + AI लार्ज मॉडल टेक्नोलॉजी" पर केंद्रित है, ताकि इसके लिए एक संपूर्ण तकनीकी प्रणाली बनाई जा सकेसिमेंटिक SLAM प्राकृतिक नेविगेशन, लक्ष्य वस्तु मुद्रा अनुमान, स्वायत्त रोबोटिक आर्म प्रक्षेप पथ योजना, उच्च परिशुद्धता गति नियंत्रण, और जटिल वातावरण में बड़े पैमाने पर मोबाइल रोबोट शेड्यूलिंग। यह प्रणाली विविध, अनुकूलित और बड़े पैमाने पर विनिर्माण परिदृश्यों के लिए बेहतर रूप से अनुकूल है, जिससे इसके अनुप्रयोग का दायरा व्यापक हो जाता हैएएमआरऔर स्थिरता, सुरक्षा और परिशुद्धता को बढ़ाना।

तकनीकी चुनौतियाँ

एएमआर के औद्योगिक अनुप्रयोगों के विस्तार के साथ, व्यक्तिगत और लचीला विनिर्माण भविष्य की मुख्य प्रेरक शक्ति बन रहा है।स्मार्ट फैक्ट्रियांविनिर्माण उद्योग उच्च जटिलता और सटीकता की मांग कर रहा है, खासकर अल्ट्रा-बड़े, अत्यधिक गतिशील जटिल वातावरण में काम करने वाले मोबाइल रोबोट के लिए। हालाँकि, कई तकनीकी अड़चनें बनी हुई हैं:

1. बड़े पैमाने परएएमआर परिचालनसेंसर को 30 मीटर या उससे अधिक की दूरी से विस्तृत फील्ड-ऑफ-व्यू और उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ पर्यावरण संबंधी जानकारी प्राप्त करनी चाहिए। हालाँकि, कुछ घरेलू सेंसर इन लंबी दूरी की धारणा आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। घरेलू और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मुख्यधारा के 3D विज़न सेंसर आमतौर पर अपर्याप्त फील्ड-ऑफ-व्यू और कम रिज़ॉल्यूशन से ग्रस्त हैं।
2. हाल के वर्षों में, मोबाइल रोबोट मुख्य रूप से निर्भर रहे हैंलेजर आधारित SLAMदृश्य मानचित्रण और सूचना अधिग्रहण के लिए (एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण) तकनीक। हालाँकि, इस दृष्टिकोण को स्थानिक स्थानीयकरण मजबूती में महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है और यह महंगा भी है।
3. व्यावहारिक संचालन में, बड़े क्षेत्रों में घूमने वाले रोबोट को परावर्तक या छोटी वस्तुओं जैसे जटिल लक्ष्यों पर सटीक कार्य करने की आवश्यकता होती है। रोबोट अक्सर पहचान संबंधी त्रुटियों का सामना करते हैं जो परिचालन सटीकता और विश्वसनीयता को प्रभावित करते हैं। इसके अलावा, जटिल वातावरण में रोबोटिक भुजाओं के लिए स्वायत्त बाधा परिहार प्रक्षेप पथ नियोजन और उच्च परिशुद्धता गति नियंत्रण प्रौद्योगिकी का अभाव है।

शेड्यूलिंग एल्गोरिदम की जटिलता मोबाइल रोबोट के पैमाने के साथ तेजी से बढ़ती है। पारंपरिक तरीके, जैसे कि रूट प्लानिंग के लिए मल्टी-मैप सेगमेंटेशन, शेड्यूलिंग स्केल और सिंगल-मैप शेड्यूलिंग क्षमताओं द्वारा सीमित हैं। "व्यक्तिगत" और "समूह" इंटेलिजेंस के साथ-साथ "मोबाइल रोबोट" और "डॉकिंग स्टेशनों" के बीच कुशल समन्वय प्राप्त करने के लिए डेटा साइलो को संबोधित करना उद्योग के लिए एक बड़ी चुनौती बनी हुई है।

