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기존 서비스 로봇은 여러 가지 문제에 직면해 있습니다. 예를 들어, 케이터링 시나리오에서는 서비스 로봇이 식사를 배달한 후 서빙 프로세스가 공개되지 않았고 호텔 시나리오에서는 여전히 인간의 개입이 필요합니다. 로봇은 인사와 객실 배달을 완료할 수 있지만 청소와 배달은 완료할 수 있습니다. 방의 룸서비스는 여전히 인공적인 것에 의존해야 합니다. 이러한 문제는 서비스 폐쇄 루프를 완료하는 것을 불가능하게 만들고 고객 경험에 영향을 미칩니다. pudu d7은 이러한 제한을 깨뜨립니다. 자유롭고 유연하게 누르고, 잡고, 집어 들고 놓을 수 있는 클램핑 클로 또는 능숙한 손이 장착되어 있으며, 기계식 팔을 작동하여 엘리베이터 버튼 작동, 출입 카드 스와이프, 음식 서빙과 같은 작업을 완료할 수 있습니다. 이러한 다양성은 서비스 프로세스를 단순화할 뿐만 아니라 엔드투엔드 인텔리전스를 효과적으로 구현합니다.
pudu d7의 성공은 "확장 법칙"의 구체화된 학습 기능과 밀접한 관련이 있습니다. 보다 복잡한 작업을 달성하기 위해 환경 정보와 사용자 요구를 기반으로 자체 최적화하고 학습할 수 있습니다. 동시에 서비스 조작자를 기반으로 하는 로봇은 작업 일반화 문제를 해결합니다. 이러한 종류의 교차 시나리오 애플리케이션을 통해 pudu d7은 케이터링 시나리오의 서비스 프로세스를 완료할 뿐만 아니라 호텔 관리의 환영, 수하물 처리, 룸서비스 등과 같은 여러 작업을 완료하고 적재 및 하역 및 분류를 완료할 수 있습니다. 산업 생산에서 운송 및 창고 배송과 같은 작업을 수행합니다.
퍼듀 로보틱스(purdue robotics)의 리더십 하에 휴머노이드 로봇은 케이터링, 소매, 호텔, 산업, 의료, 교육, 노인 간호, 공공 서비스 및 기타 하위 부문에 힘을 실어줄 것이며, 일반 구현 서비스 로봇은 급속한 상용화 시대를 열 것입니다. .
pudu d7의 성공은 또한 서비스 로봇의 개발 추세를 강조합니다. 단일 시나리오에서 다중 시나리오 애플리케이션에 이르기까지, 간단한 작업에서 복잡한 협업에 이르기까지 서비스 로봇은 보다 지능적이고 효율적인 방향으로 발전하고 있습니다.
