ABNews

Ռոբոտները փոխարինո՞ւմ են մարդկանց. BMW-ն սկսում է հումանոիդ ռոբոտների փորձարկումները Եվրոպայում

Լուրեր | 2026/05/29 15:04

Ռոբոտները փոխարինո՞ւմ են մարդկանց. BMW-ն սկսում է հումանոիդ ռոբոտների փորձարկումները Եվրոպայում

Գերմանական ավտոմոբիլային հսկա BMW-ն Եվրոպայում ավտոմեքենաների արտադրության գործընթացում սկսում է մարդանման (հումանոիդ) ռոբոտների կիրառման փորձարկումները։ Ընկերության ղեկավարությունն այս նախաձեռնությունն անվանում է անցում դեպի «ապագայի արտադրություն»։

Hexagon Robotics ընկերության կողմից մշակված երկու հումանոիդ ռոբոտներ, որոնք կրում են «Aeon» անունը, արդեն իսկ անցնում են լոգիստիկ և տեխնիկական թեստավորում Լայպցիգի (Գերմանիա) գործարանում։ Նախատեսվում է, որ այս տարվա ամռանից դրանք պաշտոնապես կներգրավվեն ընթացիկ արտադրական գործընթացներում։

Տեխնիկական բնութագիրը և գործառույթները

«Aeon» ռոբոտներն ունեն 1.65 մետր հասակ և նախագծված են այնպես, որ կարողանան ազատ տեղաշարժվել գործարանի տարածքում ու կատարել ֆիզիկական բարձր ճշգրտություն պահանջող, բայց միապաղաղ աշխատանքներ։ Դրանց հիմնական գործառույթներն են լինելու.

  • Ավտոմեքենաների հանգույցների և մասերի տեղափոխումը,

  • Մասնակի հավաքման աշխատանքները,

  • Արտադրական հոսքագծի (conveyor) օպերատիվ աջակցությունը։

Ռոբոտների ճկունությունն ու «խելացի» կառավարումն ապահովվում է իրենց կառուցվածքում ինտեգրված 21 հատուկ սենսորների միջոցով։ Դրանց թվում են բարձր կետայնության տեսախցիկներ, ռադարային համակարգեր, ինչպես նաև ձայնային և ուժային (Force/Torque) սենսորներ, որոնք թույլ են տալիս ռոբոտին զգալ շրջակա միջավայրն ու խուսափել արգելքներից:

Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

«Aeon»-ի կատարելագործման հիմքում ընկած է մեքենայական ուսուցման առաջադեմ մոդելը։ Ռոբոտները սովորում են անմիջապես մարդկանցից՝ տեսախցիկների միջոցով դիտարկելով գործարանի աշխատակիցների շարժումները։ Ստացված տվյալներն այնուհետև մշակվում և փորձարկվում են թվային կրկնակների (Digital Twins) և մոդելների մեջ՝ արհեստական բանականության ալգորիթմների կիրառմամբ։

Ռոբոտաշինության ոլորտի փորձագետների կանխատեսումներով՝ ընդամենը մի քանի տարի անց նմանատիպ հումանոիդ համակարգերը հնարավորություն կունենան ոչ միայն անվրեպ կատարել բարդ կոմբինացված հրահանգներ, այլև ինքնուրույն ադապտացվել արտադրական նոր պայմաններին և սովորել հավելյալ առաջադրանքներ՝ առանց մարդու կողմից լրացուցիչ կոդավորման:

Տարածել

Կարդացեք նաեւ

Տեսանյութեր

Դիտել բոլորը