Thay vì chỉ có thể đánh giá khoảng cách giữa bản thân và đồng nghiệp là con người, hệ thống hợp tác giữa con người và robot có thể xác định từng công nhân mà nó làm việc cùng, cũng như mô hình bộ xương của người, một bản tóm tắt về thể tích cơ thể. Sử dụng thông tin này, hệ thống robot nhận biết ngữ cảnh có thể nhận ra tư thế của người lao động và thậm chí dự đoán tư thế tiếp theo. Những khả năng này cung cấp cho robot một bối cảnh để nhận biết trong khi tương tác.

Hệ thống hoạt động với trí tuệ nhân tạo đòi hỏi ít tính toán hơn và bộ dữ liệu nhỏ hơn so với các phương pháp học máy truyền thống. Thay vào đó, nó dựa trên một hình thức học máy được gọi là học chuyển giao - sử dụng lại kiến thức được phát triển thông qua đào tạo trước khi được điều chỉnh thành một mô hình hoạt động.

Công nghệ này vượt xa các yêu cầu của Tổ chức Tiêu chuẩn Quốc tế (ISO) ngày nay về an toàn robot hợp tác, vì vậy việc triển khai công nghệ này sẽ đòi hỏi hành động công nghiệp. Nhưng nhận thức về ngữ cảnh mang lại hiệu quả tốt hơn so với những người lao động tương tác một chiều hiện đang trải nghiệm với robot.

So sánh hệ thống robot nhận biết ngữ cảnh với một chiếc ô tô tự lái có thể nhận biết đèn đỏ dừng trong bao lâu và dự đoán sẽ di chuyển trở lại. Thay vì phanh hoặc giảm số, nó bắt đầu điều chỉnh tốc độ bằng cách di chuyển về phía giao lộ, do đó hạn chế phanh và bộ truyền động bị mài mòn thêm.

Các thí nghiệm với hệ thống cho thấy rằng với bối cảnh, robot có thể hoạt động an toàn và hiệu quả hơn mà không làm chậm quá trình sản xuất.

Trong một thử nghiệm được thực hiện với hệ thống, đường đi của một cánh tay robot đã bị chặn bất ngờ bởi bàn tay của một ai đó. Nhưng thay vì dừng lại, robot đã điều chỉnh - nó dự đoán quỹ đạo tương lai của bàn tay và cánh tay di chuyển xung quanh bàn tay.

ctngoc