I dagens industrirobotik är programmering ofta tidskrävande och kräver specialiserad kompetens. Det blir särskilt utmanande i flexibel produktion, där företag tillverkar små volymer av varierade produkter. Samtidigt har utvecklingen inom AI, maskininlärning och robotperception skapat nya möjligheter för robotar att anpassa sig till olika objekt och produktionsförhållanden. För att dessa metoder ska kunna användas i industrin behöver AI-modellerna dock kunna köras med hög prestanda och förutsägbarhet, samtidigt som krav på säkerhet och tillförlitlighet uppfylls.
EDGE-SKILLS fokuserar därför på AI-baserad robotprogrammering för komplexa gripuppgifter, där modeller tränas offline med verkliga och simulerade data och sedan optimeras för att kunna köras på industriell edge-hårdvara. På så sätt vill projektet överbrygga gapet mellan avancerade AI-metoder och de krav som ställs i verkliga produktionsmiljöer.
Syfte
Syftet med EDGE-SKILLS är att möjliggöra edge-baserad, säker och förutsägbar AI-robotprogrammering för komplexa gripuppgifter med ökad industriell flexibilitet och effektivitet.
Mål
Projektet ska:
- utveckla AI-baserade lösningar för programmering av komplexa grip- och hanteringsuppgifter
- använda verkliga och simulerade data samt förstärkningsinlärning för att träna AI-modeller
- komprimera och optimera modellerna för robust och pålitlig drift i industrimiljö
- validera lösningarna i produktionsnära robotceller
- ta fram riktlinjer för användbarhet, robusthet och industriell integration.
