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Festo與華為共同探索研究5G云化機器人

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-09-14   瀏覽次數:822
核心提示:  機械人技巧面對的挑釁之一是若何進步機械人的處置才能來應對日趨龐雜的運用需求。日前,Festo和華為兩家公司在德國簽訂協作備忘錄,將對5G云化機械人停止測試。  關于全自立機械人來講,必需將機械人的根本功

  機械人技巧面對的挑釁之一是若何進步機械人的處置才能來應對日趨龐雜的運用需求。日前,Festo和華為兩家公司在德國簽訂協作備忘錄,將對5G云化機械人停止測試。

  關于全自立機械人來講,必需將機械人的根本功效與高機能的盤算體系停止解耦來應對體系盤算才能的擴大和能耗的增長,將軟件運用法式停止模塊化并選擇部門從 機械人端遷徙到制作云,然后經由過程高效的5G收集停止通信。

  是以,須要在掌握調理體系中決議哪些模塊必需在機械人端上,哪一些模塊可以停止遷徙。例如在收集中止的情形下,必需無機器人真個盤算機確保機械人可以或許持續履行需要的平安操作。該測試由Festo教授教養培訓事業部和華為配合展現了一款由Robotino搭載五軸機械手臂、電阻觸摸屏、制作云構成的機械人體系——均衡球平臺完成。

Festo與華為共同探索研究5G云化機器人

  Robotino搭載五軸機械手臂、電阻觸摸屏、制作云構成的機械人體系——均衡球平臺

  在分歧的運用情形下,華為的5G收集包管了極低的延遲時光(小于10ms)和超高的數據傳輸速度(高達10Gbit/s),今朝的測試模子完成了小于3ms的最小延遲時光。不只如斯,在現實工業臨盆中的平安性也獲得了保證,只要銜接公用收集的用戶能力夠停止操作。5G收集供給的平安性的保證,超高的數據傳輸率和超低的延遲時光可以將5G收集朋分來完成針對特定的用戶開放特定的辦事。

  Festo教授教養培訓事業部軟件工程部總裁Dirk Pensky表現:“在將來工場,依附工業云供給的辦事將完成工場的周全互聯和協同。一方面,部門辦事須要臨盆舉措措施和制作云之間停止年夜帶寬的數據交流,例如,圖象處置和AR、VR辦事。另外一方面,在工業掌握進程中通訊體系須要知足超低延遲和超高的靠得住性的請求。Festo連續努力于將來智能工場的研討,愿望經由過程兩邊的協作配合摸索5G在智能制作范疇的運用。”

  在這個協作研討項目中,Festo和華為將樹立起更多工業情況中的運用場景停止測試,驗證5G收集能否是將來智能臨盆中的根本技巧。

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