Por ejemplo, puede convertirse en gerente de proyectos o especializarse en un área específica de producción. A medida que aumenta la experiencia laboral y el conocimiento de qué soluciones son mejores para usar, uno puede pasar profesionalmente a cosas que son más específicas para el diseño de sistemas (por ejemplo, cuando se piensa en una línea de producción completa en lugar de solo un sistema robótico). El crecimiento también ocurre cuando usted tiene el control de sistemas robóticos más grandes y complejos.
¿Qué conocimiento de la época escolar es útil para un ingeniero en robótica?
Conocimientos útiles de álgebra y geometría, física e inglés. Es valioso aprender a programar.
Los sistemas robóticos se están convirtiendo en una parte cada vez más importante de la humanidad, pero hoy en día solo se utiliza una pequeña parte del potencial de dichos sistemas para automatizar y racionalizar el trabajo monótono, peligroso y que requiere muchos recursos, aumentar el bienestar público y hacer que la vida diaria de las personas sea más segura y cómoda. Para que los robots realicen con éxito tareas complejas en condiciones cambiantes, necesitan inteligencia para la toma de decisiones adaptativa y el control motor, y la capacidad de percibir con precisión el entorno. La misión de EDI es brindar a los robots esta capacidad. Desde el punto de vista de los científicos de EDI, es una gran oportunidad para aplicar tecnologías digitales, conocimiento acumulado y experiencia a largo plazo en los campos del procesamiento de imágenes, procesamiento de señales e inteligencia artificial, lo que hacemos para resolver desafíos de robótica y percepción de máquinas en varias áreas:
- industria 4.0.
- Agricultura.
- conducción autónoma.
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Uno de nuestros retos es utilizar tecnologías digitales innovadoras en la industria de cuarta generación, con el objetivo de incrementar la calidad y eficiencia de la producción industrial europea. Para lograr esto en un entorno de producción que cambia rápidamente, una de las condiciones clave son los robots que sean capaces de adaptarse rápidamente a las nuevas condiciones de producción y hacer frente a situaciones imprevistas, minimizando el tiempo de inactividad. Las soluciones EDI en esta área incluyen la colocación de cámaras, sensores de profundidad y otros tipos de sensores alrededor y en las manos de un robot industrial, y el procesamiento de señales de estos sensores mediante métodos nuevos y conocidos.
Un ejemplo de desarrollo de EDI es un sistema de robot adaptativo que, utilizando varios sensores, visión por computadora y aprendizaje automático profundo, es capaz de reconocer y clasificar varios objetos dispuestos aleatoriamente fuera de la caja, así como adaptarse a situaciones no planificadas en las condiciones dinámicas de producción actuales.
Detección, recuperación y clasificación de objetos
Otro ejemplo es el equipo de control de malezas en la agricultura, cuyo objetivo es limpiar los campos de manera incansable y efectiva de las malezas sin el uso de sustancias que son dañinas para la salud y la naturaleza. EDI desarrolla un módulo de visión por computadora para dicho sistema, que puede distinguir los cultivos de las malas hierbas, así como también puede controlar el movimiento del robot para cubrir todo el campo.
