Parlons-en

TO ORDER

<10 msLatence de commande en périphérie
VLAModèles de fondation affinés
RGB-D · LiDARPerception multimodale
Edge + CloudArchitecture hybride

Capacités

La couche d'intelligence

La même pile IA anime chaque branche POLCERO. Le matériel robotique peut être le vôtre ou provenir de notre catalogue - nous fournissons le cerveau.

CAPABILITY

Affinage VLA

Des modèles de fondation adaptés à votre tâche

Modèles VLA ouverts (GR00T N1.7, π0, OpenVLA) affinés sur les données du client. Une couche d'abstraction nous permet de changer de modèle de base sans réentraîner l'intelligence de votre tâche.

CAPABILITY

Vision et perception

Compréhension de scène en temps réel

Détection de classe YOLO pour la reconnaissance d'objets en temps réel, caméras de profondeur (RGB-D), LiDAR, imagerie multispectrale et thermique, ainsi qu'un VLM pour la compréhension de scène et du langage.

CAPABILITY

Architecture périphérie + cloud

Commande sous 10 ms, apprentissage à l'échelle du cloud

Inférence en périphérie embarquée pour une commande sous 10 ms. Cloud pour les mises à jour d'entraînement, l'analytique et la gestion de flotte. Un volant de données améliore continuellement les performances.

CAPABILITY

Commande classique lorsque cela suffit

L'IA uniquement là où elle apporte de la valeur

Contrôleurs PID pour la préhension et la découpe simples et répétitives - coût réduit, fiabilité accrue. Nous réservons l'IA aux décisions complexes de perception et de compréhension de scène.

CAPABILITY

Gestion de flotte

Coordonner de nombreux robots comme un seul système

Supervision centrale d'une flotte de robots mixte : allocation des tâches, télémétrie, déploiement des modèles et reporting de productivité depuis une seule couche de contrôle.

Comment nous intervenons

Des données de processus à un cerveau opérationnel

Nous superposons l'intelligence à votre matériel ou au nôtre en quatre étapes.

  1. 01

    Données et cadrage

    Nous cartographions la tâche, collectons ou simulons les données de processus et définissons les exigences de perception et de commande.

  2. 02

    Sélection et affinage des modèles

    Nous choisissons les bons modèles VLA / de vision (ou la commande classique) et les affinons sur vos données derrière une couche d'abstraction stable.

  3. 03

    Intégration et déploiement en périphérie

    Nous intégrons le cerveau au robot, déployons l'inférence en périphérie pour une commande à faible latence et validons par rapport aux critères d'acceptation.

  4. 04

    Exploitation de flotte et volant de données

    L'analytique cloud, les mises à jour de modèles et la gestion de flotte continuent d'améliorer les performances après la mise en service.