36、机器学习抓取方法评估与纤维喷涂机器人编程框架

机器学习抓取方法评估与纤维喷涂机器人编程框架

机器学习抓取方法评估

在工业装配中，基于机器学习（ML）的抓取技术具有重要意义，但目前仍面临一些挑战。

首先，算法的决策过程需要融入更多的过程和产品知识。这就要求在训练过程、迁移学习以及数据增强方法等方面进行研究，特别是针对工业应用相关的数据类型。一方面，算法要提供合适的接口；另一方面，相应的数据必须转换为兼容和标准化的格式。总体而言，ML方法应更多地考虑其在整个工具和价值链中的整合。

其次，ML解决方案的接受度和透明度也需要得到解决。当前基于ML的系统多为黑箱模型，应转变为可理解的系统，可解释人工智能（Explainable AI）是实现广泛工业应用的关键。

虽然存在挑战，但基于ML的抓取方法相较于传统的分析方法具有优势。例如，从装配角度来看，灵活性是核心要求，而ML方法更容易实现这一点。此外，要实现更高层次的目标，不同模块的链式连接以及端到端的数据处理链是必不可少的。为了在生产中日常使用，需要从整体上考虑整个工具链，明确各个模块如何有效连接，以及如何利用底层数据提高鲁棒性和精度。为此，需要一个测试框架，在定义的环境中对现有模型和方法进行基准测试。预计将开发这样的框架，帮助用户选择适合自身需求的方法，并揭示进一步研究的潜在方向。

以下是一个简单的总结表格：
| 挑战 | 解决方案方向 | 优势 | 未来需求 |
| — | — | — | — |
| 决策过程缺乏知识融入 | 研究训练、迁移学习和数据增强 | 提高灵活性 | 开发测试框架 |
| 缺乏接受度和透明度 | 转向可理解系统，利用可解释AI | | |

纤维喷涂过程的回放