प्रमुख नवाचार

1. एक स्वामित्व विकसित किया3D विज़न सेंसरलंबी दूरी, विस्तृत क्षेत्र और उच्च-रिज़ॉल्यूशन धारणा क्षमताओं के साथ। एक एकल सेंसर लंबी दूरी की स्थिति और नेविगेशन, मध्य-दूरी की बाधा से बचाव और मोबाइल रोबोट के लिए निकट-दूरी उच्च-सटीक डॉकिंग प्राप्त कर सकता है।
2. 2डी और 3डी सह-दृश्य फ़्रेमों के बीच अर्थ संबंधी जुड़ाव का उपयोग करते हुए, परियोजना एक सघन संरचना का निर्माण करती हैSLAM प्रणालीऔद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए गहन शिक्षण पर आधारित है। गतिशील ऑब्जेक्ट फ़िल्टरिंग, स्थिर सुविधा संवर्द्धन और धुंधली छवि गति अनुमान जैसी तकनीकों को लागू करके, सिस्टम अत्यधिक गतिशील वातावरण में मोबाइल रोबोट के लिए मार्कर रहित प्राकृतिक नेविगेशन को सक्षम बनाता है।
3. एक "फीचर-इमेज" जनरेटिव पोज़ अनुमान विधि विकसित की। छह-आयामी अंतरिक्ष के कई गुना विवरण का उपयोग करते हुए, परियोजना ने जटिल लक्ष्यों की सटीक पहचान प्राप्त करने के लिए पोज़ मिमिक्री और संयुक्त फीचर अवशेषों के लिए एक दोहरे-मोडल डिकोडर का निर्माण किया। इसके अतिरिक्त, परियोजना ने जटिल वातावरण में रोबोटिक भुजाओं के लिए स्वायत्त बाधा परिहार प्रक्षेप पथ नियोजन तकनीक की स्थापना की, जिससे इष्टतम परिचालन प्रक्षेप पथ उत्पन्न हुए। परियोजना ने रोबोटिक भुजाओं के लिए गतिशीलता पहचान फीडफॉरवर्ड पर आधारित सुदृढीकरण सीखने की गति नियंत्रण तकनीक भी पेश की, जिससे उच्च-सटीक परिचालन गति प्राप्त हुई।
4. एक संघर्ष-मुक्त क्लस्टरिंग दृष्टिकोण का उपयोग करके एक वितरित शेड्यूलिंग सिस्टम को लागू किया, जिससे प्रतिस्पर्धियों के पारंपरिक तरीकों जैसे कि मल्टी-सर्वर विस्तार और मल्टी-मैप सेगमेंटेशन द्वारा उत्पन्न शेड्यूलिंग स्केल की सीमाओं पर काबू पाया जा सका। कार्य प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करके और विभिन्न प्रक्रियाओं के अनुसार कार्यों का मिलान करके, और एक का लाभ उठाकरग्राफ कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क अनुकूलन एल्गोरिथ्मइस परियोजना के तहत पहली बार एक ही मानचित्र पर हजारों मोबाइल रोबोटों की समन्वित समय-सारणी सफलतापूर्वक स्थापित की गई।

मूल्यांकन समिति ने निष्कर्ष निकाला कि इस परियोजना ने व्यवस्थित रूप से कोर प्रौद्योगिकियों और सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर प्रणालियों का विकास किया3D दृष्टि बोधऔर अल्ट्रा-बड़े, जटिल परिदृश्यों में मोबाइल रोबोट के लिए बुद्धिमान अनुप्रयोगों को क्लस्टर करना। समग्र उपलब्धि अंतरराष्ट्रीय स्तर पर उन्नत है, जिसमें3D दृष्टि बोध प्रौद्योगिकीमोबाइल रोबोटों का विश्व स्तर पर पहुंचना।