AI-Based Robot Calibration

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客户正在开发一款可以通过移动应用程序控制的智能乒乓球机器人。玩家可以使用该应用程序来配置或从预先编程的训练列表中进行选择。机器人根据用户配置播放演练和程序；但是，由于机器零件的磨损等方面，性能会随着时间的推移而降低。此外，在运输过程中造成的安装错误、工作台尺寸错误和对齐变化会影响精度。

QBurst 的任务是提高固件性能。该项目将专注于增强机器人校准机制，从而提高游戏玩法和用户满意度。客户希望校准机制易于使用且可重复。

德国跨国公司

这家德国跨国公司为专业和休闲运动员提供各种运动器材和配件。作为奥运会和国际比赛、俱乐部以及运动员的定期赞助商，我们的客户是世界上最知名的运动器材制造品牌之一。

QBurst 采用双管齐下的方法——提高生产现场机器人的准确性，并在最终用户收到时校准机器人。

在生产现场，对机器人进行测试，以识别预设输出中的偏差，例如转角、电机速度和球速。输入变量经过微调，以在机器人定义的公差范围内实现所需的值。工厂环境允许详细捕获输出变量（例如电机 RPM）和微调输入参数（例如电机电压）。微调后的值存储在后端，并在机器人与用户在现场时使用。这是通过控制机器人的移动应用程序实现的。

一旦机器人到达用户手中，它就可以通过一个易于使用的移动应用程序进行校准，该应用程序可以管理多种球赛组合。校准还包括微调选项，该功能可用于纠正因长时间使用而可能出现的偏差。

用户校准机制的关键组成部分是机器人的机器特性，它以数学方程的形式编码。机器特性是使用人工智能驱动的方法精心得出的，它构成了校准过程的支柱。将机器人输出变量的偏差与机器特性的预期值进行比较。进行反向映射以应用必要的更正。

• [Product Improvement - Flexibility]
  
  • Improved performance on key parameters such as trajectory control, frequency, and spin
  • Significant improvement in training effectiveness
• [Product Improvement - User Experience]
  
  • Increased user engagement in lesson plans
  • Increased user satisfaction and onboarding into the learning platform