西門子總代理
西門子總代理6ES7331-7KF02-4AB1

公司主營

SIEMENS 可編程控制器
1、 SIMATIC S7 系列PLC、S7200、s71200、S7300、S7400、S71500.ET200
2、 邏輯控制模塊 LOGO！230RC、230RCO、230RCL、24RC、24RCL等
3、 SITOP 系列直流電源 24V DC 1.3A、2.5A、3A、5A、10A、20A、40A
    4、 HMI 觸摸屏TD200 TD400C TP177,MP277 MP377     
SIEMENS 交、直流傳動裝置
1、 交流變頻器 MICROMASTER系列：MM、MM420、MM430、MM440、ECO
MIDASTER系列：MDV
6SE70系列（FC、VC、SC）
2、全數(shù)字直流調(diào)速裝置 6RA23、6RA24、6RA28、6RA70 系列

【:  姚善兵  ()       】

【: 同步 】

【商務(wù):  421048659          】

產(chǎn)品詳情介紹：

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6ES7331-7KF02-4AB1

相似圖像

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讓機(jī)械臂“自學(xué)成才”

機(jī)械臂有望掌握快速學(xué)習(xí)的能力。西門子的研究人員正與加州大學(xué)伯克利分校合作，潛心研究機(jī)械臂如何充分利用云端來學(xué)習(xí)并教會自己執(zhí)行專業(yè)化任務(wù)。

相較于人類，機(jī)械臂的學(xué)習(xí)速度很慢。但是，基于西門子*研究院與加州大學(xué)伯克利分校正在合作開展的研究，機(jī)械臂掌握新技能的能力將迅速提高。以云端機(jī)械臂為例，這項(xiàng)技術(shù)有可能集諸多服務(wù)器之力來協(xié)助機(jī)械臂執(zhí)行任務(wù)。云計(jì)算讓機(jī)械臂在“思考”時(shí)不再*于使用本地計(jì)算資源，這為使用深度學(xué)習(xí)等計(jì)算密集型資源開啟了大門。借助云計(jì)算，工作人員還有可能充分利用開放源碼軟件和并行計(jì)算等帶來的好處。而zui令人振奮的是，云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)與其它自動化系統(tǒng)的知識分享且能及時(shí)更新數(shù)據(jù)。

對機(jī)械臂而言，拾取不同尺寸、形狀和重量的物體是一項(xiàng)極為困難的任務(wù)。在云端，高效的并行計(jì)算可被用于發(fā)現(xiàn)zui穩(wěn)健的抓取動作。

在加利福尼亞州伯克利，Juan L. Aparicio帶領(lǐng)著一個(gè)專門研究高級制造自動化技術(shù)的西門子研究團(tuán)隊(duì)。他表示：“如今，機(jī)械臂只需要不斷重復(fù)拾取并放置相同物體。但在不久的將來，隨著制造業(yè)日益向小批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)型，為抓取每一個(gè)新物體的動作給機(jī)械臂重新編程是不可行的。因此，如果機(jī)械臂要獨(dú)立‘想’出如何抓取新物體，就需要云的支持。”

系統(tǒng)間的知識分享

為此，Aparicio和他的團(tuán)隊(duì)正潛心研究機(jī)械臂如何借云之力來學(xué)會抓取不熟悉的物體。Aparicio解釋道：“抓取是機(jī)械臂執(zhí)行的計(jì)算密度zui高的任務(wù)之一。如果能讓機(jī)械臂自主從云端搜索適當(dāng)?shù)膭幼?，它將弄明白如何更快、更高效地?zhí)行這項(xiàng)任務(wù)。”

加州大學(xué)伯克利分校的Dexterity Network（DexNet）平臺是一個(gè)基于云的抓取動作數(shù)據(jù)庫。在與DexNet平臺的合作中，西門子團(tuán)隊(duì)提供了專門的制造技術(shù)知識，以及分享基于云的信息時(shí)用于保護(hù)重要知識產(chǎn)權(quán)的方法。加州大學(xué)伯克利分校的Ken Goldberg教授是DexNet平臺的負(fù)責(zé)人，他表示：“現(xiàn)在，我們正在集成視覺功能生成一個(gè)合成數(shù)據(jù)庫。這個(gè)數(shù)據(jù)庫中包含了650萬張含三維模型的圖片，而它們都與抓取有關(guān)。”

西門子團(tuán)隊(duì)專注于在學(xué)術(shù)界與工業(yè)界之間搭起橋梁，他們也參與了加州大學(xué)伯克利分校Pieter Abbeel教授開展的一個(gè)相關(guān)項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目的重點(diǎn)是機(jī)械臂的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。Abbeel表示：“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已在游戲和模擬環(huán)境中大獲成功。在這個(gè)項(xiàng)目中，我們正在研究如何讓真實(shí)的機(jī)械臂在學(xué)習(xí)中取得同樣的成功。”Aparicio補(bǔ)充道：“這個(gè)項(xiàng)目是為數(shù)不多的幾個(gè)將深網(wǎng)用于控制物理系統(tǒng)的例子之一。我們正在設(shè)計(jì)控制器，以使機(jī)械臂通過少量編程學(xué)習(xí)執(zhí)行新任務(wù)。下一步，我們會將這兩方面的工作相結(jié)合，充分利用云端來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的知識分享，讓機(jī)械臂有能力在本地完成對知識的學(xué)習(xí)和歸納。”

Arthur F. Pease

發(fā)布日期：2017年7月