Разработчики: | R2 Robotics (Р2 Робототехника) |
Дата премьеры системы: | 2021/01/19 |
Технологии: | Интернет вещей Internet of Things (IoT), Робототехника, Роботы Сервисные, Складская автоматизация |
Основные статьи:
- Что такое интернет вещей (Internet of Things, IoT)
- Роботы (робототехника)
- Сервисные роботы
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
2021: Представление робота-мерчандайзера
19 января 2021 года стало известно о том, что российская компания R2 Robotics ведёт разработку робота-мерчандайзера, способного проводить инвентаризацию при считывании RFID-меток на товарах. R2 – универсальный помощник для инвентаризации товаров в магазинах розничной торговли.
Точность результатов автономной инвентаризации составляет не менее 98%, что не ниже, чем у ручного считывания. С такой же точностью на складах и в торговых залах работают люди. Но сотрудники тратят на инвентаризацию аналогичного объема товара не менее 6 часов. Так, компании розничной торговли платят сверхурочные, теряют время и прибыль. Но передав часть полномочий по логистике роботу, можно больше внимания уделить обслуживанию клиентов в торговом зале и оптимизировать работу продавцов.
R2Robotics создала и протестировала первый прототип робота в магазине международного ритейлера спортивной одежды в Новосибирске. Тесты показали, что вместо целого дня на инвентаризацию можно потратить всего один час работы робота и освободить персонал для продаж в магазине. Полученные данные тестов позволили оптимизировать алгоритм локации RFID меток в пространстве. Компания оформила ПО на систему определения местоположения пассивных RFID меток в пространстве с точностью до 0,5 м3 в качестве результата интеллектуальной деятельности. Высокая точность определения координат товара (местоположения) по пассивным RFID меткам является отличительным качеством R2 перед аналогами.
R2 выдаёт подсказки по месторасположению товарных позиций на полках магазина (например, предупреждает, если товар находится не на своём месте или же закончился на прилавке), что зачастую не замечает менеджер магазина или продавец-консультант. Проводя сканирование тэгов на товарах в магазине, робот создаёт полную планограмму, которая в дальнейшем позволит отслеживать статистику продаж и предупреждать о необходимости дополнительных поставок.TAdviser выпустил новую карту «Цифровизация банков»
Для сбора данных R2 использует комбинацию автономной навигации, машинного зрения и детекции RFID-меток. Ультразвуковые и лазерные датчики измерения расстояния позволяют R2 ориентироваться в пространстве, чтобы определить препятствия (полки, стеллажи, примерочные, а также зеркала и стеклянные витрины). В это же время, машинное зрение позволяет построить схему помещения, в котором робот будет передвигаться. Далее робот собирает информацию об окружении и находящихся рядом объектах и планирует свой маршрут, по которому собирает информацию о расположении товара в магазинах. Затем информация в обработанном виде передаётся на компьютер клиента, при помощи чего уже можно наладить выкладку товаров и пополнить запасы.
Робот R2 был специально разработан с учётом особенностей рынка розничной торговли, и в любой момент может подстроиться под изменения окружающей среды, например, присутствие людей в торговом зале, стеклянные и зеркальные объекты, витрины и стеллажи. Робот самостоятельно создает карту помещения на которой менеджер отмечает маршрут инспектирования. Модель определяет местоположение чипированного товара с точностью до единицы торгового оборудования. В отличие от человека, R2 делает фотоснимки в одинаковых точках с фиксированными ракурсами, что позволяет проводить быстрый машинный анализ выкладки. R2 точно определяет местонахождение каждой метки, благодаря чему может быть создана качественная реальная планограмма торгового зала. Робот был создан таким, чтобы клиенту было легко использовать полученные данные для более эффективной торговли, мерчандайзинга и инвентаризации.
Робототехника
- Роботы (робототехника)
- Робототехника (мировой рынок)
- Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
- Карта российского рынка промышленной робототехники
- Промышленные роботы в России
- Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
- Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
- Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
- Технологические тенденции развития промышленных роботов
- В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
- Сервисные роботы
- Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
- Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
- IoT - IIoT - Цифровой двойник (Digital Twin)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
- Как роботы заменяют людей
- Секс-роботы
- Роботы-пылесосы
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Обзор: Искусственный интеллект 2018
- Искусственный интеллект (рынок России)
- Искусственный интеллект (мировой рынок)
- Искусственный интеллект (рынок Украины)
- В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
- Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
- Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС
- Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
- RPA - Роботизированная автоматизация процессов
- Видеоаналитика (машинное зрение)
- Машинный интеллект
- Когнитивный компьютинг
- Наука о данных (Data Science)
- DataLake (Озеро данных)
- BigData
- Нейросети
- Чатботы
- Умные колонки Голосовые помощники
- Безэкипажное судовождение (БЭС)
- Автопилот (беспилотный автомобиль)
- Беспилотные грузовики
- Беспилотные грузовики в России
- В мире и России
- Летающие автомобили
- Электромобили
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)