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人工智能、机器学习和深度学习在高级机器人中的应用，综述
近年来，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 彻底改变了先进机器人领域。AI、ML 和 DL 正在改变先进机器人领域，使机器人更加智能、高效，能够适应复杂的任务和环境。AI、ML 和 DL 在先进机器人中的一些应用包括自主导航、对象识别和操作、自然语言处理和预测性维护。这些技术还用于开发协作机器人 (cobots)，可以与人类一起工作并适应不断变化的环境和任务。AI、ML 和 DL 可用于先进的交通系统，以便为乘客和交通公司提供安全、高效和便利。此外，AI、ML 和 DL 在制造装配机器人的发展中发挥着关键作用，使它们能够更高效、更安全、更智能地工作。此外，它们在航空管理中有着广泛的应用，帮助航空公司提高效率、降低成本和提高客户满意度。此外，AI、ML 和 DL 可以帮助出租车公司为客户提供更好、更高效、更安全的服务。该研究概述了先进机器人系统中 AI、ML 和 DL 的最新发展，并讨论了系统在机器人改造中的各种应用。还建议进一步研究 AI、ML 和 DL 在先进机器人系统中的应用，以填补现有研究和已发表论文之间的空白。通过回顾 AI、ML 和 DL 在先进机器人系统中的应用，可以研究和修改先进机器人在各种应用中的性能，以提高先进机器人行业的生产力。
机器人、自动化和人工智能：
3.下一个关键的 RAAI 支持技术包括 3-D 视觉和 5G 无线。先进机器视觉的出现正处于创造新一代协作机器人的风口浪尖，这些机器人使用摄像头、激光雷达和红外传感器来实现更快但更安全的协作应用，从而带来新一波生产力提升。视觉引导机器人 (VGR) 很快（2020 年末/2021 年初）就能高度适应动态操作环境，将经过安全认证的 2-D 和 3-D 视觉硬件与先进的软件和强大的计算能力相结合，实时处理大量视觉数据。先进的 VGR 使用算法来实现精确控制的运动。功能齐全的 5G 无线技术具有低延迟、实时速度和更快的传输速率，可将机器人设备与实时计算连接起来，从而实现完全动态的集成性能功能。5G 有望在三到五年内全面投入使用，从而能够在户外等非结构化环境中更广泛地部署自主 RAAI 技术。目前，大多数商业上可行的自主 RAAI 技术应用都发生在更结构化的室内环境中。就像实时无线视频流创造了最后一波云计算浪潮（通常在远程数据中心）一样，5G 可能会催生本地化微型数据中心的出现，以处理预期的实时数据处理爆炸式增长。
科学论文的收集«Scientia
协作机器人技术是机器人技术的一部分，该机器人技术在执行各种技术操作和任务的过程中研究，研究和实践CPR在与人的互动（协作）中的应用。协作机器人（配件）是为共享工作区或人类和机器人直接接触的直接HR（人类机器人）交互而设计的机器人。协作机器人计划与传统的公关计划不同，在该计划中，机器人与与人类的接触隔离开来。是国际标准化组织定义的，配备机器人是一种机器人，可以在协作操作中使用，在协作操作中，机器人和人类在制造运营的定义工作空间中同时工作（这不包括机器人对机器人系统或同事，在不同时间工作的人和机器人）。协作（在工业机器人技术的背景下）是一个人和机器人实现设定目标的操作，行动或工作的共同绩效的过程。协作操作是CPR与人之间定义的动作顺序，因此，这导致了特定任务或工作的执行。协作技术系统（CTS）是一种技术系统，在该系统中，人们共同努力的CPR被用作通用的灵活自动化手段。协作工作空间是一个人的共享工作区和CPR，在其中进行协作操作。人类 - 机器人相互作用（人类 - 机器人相互作用HRI）是生活中各个方面的人与机器人之间相互作用的过程。但是
