RoboDK nella ricerca sull'intelligenza artificiale fisica
I ricercatori utilizzano RoboDK per realizzare una vasta gamma di applicazioni di intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML). Tra gli esempi recenti figurano un'applicazione di incollaggio basata su IA/ML che utilizza RoboDK per la pianificazione del movimento, un sistema di sicurezza basato sulla visione per la collaborazione uomo-robot che impiega RoboDK per monitorare il movimento del robot e un sistema robotizzato di assemblaggio per celle di batteria che sfrutta la visione artificiale e le funzionalità di gemello digitale di RoboDK.
Altre ricerche includono un framework LLM sensibile alle politiche, testato tramite simulazioni di missioni con più robot in RoboDK e ricerca, che ha utilizzato una rete neurale BiLSTM per generare traiettorie più fluide e accurate del robot UR3 a partire da contorni ricavati da immagini, utilizzando RoboDK per la simulazione e la programmazione del robot.
Incollaggio basato su IA/ML
Nel 2026, i ricercatori hanno presentato un sistema di incollaggio basato su IA e ML in cui YOLOv8 e la tecnologia di visione RealSense vengono utilizzati per identificare la posizione e l'orientamento di un componente, mentre RoboDK trasforma dinamicamente i piani di riferimento e allinea le curve alla posizione e alla rotazione effettive del pezzo.
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Saldatura robotizzata ad autoapprendimento
Sempre nel 2026, un gruppo di ricercatori ha utilizzato la funzionalità “gemello digitale” di RoboDK nell’ambito di un sistema di saldatura robotizzata ad autoapprendimento. Un algoritmo genetico ha ottimizzato la posizione operativa del robot, riducendo il consumo energetico simulato del 36%.
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