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2023年01月31日 | 宾通智能参评“维科杯·OFweek 2022中国机器人行业年度风云人物奖”

2023-01-31 来源:OFweek机器人网

       维科杯·OFweek 2022中国机器人行业年度评选(简称OFweek Robot Awards 2022),是由中国高科技行业门户OFweek维科网及旗下权威的机器人专业媒体-OFweek维科网·机器人共同举办。该评选设立至今已有十余年,是中国机器人行业内的一大品牌盛会,亦是高科技行业具有专业性、影响力的评选之一。

       此次活动旨在为机器人行业的产品、技术和企业搭建品牌传播展示平台,并借助OFweek维科网平台资源及影响力,向行业用户和市场推介创新产品与方案,鼓励更多企业投入技术创新;同时为行业输送更多创新产品、前沿技术,一同畅想机器人行业的未来。

       今年,OFweek Robot Awards 2022将全新升级,在去年奖项的基础上扩展赛道,新增机器人产业链相关奖项,形成更多覆盖领域广、产业触达程度深、行业影响力大的奖项,总共包含14大奖项。

参评企业

       上海宾通智能科技有限公司正式参评“维科杯·OFweek 2022中国机器人行业年度风云人物奖”。

人物简介

       上海宾通智能科技有限公司CEO龚超慧,卡内基梅隆大学机械工程学博士,主攻机器人研究和应用方向,研究出复杂多自由度机器人系统的运动规划与控制理论,该技术可以广泛应用于各类机器人系统,并发表过多篇science。

参评理由

       龚超慧博士从哈尔滨工业大学机械设计制造及其自动化专业毕业后,2010年赴美就读卡内基梅隆大学,主攻机器人研究和人工智能算法,2015年获得博士学位并继续留校攻读博士后。在美留学及研究期间,接触了许多制造企业客户案例,所在团队曾为美国波音和宝马提供飞机装配线调度系统以及汽车定制化柔性生产线,并为富士康提供智能制造解决方案。

       2017年1月Bito Robotics Inc在美国匹兹堡注册成立,同年12月成立了上海宾通智能科技有限公司,2019年10月又在台湾地区成立宾鑫智能科技股份有限公司。BITO以上海为中心展开业务运营,公司三分之二专职从事产品技术研发,通过BAPS智能排程系统、BFMS多机调度系统、BANS单机控制系统、BSLAM自主导航定位系统4大核心产品的结合,面向半导体、3C电子、汽车及机械零部件、装备制造、家电等行业提供柔性制造与智慧物流相关的系统整体解决方案。

       龚超慧博士带领着团队在助力着企业智能制造转型,提升企业核心竞争力的同时也给社会巨大的经济效益。

企业介绍

       上海宾通智能科技有限公司(BITO Robotics)是一家以机器人算法为核心,提供柔性制造与智慧物流系统软件和解决方案的创新驱动型高科技公司。BITO传承了国际顶尖的卡内基梅隆大学机器人研究所的机器人核心技术积累和研发的优秀基因,公司核心创始团队三分之二来自中所全球顶级机器人学府,BITO掌握人工智能算法、视觉识别感知、机器人软件架构、电子硬件控制等关键技术,赋能各行各业。宾通将继续践行以卓越的用户体验为导向的价值观,帮助更多的客户实现自动化、智能化升级,助力制造业智能化转型。

投票时间:本届维科杯·OFweek 2022中国机器人行业年度评选“OFweek Robot Awards 2022”活动将于2月1日进入投票阶段,欢迎各位踊跃投票。

投票地址:https://www.ofweek.com/award/2022/robot/vote.html


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福斯特半导体(Foster)公司的发展小趣事

对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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