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Come aggiungere funzioni di intelligenza artificiale ai robot di ispezione dei ponti?
Sommario
- Riepilogo delle informazioni:
- 1. Introduzione ai robot per l'ispezione dei ponti:
- 2. Enunciato del problema: i robot esistenti sono insufficienti in termini di intelligenza e automazione:
- 4. NVIDIA DRIVE Ori SOC ha un'ampia gamma di scenari applicativi:
Riepilogo delle informazioni:
1. Introduzione ai robot per l'ispezione dei ponti:
Gli attuali robot da ponte sono dotati di telecamere ad alta precisione, utilizzate per catturare immagini e video ad alta definizione delle superfici dei ponti; scanner laser, che generano modelli strutturali tridimensionali dei ponti per aiutare a identificare potenziali problemi strutturali; sensori, tra cui sensori di temperatura, umidità e sollecitazione, utilizzati per monitorare l'ambiente e lo stato del ponte; piattaforme mobili, che utilizzano principalmente cingolati per muoversi in modo flessibile in ambienti complessi;
2. Enunciato del problema: i robot esistenti sono insufficienti in termini di intelligenza e automazione:
I robot a ponte hanno effettivamente fatto grandi progressi nella loro configurazione hardware, ma non c'è margine di miglioramento per quanto riguarda l'intelligenza e l'automazione:
Intelligenza insufficiente:
1. Capacità limitate di riconoscimento dei difetti: gli attuali robot tradizionali hanno una potenza di elaborazione delle immagini troppo bassa e presentano evidenti carenze nella capacità di riconoscere difetti complessi e sottili nella struttura del ponte.
2. Mancanza di capacità di analisi dei dati: quando si verificano emergenze durante il processo di ispezione (in ambienti ad alta e bassa temperatura), non è possibile rispondere in modo flessibile e si verificheranno tempi di inattività, con conseguente incapacità delle capacità di analisi dei dati di funzionare normalmente
Automazione insufficiente:
La pianificazione del percorso non è sufficientemente completa: le attuali capacità di pianificazione automatica del percorso dei robot tradizionali sono limitate, richiedono molteplici interventi manuali e non possono completare attività di ispezione autonome
Scarse capacità decisionali in tempo reale: durante il processo di ispezione, il robot non dispone di capacità decisionali in tempo reale e non può adattare dinamicamente la strategia di ispezione in base ai dati in tempo reale
La velocità di trasmissione e di elaborazione dei dati è relativamente lenta: la velocità di trasmissione e di elaborazione dei dati è lenta e non è possibile ottenere un feedback di monitoraggio in tempo reale.
3. SINSMART ha soluzioni speciali per una serie di problemi:
NVIDIA ha recentemente lanciato la serie Jetson di moduli core, in grado di fornire funzioni di elaborazione accelerate adatte a vari livelli di prezzo, soddisfacendo così, ma non limitandosi a, robot di ispezione di ponti, robot quadrupedi, robot speciali, ecc., che possono fornire fino a 275 top di potenza di elaborazione e TDP di 15-60 W;
Attualmente, SINSMART Technology, una delle principaliproduttori di computer embedded, sta adattando profondamente questa serie di pc embedded industriale senza ventola, pc embedded advantech inclusoafe-r770, epc-s202, mini pc advantech,PC senza ventola Advantech facilitare la soluzione di progetti di robot e intelligenza artificiale.
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