MatrixMath️®
重型机器AI控制

在起重机等大型机器智能场景中,工业控制面临着动态因素复杂、不确定性高等瓶颈问题


例如开放环境中的防风防摇是一直以来的行业难题


基于深度学习,MatrixMath®可以有效的应对上述挑战,实现创新的AI工业控制


AI防摇防扭控制
AI防摇防扭控制
AI防摇防扭控制

采用端到端深度强化学习,能够自我学习和优化控制,实现传统工业控制实现不了的场景。

视觉AI任务识别
视觉AI任务识别
视觉AI任务识别

基于感知与认知融合的深度学习AI技术,自适应环境因素变化,实现复杂业务和场景理解。


2D/3D全场景感知
2D/3D全场景感知
2D/3D全场景感知

结合2D/3D视觉和视觉语义计算,实现大型机器复杂场景与环境感知。


适用场景
适用场景
适用场景

赋能泛在重型机器,实习机器人操作,无人化与智能化改造码头桥吊与轨道吊、工厂与堆场中各类起重机、行车天车等。

在大型机器智能环境中,传统工业控制面临着场景不确定性高、动态因素复杂、系统非线性高、任务复杂度高等瓶颈问题。

例如目前SIEMENS、ABB、安川等传统工业控制巨头无法解决开放场景中的防风防摇等难题。

MatrixMath®️可以有效的应对上述挑战,实现大型机器智能与AI工业控制