行业中人力资源（HR）的未来5.0
摘要该研究是为了系统地了解从行业4.0到行业5.0的过渡，并检查可能影响未来人力资源兄弟会的人力资源策略和期望的因素。该研究表明，人力资源在行业5.0中的作用将大大发展。技术已经通过在行业5.0的工作环境中介绍协作机器人或“配件”的概念，已经迈出了一步。这将为人力资源专业人员建立一些额外的重点领域，他们将来必须为人类和机器人建立协作工作环境，此外，除了已经在人力资源流程，数字化和人力资源分析的自动化方面所做的事情外。与Smart HR 4.0相比，以人为中心的方法，需要创新更新的方法，以了解机器人的工作方式，发展人类团队成员之间的适当情绪智力，以便机器和人类可以和谐地工作，促进员工的数字健康，并创造一种组织学习文化。只有当组织的人力资源对环境中发生的变化以及提高或重新技能的变化保持敏感性时，才能完成所有这一切。本研究对几个未解决的问题进行了新的解释提供了一种见解，这些问题需要对了解当前人力资源兄弟会的当前能力水平进行更深入的研究。重要的是要评估他们当前的准备就绪，以满足行业5.0中未来工作空间的期望和挑战。
机器人技术和计算机集成制造
行业5.0旨在建立一个包容，智能和可持续的生产过程，通过利用增强的自动化和机器智能来鼓励人类的创造力和专业知识。协作机器人技术或“ Cobotics”是行业5.0技术的主要促进技术，它渴望通过将机器人提升到人类能力的扩展，甚至最终作为团队成员来改善人类灵活性。一个关键元素有可能作为行业愿望的界面运行5.0的界面，这是采用新颖技术，例如虚拟现实（VR），增强现实（AR），混合现实（MR）和触觉，共同被称为“增强”'。行业5.0也从数字双胞胎（DTS）中受益，这些数字双胞胎（DTS）是物理资产的数字表示形式，该物理资产是其对应物或双胞胎的数字表示。行业5.0的另一个重要组成部分是人工智能（AI），它有可能创建更聪明，更有效的制造过程。在这项研究中，提出了对最新技术的系统综述，以探索智能制造的柯比特，DTS，增强和行业5.0之间的协同作用。据作者所知，这是文献中首次尝试对行业5.0各个组成部分之间的协同作用进行全面审查。这项工作旨在增加全球努力，以实现行业5.0提供的各种应用程序可能性，并提供最新的参考，作为该领域内新研发的垫脚石。
实时3D语义场景感知具有双眼视觉的自我中心机器人
摘要 - 在室内移动的同时，感知具有多个对象的三维（3D）场景对于基于视觉的移动配件至关重要，尤其是对于增强其操纵任务的尤其是。在这项工作中，我们为具有双眼视觉的自我中心机器人提供了实例分割，特征匹配和点集注册的端到端管道，并通过拟议的管道展示了机器人的抓地力。首先，我们为单视图3D语义场景分割设计了一个基于RGB图像的分割方法，并利用2D数据集中的常见对象类将3D点封装在对象实例的点云中，通过相应的深度映射。接下来，根据先前步骤中匹配的RGB图像中感兴趣的对象之间的匹配关键，提取了两个连续的点云的3D对应关系。此外，要意识到3D特征分布的空间变化，我们还根据使用内核密度估计（KDE）的估计分布（KDE）来称量每个3D点对，随后可以使稳健性具有较小的中心范围，同时求解点云之间的刚性转换。最后，我们在7-DOF双臂Baxter机器人上测试了我们提出的管道，并使用安装的Intel Realsense D435i RGB-D相机测试了我们的管道。结果表明我们的机器人可以在移动时分割感兴趣的对象，注册多个视图，并掌握目标对象。源代码可在https://github.com/mkhangg/semantic Scene感知上获得。
人工智能，机器学习和深度...
