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従来のサービスロボットは複数の問題に直面しています。たとえば、ケータリングのシナリオでは、サービス ロボットが食事を届けた後の配膳プロセスがオープンになっておらず、ホテルのシナリオでは、ロボットは挨拶と部屋の配達を完了できますが、清掃と清掃は依然として必要です。部屋のルームサービスはまだ人工などに依存する必要があります。これらの問題により、サービスの閉ループを完了することができなくなり、顧客エクスペリエンスに影響を与えます。 pudu d7 はこれらの制限を打ち破ります。クランプ爪や器用なハンドを備えており、押す、握る、持ち上げる、置くなどの動作を自由かつ柔軟に行うことができ、機械アームを操作することでエレベーターのボタン操作、アクセスカードのスワイプ、料理の提供などのタスクを完了できます。この多用途性により、サービス プロセスが簡素化されるだけでなく、エンドツーエンドのインテリジェンスも効果的に実現されます。
pudu d7 の成功は、「スケーリングの法則」の具体化された学習能力と密接に関係しています。環境情報とユーザーのニーズに基づいて自己最適化および学習し、より複雑なタスクを達成できます。同時に、サービスマニピュレーターに基づいたロボットは、タスクの一般化の問題を解決します。この種のクロスシナリオ アプリケーションにより、pudu d7 はケータリング シナリオでのサービス プロセスを完了するだけでなく、ホテル管理でのゲストの挨拶、荷物の取り扱い、ルーム サービス、ホテルの荷物の積み降ろしや仕分けなどの複数のタスクを完了することもできます。工業生産、輸送、輸出などの作業を行うため。
purdue robotics のリーダーシップの下、ヒューマノイド ロボットはケータリング、小売、ホテル、産業、医療、教育、高齢者介護、公共サービスなどの複数のサブセクターに力を与え、一般的な身体型サービス ロボットは急速な商業化の新時代を迎えます。時代。
pudu d7 の成功は、サービス ロボットの開発トレンドも浮き彫りにしています。単一シナリオからマルチシナリオ アプリケーションまで、単純なタスクから複雑なコラボレーションまで、サービス ロボットはよりインテリジェントで効率的な方向に開発されています。
