宝马集团工厂Landshut正在使用Xsens 动作捕捉系统为人工智能人形机器人开发软件和数据基础设施。目标是确定人形机器人在真实的制造环境中可以提供的价值。作为这项工作的一部分宝马集团正在创建一个模块化机器人生态系统将传统编程与视觉-语言-动作(VLA)模型相结合。他们从真实的生产环境中收集数据并在新功能引入生产之前将其集成到模拟、运动规划和机器人培训工作流程中。除了这些模拟工程师们还使用基于演示的机器学习即人类操作员执行制造任务这些任务被记录并转化为可重复使用的机器人行为或“政策”。这些习得的行为可以适应不同的工业任务。获取人类专业知识Xsens Link在这些演示过程中负责捕捉精确的全身运动。这包括操作员在完成任务时如何伸展、弯曲、转动和协调他们的动作。运动数据支持模拟、运动规划、重定目标和机器人训练帮助开发人员将人类的专业知识转化为真实工业环境中的机器人行为。从演示到部署宝马集团工厂Landshut的工作证明了人形机器人技术的一个重要转变。训练的进步速度越来越不仅取决于机器人本身硬件还取决于可靠的训练数据、模拟环境、学习模型、运动规划工具和可扩展的软件平台。人类演示数据提供了生产专业知识和这些新兴机器人系统之间的联系。Xsens Link有助于将真实的人类运动转化为结构化数据通过捕捉经验丰富的操作员的移动和其与环境交互的动作数据支持实用工业机器人技能机器训练的发展。
宝马集团工厂Landshut正在使用Xsens 动作捕捉系统为人工智能人形机器人开发软件和数据基础设施。目标是确定人形机器人在真实的制造环境中可以提供的价值。作为这项工作的一部分宝马集团正在创建一个模块化机器人生态系统将传统编程与视觉-语言-动作(VLA)模型相结合。他们从真实的生产环境中收集数据并在新功能引入生产之前将其集成到模拟、运动规划和机器人培训工作流程中。除了这些模拟工程师们还使用基于演示的机器学习即人类操作员执行制造任务这些任务被记录并转化为可重复使用的机器人行为或“政策”。这些习得的行为可以适应不同的工业任务。获取人类专业知识Xsens Link在这些演示过程中负责捕捉精确的全身运动。这包括操作员在完成任务时如何伸展、弯曲、转动和协调他们的动作。运动数据支持模拟、运动规划、重定目标和机器人训练帮助开发人员将人类的专业知识转化为真实工业环境中的机器人行为。从演示到部署宝马集团工厂Landshut的工作证明了人形机器人技术的一个重要转变。训练的进步速度越来越不仅取决于机器人本身硬件还取决于可靠的训练数据、模拟环境、学习模型、运动规划工具和可扩展的软件平台。人类演示数据提供了生产专业知识和这些新兴机器人系统之间的联系。Xsens Link有助于将真实的人类运动转化为结构化数据通过捕捉经验丰富的操作员的移动和其与环境交互的动作数据支持实用工业机器人技能机器训练的发展。
