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ब्रिज इंस्पेक्शन रोबोट में AI फ़ंक्शन कैसे जोड़ें?
विषयसूची
- सूचना सारांश:
- 1. पुल निरीक्षण रोबोट का परिचय:
- 2. समस्या कथन: मौजूदा रोबोट बुद्धिमत्ता और स्वचालन में अपर्याप्त हैं:
- 4. NVIDIA DRIVE Ori SOC में अनुप्रयोग परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला है:
सूचना सारांश:
1. पुल निरीक्षण रोबोट का परिचय:
वर्तमान ब्रिज रोबोट उच्च परिशुद्धता कैमरों से लैस हैं - जिनका उपयोग ब्रिज सतहों की उच्च परिभाषा छवियों और वीडियो को कैप्चर करने के लिए किया जाता है; लेजर स्कैनर - संभावित संरचनात्मक समस्याओं की पहचान करने में मदद करने के लिए पुलों के तीन आयामी संरचनात्मक मॉडल उत्पन्न करते हैं; सेंसर - तापमान, आर्द्रता और तनाव सेंसर सहित, पर्यावरण और पुल की स्थिति की निगरानी के लिए उपयोग किया जाता है; मोबाइल प्लेटफॉर्म - ज्यादातर जटिल वातावरण में लचीले ढंग से चलने के लिए क्रॉलर का उपयोग करते हैं;
2. समस्या कथन: मौजूदा रोबोट बुद्धिमत्ता और स्वचालन में अपर्याप्त हैं:
ब्रिज रोबोट ने वास्तव में अपने हार्डवेयर विन्यास में काफी प्रगति की है, लेकिन बुद्धिमत्ता और स्वचालन में सुधार की कोई गुंजाइश नहीं है:
अपर्याप्त बुद्धि:
1. सीमित दोष पहचान क्षमताएं: वर्तमान पारंपरिक रोबोटों में छवि कंप्यूटिंग शक्ति बहुत कम है, और जटिल और सूक्ष्म पुल संरचना दोषों को पहचानने की क्षमता में स्पष्ट कमियां हैं।
2. डेटा विश्लेषण क्षमताओं का अभाव: निरीक्षण प्रक्रिया के दौरान आपात स्थिति का सामना करने पर (उच्च और निम्न तापमान वाले वातावरण में), यह लचीले ढंग से प्रतिक्रिया देने में असमर्थ होता है, और डाउनटाइम हो जाता है, जिसके परिणामस्वरूप डेटा विश्लेषण क्षमताएं सामान्य रूप से काम करने में असमर्थ हो जाती हैं।
अपर्याप्त स्वचालन:
पथ नियोजन पर्याप्त व्यापक नहीं है: वर्तमान पारंपरिक रोबोट की स्वचालित पथ नियोजन क्षमताएं सीमित हैं, जिसके लिए कई मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, और यह स्वायत्त निरीक्षण कार्यों को पूरा नहीं कर सकता है
कमज़ोर वास्तविक समय निर्णय लेने की क्षमता: निरीक्षण प्रक्रिया के दौरान, रोबोट में वास्तविक समय निर्णय लेने की क्षमता का अभाव होता है और वह वास्तविक समय के आंकड़ों के अनुसार निरीक्षण रणनीति को गतिशील रूप से समायोजित नहीं कर सकता है
डेटा संचरण की गति और प्रसंस्करण अपेक्षाकृत पिछड़ रहे हैं: डेटा संचरण और प्रसंस्करण की गति धीमी है, और वास्तविक समय निगरानी फीडबैक प्राप्त नहीं किया जा सकता है।
3. SINSMART के पास कई समस्याओं के लिए विशेष समाधान हैं:
NVIDIA ने हाल ही में कोर मॉड्यूल की जेटसन श्रृंखला लॉन्च की है, जो विभिन्न मूल्य स्तरों के लिए उपयुक्त त्वरित कंप्यूटिंग फ़ंक्शन प्रदान कर सकती है, जिससे ब्रिज इंस्पेक्शन रोबोट, क्वाड्रुपेड रोबोट, विशेष रोबोट आदि तक सीमित नहीं है, जो 275tops कंप्यूटिंग पावर और 15-60w का TDP प्रदान कर सकता है;
वर्तमान में, SINSMART टेक्नोलॉजी, अग्रणी में से एकएम्बेडेड कंप्यूटर निर्माता, इस श्रृंखला को गहराई से अनुकूलित कर रहा है औद्योगिक फैनलेस एम्बेडेड पीसी, एडवांटेक एम्बेडेड पीसी सहितafe-r770, ईपीसी-एस202, एडवांटेक मिनी पीसी,एडवांटेक फैनलेस पीसी रोबोट और एआई परियोजनाओं के समाधान को सुगम बनाना।
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