实时分析IoT数据,预测跳舞机器人摔倒

2016-10-210阅读0

  在10月19日至21日于东京有明国际会展中心举行的“ITpro EXPO 2016”上,SAS Institute Japan进行了跳舞机器人传感器数据实时分析演示。

  

正在表演舞蹈的NAO。在24个关节上安装的传感器用来感应角度、温度、刚性信息。与机身主要陀螺仪传感器的信息一起发送给分析系统。

  (摄影:中尾 真二)

  SAS Institute Japan专业从事统计分析已有40多年时间。擅长金融机构及药品开发领域的大数据分析等。此次之所以展示机器人,是为了满足在制造业需求也越来越大的大数据分析需求。

  比如,监控生产线运行情况、品质检查数据、各种传感器信息,可以应用于生产效率及成品率的管理与预测,从而有利于故障预测及安全管理。

  演示的例子是,实时监控机器人陀螺仪传感器及每个关节的致动器的数据,如果预测机器人将摔倒,则发出警告。在展位一角,Aldebaran Robotics SAS制造的“NAO”正在表演轻快的舞蹈。其背后的显示屏上,可选择显示共25种数据。像一个大仪表盘的是表示机器人摔倒概率的表盘。

  

监控NAO的仪表板画面。显示的传感器通道可任意设定。此次是预测摔倒的演示,因此显示出了表示摔倒概率的表盘。

  据展位负责人介绍,除了可以分析机器人的数据外,还能提供实时分析生产线各种传感器数据的解决方案。分析时,除了分析数值模型外,还会采用贝叶斯推断、机器学习等尖端技术。贝叶斯推断及机器学习在实时判断和预测判断中是重要的技术。

  数据收集方面,将由SAS的伙伴企业负责构建感应及遥测系统。展位负责人表示,不管是制造业的哪个行业,都可以构建必要的监控分析系统,但“最关键的还是如何使用分析的数据”。(记者:中尾 真二)

  (全文完)