Neue KI-Edge-Architektur für smarte Vision-Systeme

3D-Kameras, Künstliche Intelligenz und hohe Rechenleistung in Edge Devices eröffnen neue Möglichkeiten in zahlreichen Anwendungen. Autonom arbeitende mobile Maschinen, wie zum Beispiel autonome Transportfahrzeuge in der Intralogistik oder Roboter, gehören zu den Anwendungsfeldern, die von den neuen Technologien profitieren können.

Neuronale Netze und KI

Da das Edge-Device auf Linux-Basis eine hohe Rechenleistung bietet, können auch anspruchsvolle Applikationen umgesetzt werden. Speziell KI-Vision Anwendungen sind auf diese Leistungsfähigkeit angewiesen. So lassen sich etwa neuronale Netze für Visionanwendungen implementieren, die mit herkömmlichen algorithmischen Methoden nicht möglich wären. Deep Learning lässt sich etwa einsetzen, um eine verbesserte Orientierung von autonomen mobilen Robotern (AMR) zu realisieren. Durch das dazu verwendete Verfahren, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), weiß der AMR, wie seine Umgebung aussieht und wo er sich innerhalb dieser Umgebung befindet (Localization). Wenn er sich in dieser Umgebung bewegt, kann er zusätzlich eine Karte seiner Umgebung anfertigen (Mapping).

Bildverarbeitung wird kostengünstiger

Die neue O3R-Plattform macht nicht nur innovativen Visionanwendungen möglich, sondern gleichzeitig verringern sich auch die Kosten für solche Lösungen. Dadurch eröffnen sich neue Perspektiven, autonome mobile Roboter in Anwendungen einzusetzen, die bisher aus Kostengründen ausgeschlossen waren. In der Zukunft wird auf Basis der O3R-Plattform eine komplette Suite von Lösungen für die unterschiedlichsten Bereiche und Branchen entstehen.

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