摘要：人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）近年来彻底改变了高级机器人技术领域。AI，ML和DL正在改变高级机器人技术的领域，使机器人更聪明，高效且适应复杂的任务和环境。AI，ML和DL在高级机器人技术中的某些应用包括自主导航，对象识别和操纵，自然语言处理和预测性维护。这些技术也用于开发可以与人类一起工作并适应不断变化的环境和任务的协作机器人（配件）。AI，ML和DL可用于高级运输系统，以便为乘客和运输公司提供安全，效率和便利性。此外，AI，ML和DL在制造装配机器人的发展中发挥了关键作用，使它们能够更有效，安全，聪明地工作。此外，它们在航空管理中具有广泛的应用，帮助航空公司提高效率，降低成本并提高客户满意度。此外，AI，ML和DL可以帮助出租车公司，以便为客户提供更好，更高效和更安全的服务。该研究概述了高级机器人系统中AI，ML和DL中当前发展的概述，并讨论了该系统在机器人修改中的各种应用。还建议了有关AI，ML和DL在高级机器人系统中应用的进一步研究工作，以填补现有研究和已发表论文之间的空白。通过审查AI，ML和DL在高级机器人系统中的应用，可以调查和修改各种应用中高级机器人的性能，以提高高级机器人行业的生产率。
AI增强制造机器人
本评论探讨了人工智能（AI）对制造机器人技术的变革性影响，从而阐明了智能制造领域内的应用程序和新兴趋势的全面概述。随着行业越来越拥抱行业4.0原则，将AI集成到制造机器人中已成为提高效率，灵活性和适应性的关键。AI和制造机器人技术的协同作用导致了许多重新定义传统制造过程的应用。机器学习算法具有预测性维护功能，使机器人能够在升级之前预测和解决设备问题。计算机视觉技术使机器人能够感知和解释视觉信息，增强其处理复杂任务（例如质量检查和对象识别）的能力。AI驱动的协作机器人或配备机器人与人工工人无缝互动，以优化工作流程和生产力。此外，AI增强机器人技术在自主材料处理，物流和供应链管理中起着至关重要的作用，并简化了各种制造环境中的操作。AI增强制造机器人技术的最新趋势强调了该领域的动态演变。边缘计算正在获得突出，使机器人可以在本地处理数据并实时响应，从而最大程度地减少延迟并增强整体系统性能。强化学习的出现使机器人能够根据动态制造环境适应和优化其动作，从而提高了灵活性和适应性。数字双胞胎的集成促进了虚拟模拟，使制造商能够在物理实施之前对机器人系统的行为进行建模和分析。可解释的AI正在成为一个关键趋势，确保在AI-wired机器人系统的复杂决策过程中透明度和解释性。将AI集成到制造机器人技术中代表了范式的转变，彻底改变了传统制造实践。本评论重点介绍了构成AI增强制造机器人技术景观的无数应用和趋势。随着行业继续投资于智能制造技术，AI和机器人技术的协作协同作用有望推动制造业内效率，质量和敏捷性前所未有的进步。
自动化在行业中的作用
工业自动化在各个领域都变得越来越普遍，从而改变了企业的运作方式。它涉及利用先进的技术来自动化制造过程的多个阶段，从材料处理到最终产品交付。经过多年的研究和开发，工业自动化已取得了显着发展，将人工智能，机器学习和机器人技术整合到复杂的系统中。行业4.0和物联网的出现导致了该行业的大幅增长，到2029年，预期的复合年增长率为9.8％。固定的自动化重点是重复执行特定任务的专业设备，而无需人工干预，非常适合大规模生产，例如汽车装配线。可编程自动化利用计算机控制的机器来控制商品生产中的机械，从而通过PLC等组件提供灵活性和可编程性。灵活的自动化结合了使用高级机器人系统的固定和可编程自动化，迅速适应了工作流或生产要求的变化。cyngn的自动股票股票赋予工业车辆能够独立运行的工业车辆，以适应地面上的情况。AV技术允许在手动和自主模式之间切换，而Cyngn Insight Analytics工具可以直观地管理自动驾驶车辆。自治车队管理系统（FMS）适应了现有的工作流程，使其成为灵活的自动化解决方案。这种方法使用高级软件程序协调各种自动化系统，包括机器人和输送机。集成的自动化使用多个系统来优化统一生产过程的固定，可编程和灵活自动化的生产过程。工业自动化在行业，尤其是制造业中具有很大的优势，包括提高生产率，提高资源利用率和增强产品质量的好处。工业自动化为制造商带来了许多好处，包括消除人为错误，疲劳和不一致的一致质量输出。它也减少了停机时间，这可能是昂贵并破坏生产的。自动化工具可以执行预防性维护，减少设备故障和维护时间。此外，自动化的机器和设备通过将工人从危险的任务或环境中删除，改善工作条件并减轻压力和疲劳来增强安全性。通过优先考虑安全，公司可以降低与事故相关的成本，并为员工创造更令人满意的工作机会。工业自动化还可以通过承担重复任务并释放熟练工人的时间来专注于更重要的任务，从而有助于消除劳动短缺。此外，自动化技术使制造商能够以精确和准确的方式执行任务来降低成本并最大程度地减少浪费。