刷新schunk抓取系統通用機械手PZB-plus系列

PZB-plus 80-2

刷新schunk抓取系統通用機械手PZB-plus系列

人工智能是主要動力

特別是在軟件和機械方面，有一些有趣的進展。達姆施塔特大學（University of Darmstadt）的Jan Peters博士、drag and bot公司的Martin Naumann、Cognibotics公司的Klas Nilsson博士、不來梅大學（University of Bremen）的Michael Beetz教授以及瑞士聯邦理工學院可重構機器人實驗室（EPFL）的Jamie Paik教授五人的演講中都提到了用人工智能方法對服務機器人直觀編程并同時進行機械優化。

目標是 – 簡單易用的服務機器人完成“DIY自動化方案”。像小孩子一樣，服務機器人在模擬的環境中觀察、模仿和優化動作序列，然后經過訓練，再將其放入建立了必要規則的現實世界需求場景，讓其自主適應判斷。當然在這個過程中需要克服很多機械問題，例如在人周圍時移動的機械臂和機械手的作用力、精度、速度；抓取工具的靈活性和多樣性等。

目標是獲得關注

服務機器人的經濟和倫理道德因素，來自*自動化協會的Jeff Burnstein、Robotise的Oliver Stahl和Mobile Industial Robots的Niels Jul Jacobsen三人談到了這個話題。中國、美國和歐洲同時在大力發展服務機器人行業，而關注重點和實施策略都不同。Jeff Burnstein認為誰先擁有某項技術并不特別重要，反而是誰先有效利用技術并引發關注。

總結：服務機器人的成功要考慮更多因素，智能、安全、云技術和標準，以及道德問題。

會議間歇，觀眾們在展示區域參觀了12家機器人及自動化企業的新產品