7 façons de mesurer le retour sur investissement des projets de conseil en RPA
Quels sont les points communs entre les erreurs de saisie, les charges de travail laborieuses, les procédures fastidieuses et les erreurs manuelles ? La RPA peut automatiser tous ces problèmes et griefs ! L'automatisation des processus robotiques, ou RPA, si vous n'êtes pas familier avec le terme, est un robot logiciel conçu pour imiter les activités humaines mais les exécuter beaucoup plus rapidement. Une meilleure prise de décision est facilitée [...]
Navigation autonome de l'AMR à l'aide de la carte RTAB et de la caméra ToF
L'exploration est un aspect crucial de la navigation autonome en robotique. La localisation et la cartographie simultanées (SLAM) est une technique fondamentale qui permet aux robots de naviguer et de cartographier des environnements inconnus. La localisation et la cartographie simultanées visuelles, ou SLAM visuel (VSLAM), est un type spécifique de SLAM qui permet aux robots de cartographier leur environnement et d'estimer leur propre position, c'est-à-dire l'odométrie, en temps réel à l'aide de données visuelles provenant de caméras.
Formation et déploiement du modèle DL à l'aide de données simulées
Les données simulées sont de plus en plus populaires pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Les progrès de la technologie de simulation permettent de générer des données synthétiques réalistes pour des applications telles que la robotique, les véhicules autonomes et la vision par ordinateur. Bien que les données simulées soient rentables et efficaces, le déploiement de modèles dans le monde réel nécessite un examen attentif de la transférabilité et de la généralisation.
Navigation AMR utilisant Isaac ROS VSLAM et Nvblox avec la caméra Intel Realsense
La navigation des robots mobiles autonomes (AMR) repose en grande partie sur le SLAM visuel, c'est-à-dire la localisation et la cartographie visuelles simultanées. Cette technique utilise une caméra pour estimer la position du robot tout en créant simultanément une carte de l'environnement. Le SLAM visuel est essentiel pour les dispositifs d'exploration de Mars, les robots sans pilote, l'endoscopie et le nettoyage par le vide.
Contrôlez votre robot à l'aide de micro-ROS et du kit NVIDIA Jetson
ROS est un logiciel libre qui simplifie le développement d'applications robotiques complexes. Il utilise une architecture distribuée qui facilite la communication entre les différents composants logiciels au sein du système d'un robot.
Du concept à la réalisation : Rationaliser la création de scènes 3D pour la robotique avec Nvidia Isaac Sim et Blender
L'article traite des avantages et des défis liés à la combinaison de Blender et de Nvidia Isaac Sim pour créer des simulations réalistes pour les applications robotiques. En intégrant les capacités de modélisation et d'animation 3D de Blender au logiciel de simulation Nvidia Isaac Sim, il est possible de développer des modèles plus détaillés et plus précis pour tester et affiner les algorithmes. En outre, les données synthétiques générées par Nvidia Isaac Sim peuvent être utilisées pour entraîner des modèles de perception profonde, ce qui réduit le temps et les efforts nécessaires à la collecte et à l'annotation des ensembles de données.
Fusion de capteurs - Partie 2
Ce blog est la deuxième partie d'une série en deux parties où nous présenterons l'utilisation de la fusion de capteurs dans les Robots Mobiles Autonomes (AMR) qui sont capables de travailler avec ROS (Robot Operating System) 2. Dans la première partie, nous avons présenté la fusion de capteurs, brièvement couvert un algorithme de fusion de capteurs appelé EKF (Extended Kalman Filters), puis nous avons passé en revue certaines des expériences que nous avons faites en simulation et sur notre AMR.
Fusion de capteurs - Partie 1
Ce blog est la première partie d'une série en deux parties dans laquelle nous introduirons l'utilisation de la fusion de capteurs dans les Robots Mobiles Autonomes (AMR) qui sont capables de travailler avec ROS 2 (Robot Operating System 2). Dans cette partie, nous allons introduire la fusion de capteurs, couvrir brièvement un algorithme de fusion de capteurs appelé EKF (Extended Kalman Filters), et ensuite passer en revue certaines des expériences que nous avons faites en simulation et sur notre AMR.
Les 10 principales tendances de l'automatisation des processus robotiques (RPA) pour dominer l'industrie en 2023
L'automatisation des processus robotiques (RPA) est devenue un atout pour l'industrie technologique après la pandémie qui a frappé le monde. Elle est non seulement devenue un nom familier pour l'industrie technologique, mais en même temps, c'est la seule technologie qui a progressé depuis la pandémie. Nous n'avons cessé de lire des articles à son sujet et une chose est sûre : elle rend les tâches professionnelles orientées vers l'homme plus simples, plus rapides et plus exemptes d'erreurs.
Services RPA (Robotic Process Automation)
Auparavant, les humains géraient tous les aspects de l'entreprise, même si cette tâche était répétitive, basée sur des règles et prenait beaucoup de temps. Les humains sont limités dans leurs capacités, non seulement en ce qui concerne la durée et la vitesse de travail, mais aussi en ce qui concerne leur motivation. Moins de motivation, moins de rendement ; et les tâches répétitives ne sont certainement pas bonnes pour la motivation. Par conséquent, le rythme de croissance des entreprises était limité.