总体而言，工业自动化是面临面临挑战的制造商的关键解决方案，例如质量不一致，停机时间，安全问题，劳动力短缺和高生产成本。通过工业自动化，废物产量大大减少，这也通过减少制造过程所需的劳动力来最大程度地减少劳动力费用。自动化允许设备和机械有效执行任务，从而使人工成本保持检查，同时提高整体生产率。实际上，与托盘插孔相比，Cyngn的研究表明，使用自动股票追逐者的人工成本降低了64％。工业自动化的未来具有巨大的潜力，预计进一步的进步将彻底改变制造业和工业景观。工业自动化已经为现代制造商带来了巨大的好处，从而为早期采用者带来了竞争优势。随着这项技术的不断增长，我们可以预期进一步的创新，这些创新将改变所有行业的工作方式。工业自动化的未来将由家族，人工智能和新商业模式等趋势塑造。cobots旨在与人类运营商合作，是当今工业自动化的重要趋势。在Cyngn，我们设计了工业自动驾驶汽车，以支持Cobot工作流程，并与地板上的员工一起提高生产力。人工智能在促进工业自动化，帮助机器从数据中学习并适应新情况变得越来越重要。工业自动化的兴起也为公司创造了新的业务模式和机会。机器人技术（RAAS）允许组织以订阅为基础访问自动解决方案，减少资本支出并提高灵活性。通过Cyngn的Raas产品，我们帮助客户克服采用障碍，并根据需求不断变化的范围扩展其AV机队。数字双胞胎可以通过模拟流程和优化操作来彻底改变行业。公司在实施现实世界中的变更之前使用它们来测试场景并做出明智的决策。有些人担心自动化会取代人类的工作，但现实是不同的。机器接管了重复的任务，使工人免于平凡的职责。这为员工带来了更安全的工作环境和更令人满意的机会。反过来，公司保留熟练的员工并专注于高价值活动。自动化还可以在产品开发和营销等领域创造新的工作。它正在全球转变行业，使公司，工人和消费者平均受益。通过拥抱自动化，企业获得了竞争优势，并为快速变化的全球市场做好准备。
马矩阵Flow_final PDF
● HORSE unveils its innovative and fully digital Matrix Flow production line ● Cutting edge autonomous platforms replace traditional conveyor belt production line ● Pioneering technology used to build Power Electric Boxes for HEV and PHEV vehicles ● Advanced systems deliver greater flexibility and productivity in the move to electrification ● Huge energy savings of up to 50% as a result of faster and more streamlined processes HORSE, a global leader in innovative and low emissions动力总成系统正在开创一个先进的，完全数字自动化的生产过程，旨在提高其工厂的生产率，质量和可持续性。被称为矩阵流，新过程在葡萄牙的马aveiro植物中首次亮相。它用高效的自主平台和工作站替换了现有的，基于连续的传送带的生产系统，称为移动可编程配件（MPC）。已经用于电子产品的制造和跨国物流公司，是最早使用IT来构造汽车动力总成生产过程的公司之一，该过程使用它来构建电动汽车（HEV）中电动机（HEV）（HEV）和插入式混合电动汽车（PHEV）的电动机（PEB）。马匹首席工程工程官安东尼奥·瓦兹（Antonio Vaz）说：“我们在aveiro的新矩阵流组装线对马来说是一个非常重要的时刻。这一激动人心的发展证实了我们作为动力总成开发和生产的全球领导者的地位。最多30个较小的MPC有效地充当移动工作站和组件套件，以确保员工在正确的时间始终具有正确的零件和工具。通过提供无与伦比的灵活性和效率，这种完全的数字生产方法使我们能够敏捷和响应迅速，同时继续提供最高质量的产品并满足我们对可持续发展的承诺。”这些MPC与自动生产专家Prolynk合作，可以在生产过程的每个阶段向工厂工作人员和机器人提供确切的组件和子组件由精心编程的车队控制器集线器管理，MPC无线通信彼此通信，并可以迅速适应零件供应和生产需求的变化，从而在生产过程中提供了更大的灵活性，并降低了昂贵的停机时间。它也可以快速缩放或向下缩放，从而使工厂能够快速对需求变化做出反应。在工厂的生产将在未来几天开始，最初的目标为每年150,000个单位，到2024年底上升到200,000。通过使用自主MPC而不是传统的顺序流量生产线来提高效率，Horse已经能够将其工厂地板的物理足迹降低25％，并且建筑物的整体规模总体上降低了30％。