艾瑞迈迪

高效多臂协同、人机交互解决方案

方案简介

近年来，随着科技进步，机械臂应用场景愈发广泛，特别是多臂协同机器人系统，但多臂协同在实际应用中面临高维控制复杂、大规模训练数据获取难、动力学建模困难、传统控制方法局限等挑战，限制了机械臂的效率、灵活性和安全性。

艾瑞迈迪深耕机械臂技术多年，专注于研发深度学习模型、优化多臂防碰撞技术、制定预测性任务分配策略等，并提升复杂环境适应能力。

系统模块

机械臂防碰撞

机器人示教训练

模型预测控制（MPC）

机械臂防碰撞

轨迹预测
动态路径调整
工作环境的数字建模

机器人示教训练

高精度定位机械臂
“傻瓜式”数据训练平台

模型预测控制（MPC）

权衡多机械臂效率、能效、安全性等
动态约束管理（速度、加速度等）
MPC策略仿真验证

技术优势

高效机器人学习示教训练

高效机器人学习示教训练

将特定的标志物附着于人体表面，随后捕捉并记录一系列动作流程的数据。采集的动作流程数据可以被用作深度学习模型的训练素材，从而使机器人能够学习并模仿这些相关的人体动作。

机械臂防碰撞

机械臂防碰撞

借助机器学习算法，多机械臂系统能够分析并学习以往的碰撞事件记录，从而优化其未来的防碰撞策略，实现更加高效与安全的作业。

预测性任务分配

预测性任务分配

基于历史数据预测未来任务的需求和优先级，帮助系统在故障发生前预测可能的任务分配需求，从而提前做出调整。

复杂环境适应

复杂环境适应

在多机械臂协同工作的环境中，通过深度学习可以帮助系统理解和适应复杂的工作环境，如识别工作空间中的障碍物和动态变化，从而进行更精确的任务分配

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