Medizinischer Roboterarm

mit Gelenkbodenstehendkollaborativ

Überblick
Multi‑Arm‑Einsätze stehen vor hochdimensionaler Regelungskomplexität, begrenzter Verfügbarkeit großskaliger Trainingsdaten, schwieriger dynamischer Modellierung und den Grenzen klassischer Regelungsverfahren. Diese Faktoren beeinflussen Sicherheit, Koordinationseffizienz und Anpassungsfähigkeit in industriellen Multi‑Robot‑ bzw. Mensch‑Roboter‑Kollaborationsumgebungen.

Systemmodule

• Kollisionsvermeidung für Roboterarme
  • Bahnvorhersage
  • dynamische Pfadanpassung
  • digitale Modellierung der Arbeitsumgebung
• Roboter‑Teach‑In‑Training
  • Roboterarme mit hochgenauer Positionierung
  • bedienerfreundliche Plattform zur Datenerfassung und zum Training
• Model Predictive Control (MPC)
  • Abwägung zwischen Multi‑Arm‑Effizienz, Energieverbrauch und Sicherheit
  • Management dynamischer Randbedingungen (Geschwindigkeit, Beschleunigung etc.)
  • Simulation und Validierung von MPC‑Strategien

Technische Vorteile

• Effiziente Teach‑In‑Datenerfassung: Marker am Bediener erfassen Bewegungsfolgen als Trainingsdaten für Deep‑Learning‑Modelle, sodass Roboter menschliche Bewegungen erlernen und nachbilden können.
• Kollisionsvermeidung für Multi‑Arm‑Systeme: Machine‑Learning analysiert vergangene Kollisionsereignisse, um Vermeidungsstrategien zu optimieren und die Betriebssicherheit zu erhöhen.
• Prädiktive Aufgabenverteilung: Historische Daten dienen zur Vorhersage von Aufgabenbedarf und Prioritäten, sodass Zuweisungen vor Störfällen angepasst werden können.
• Anpassung an komplexe Umgebungen: Deep‑Learning ermöglicht Umfeldverständnis, Hinderniserkennung und dynamisches Verhalten für präzisere Aufgabenverteilung.

Verwandte Produkte

• 瑞瞳®PRO — Multiquellen‑Vision‑Scan‑ und Positionierungssystem
• 瑞瞳®MAX‑Vision — integrierte RGB‑Stereo‑Kamera mit Laser‑Positionierung
• 瑞瞳®LITE — kosteneffiziente Stereo‑Vision‑Kamera
• 瑞瞳®MAX — hochpräzise Stereo‑Vision‑Kamera für mittlere bis lange Reichweiten

Technische Daten

• Marke: 艾瑞迈迪 (Ariemedi)
• Bezeichnung der Lösung: Lösung für Multi‑Arm‑Kollaboration und Mensch‑Roboter‑Interaktion
• Kernfähigkeiten: Multi‑Arm‑Kollisionsvermeidung, Roboter‑Teach‑In‑Training, Model Predictive Control (MPC), prädiktive Aufgabenverteilung, Anpassung an komplexe Umgebungen
• Systemmodule: Kollisionsvermeidung; Teach‑In‑Training; Model Predictive Control (MPC)
• Technische Schwerpunkte: Bahnvorhersage, dynamische Pfadanpassung, digitale Umgebungsmodellierung, hochgenaue Positionierung, Erfassung und Nutzung von Deep‑Learning‑Daten, Management dynamischer Randbedingungen, Validierung durch Simulation
• Geeignete Szenarien: Arbeitsumgebungen mit Multi‑Arm‑Koordination, industrielle oder medizinische Robotikkollaboration mit hohem Sicherheits‑ und Planungsbedarf
• Verwandte Produkte/Zubehör: 瑞瞳®‑Serie für visuelle Wahrnehmung und Positionierung