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亚洲明星聚焦:Eureka Robotics联合创始人对机器人技术的5个思考

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

亚洲的机器人产业在日本、菲律宾和中国市场的推动下强劲增长,该地区的机器人部署在全球处于领先地位。

除了制造用例外,机器人技术现在还用于物流、医疗保健和现场检查等其他领域。

新加坡初创公司 Eureka Robotics 正努力利用人们对机器人技术日益增长的兴趣,并在东南亚带来新的创新。

该公司由 Pham Quang Cuong 和 Hung Pham 创立,是南洋理工大学 (NTU) 的衍生公司,此前其最初的机器人组装宜家椅子的视频在网上疯传。

光学制造机器人阿基米德等产品被部署在全国各地的工厂中。

在亚洲,该公司实现了稳定增长,目前在新加坡、法国和中国设有办事处。

KrASIA 最近与 Pham 进行了交谈,讨论了 Eureka 作为一家初创公司所面临的挑战以及机器人技术的未来。

以下采访内容为KrASIA (Kr):Eureka Robotics 的起源是什么?Pham Quang Cuong (PQC):我来到新加坡时是 NTU 的助理教授。

当我加入时,我们的主要研究重点是如何通过赋予工业机器人触觉、视觉和实时计划运动的能力,使它们变得更加智能。

我的第一个研究资助提案是建造一个可以组装宜家椅子的机器人,我们成功地做到了这一点。

我们拍摄了一段视频,论文发表在《Science Robotics》上。

主要想法是把一项需要大量人类功能的艰巨任务作为我们的目标。

宜家椅子研究完成后,我们问自己,我们将如何利用我们开发的技术。

我们的想法是把它带到工厂车间。

我们决定从 NTU 开始分拆,以采用我们在 NTU 开发的所有技术并将其部署在工厂中。

Kr:作为机器人技术的起步在新加坡,您面临哪些挑战?您是如何克服这些问题的? PQC:我们在新加坡面临的主要困难是,与拥有数万家制造公司的美国、中国和日本相比,我们并没有真正庞大的内部市场。

在我们成立的头两年,我们主要专注于新加坡光学制造的滩头市场。

我们现在了解每个人,因为可能有 10 到 12 家公司生产的镜头规模需要机器人。

一旦我们确定了我们的滩头市场并开始向这些客户销售我们的机器人,这就成为一个挑战,因为我们的国内市场不够大。

我们必须走向国际,这就是我们去年开始向中国扩张的原因。

由于旅行限制,我们不得不想尽各种办法在海外寻找经销商和系统集成商。

我们尝试做的另一件事是与大公司合作,我们的合作伙伴之一是电装(Denso),ch 将把我们的软件嵌入到他们的机器人中。

我们还与其他日本公司合作,将我们的软件与他们的仪器集成。

Kr:机器人领域现在是什么样子? PQC:做机器人有很多种方法。

亚洲明星聚焦:Eureka Robotics联合创始人对机器人技术的5个思考

传统的方法是教机器人一个给定的轨迹,然后它会一直重复这个轨迹。

您可以获得非常高的精度,但运动是完全固定的。

我们称之为低敏捷性、高精度。

另一方面,有许多公司生产物流机器人,例如包装机器人。

这些机器人具有更高的敏捷性,因为它们可以使用摄像头适应新的位置,但公差约为 1 厘米,如果你想拿起一个盒子,这还可以。

这就是低精度、高敏捷性。

Kr:Eureka Robotics 为您的机器人使用高精度、高敏捷性技术。

未来这将如何发展和进步?当你必须应对不断变化的环境时,这是很困难的。

例如,尤里卡的机器人拾取镜头。

现在想象一下,镜头分散在随机的位置。

机器人需要适应新的位置,拿起镜片,并将它们放入极其紧密的固定装置中。

这是高精度和敏捷性的结合,这使得做到这一点变得困难。

过去几年我们的技术发展致力于如何通过正确的校准、计算机视觉、规划、实时运动来达到极高的精度。

我们将不断突破我们所能达到的准确性的前沿,以及机器人如何在很少的定制或再培训的情况下适应不同的环境。

主要困难之一是使系统集成商工程师更容易对这些功能进行编程。

在用户体验和用户界面方面还有很多事情要做。

我们真正关注的是如何使这些复杂的工具可供大众使用Kr:机器人技术在工业和制造业领域一直在进步。

它什么时候会在家庭中普及? PQC:我们正在进入这样一个阶段,像我们这样的公司正在开发可以适应环境变化的机器人。

我们还没有达到可以在完全非结构化的环境(例如家庭住宅)中依赖机器人的阶段。

我认为机器人技术至少还需要五年的时间才能在需要一些复杂交互的完全非结构化环境中解决有趣的任务。

这不仅仅是一个四处走动并展示 iPad 的机器人,而是可以完成折叠衣服或清洁桌子等任务的机器人。

需要改进的一个领域是机器人的决策。

例如,要擦拭桌子,如果上面还有很多物体,机器人必须选择一个物体,将其移走,清洁表面,然后更换该物品。

我已经取得了很大的进步学术界和具有更高处理能力的深度强化技术。

本文分为中文和英文两个版本。

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