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¿Cómo agregar funciones de IA a los robots de inspección de puentes?
Tabla de contenido
- Resumen de la información:
- 1. Introducción a los robots de inspección de puentes:
- 2. Planteamiento del problema: Los robots existentes son insuficientes en inteligencia y automatización:
- 4. NVIDIA DRIVE Ori SOC tiene una amplia gama de escenarios de aplicación:
Resumen de la información:
1. Introducción a los robots de inspección de puentes:
Los robots de puentes actuales están equipados con cámaras de alta precisión, que se utilizan para capturar imágenes y vídeos de alta definición de las superficies de los puentes; escáneres láser, que generan modelos estructurales tridimensionales de los puentes para ayudar a identificar posibles problemas estructurales; sensores, incluidos sensores de temperatura, humedad y tensión, que se utilizan para monitorear el medio ambiente y el estado del puente; plataformas móviles, que en su mayoría utilizan orugas para moverse con flexibilidad en entornos complejos;
2. Planteamiento del problema: Los robots existentes son insuficientes en inteligencia y automatización:
Los robots puente han hecho grandes avances en su propia configuración de hardware, pero no hay margen de mejora en inteligencia y automatización:
Inteligencia insuficiente:
1. Capacidades limitadas de reconocimiento de defectos: los robots tradicionales actuales tienen muy poca potencia de cálculo de imágenes y presentan deficiencias obvias en la capacidad de reconocer defectos complejos y sutiles en la estructura del puente.
2. Falta de capacidades de análisis de datos: cuando se encuentran emergencias durante el proceso de inspección (en entornos de alta y baja temperatura), no puede responder con flexibilidad y se producirá un tiempo de inactividad, lo que resultará en la incapacidad de las capacidades de análisis de datos para operar normalmente.
Automatización insuficiente:
La planificación de rutas no es lo suficientemente completa: las capacidades de planificación de rutas automáticas de los robots tradicionales actuales son limitadas, requieren múltiples intervenciones manuales y no pueden completar tareas de inspección autónomas.
Capacidades débiles de toma de decisiones en tiempo real: durante el proceso de inspección, el robot carece de capacidades de toma de decisiones en tiempo real y no puede ajustar dinámicamente la estrategia de inspección de acuerdo con los datos en tiempo real.
La velocidad de transmisión y procesamiento de datos son relativamente lentos: las velocidades de transmisión y procesamiento de datos son lentas y no se puede lograr una retroalimentación de monitoreo en tiempo real.
3. SINSMART tiene soluciones especiales para una serie de problemas:
NVIDIA ha lanzado recientemente la serie Jetson de módulos centrales, que pueden proporcionar funciones de computación acelerada adecuadas para varios niveles de precios, satisfaciendo así, entre otros, a robots de inspección de puentes, robots cuadrúpedos, robots especiales, etc., que pueden proporcionar hasta 275 tops de potencia de computación y TDP de 15-60w;
Actualmente, SINSMART Technology, una de las empresas líderesfabricantes de ordenadores integrados, está adaptando profundamente esta serie de PC industrial integrado sin ventiladorPC integrado Advantech que incluyeafe-r770, epc-s202, Miniordenador Advantech,PC sin ventilador Advantech Facilitar la solución de proyectos de robótica e IA.
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