14. September 2021
Reply tritt bei der SciRoc Challenge 2021 gegen die besten europäischen Robotik-Teams an und geht mit dem Robotik-Team als Sieger der "Episode 01 - Deliver Coffee Shops Orders" hervor. Das Team demonstriert das Potenzial und die Effizienz des TIAGo-Roboters sowie der Hey5-Roboterhand.
Die SciRoc Challenge ist ein von der EU-H2020 finanziertes Projekt, das die European Robotics League (ERL) unterstützt und darauf abzielt, ERL-Wettbewerbe in intelligente Städte zu bringen. Die diesjährige Challenge stand unter dem Motto "Smart Inclusion" und fand vom 6. bis 10. September 2021 im Palazzo Re Enzo in Bologna statt. 13 internationale Teams traten in 5 "Episoden" gegeneinander an, die jeweils mit einem bestimmten Forschungsbereich verknüpft sind.
Das Reply Team meldete sich für zwei der insgesamt fünf Wettbewerbsepisoden "Kaffeebestellungen ausliefern" und "Gebärdensprache erzeugen / dolmetschen" an.
Den ersten Wettbewerb gewann das Reply Team, bei dem es darum ging, das Personal eines Cafés bei der Betreuung seiner Kunden durch einen Roboter zu unterstützen. Dieser erkennt den Status der Tische per Objekterkennung, nimmt die Bestellungen der Kunden über eine Spracherkennung entgegen und führt den Service am Tisch direkt aus.
Das Reply Robotics Team löste die Challenge mit Hilfe des TIAGo Roboters sowie der integrierten Hey5 Roboterhand und programmierte ihn, um alle Aufgaben mit größtmöglicher Genauigkeit und Effizienz zu erfüllen. Vor der Challenge trainierte das Team den Roboter für die verschiedenen Anforderungen. Während der fünf Tage des Wettbewerbs wurden alle Funktionen des Roboters getestet und das Reply Team arbeitete an Verbesserungen, um die Tätigkeiten des Roboters noch genauer zu gestalten. Aufgrund der Präzision und Anzahl der erledigten Aufgaben siegte das Reply Robotics Team.
Das Reply Team - bestehend aus Giacomo Maccagni (Cluster Reply), Lorenzo Ratti (Logistics Reply), Marcus Grabler (Autonomous Reply) und Ricardo Cedillo (Autonomous Reply) - konnte verschiedene Fähigkeiten einbringen, um die Challenge-Aufgaben zu bewältigen: Objekterkennung und Objektklassifizierung, Machine Learning und Software Engineering.
Nach diesem Sieg arbeitet das Team weiter mit TIAGo, um seine Kompetenzen im Hinblick auf kommende Challenges weiter zu verfeinern.
Reply
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