VLA-verfijning
Foundation-modellen, aangepast aan uw taak
Open VLA-modellen (GR00T N1.7, π0, OpenVLA) verfijnd op klantgegevens. Een abstractielaag stelt ons in staat basismodellen te verwisselen zonder uw taakintelligentie opnieuw te trainen.
Het AI-brein voor elke robot
AI Systems
POLCERO bouwt een AI-intelligentielaag - perceptie, planning, besturing en vlootbeheer - voor humanoïde en gespecialiseerde robots. Dezelfde AI-stack bedient alle POLCERO-branches: afgestemde VLA-modellen, YOLO-visie, edge+cloud-architectuur en een datavliegwiel. De robothardware kan van de klant zelf zijn of uit onze catalogus komen; wij leveren de intelligentie.
TO ORDER
<10 msLatentie van edge-besturing
VLAVerfijnde foundation-modellen
RGB-D · LiDARMultimodale waarneming
Edge + CloudHybride architectuur
Mogelijkheden
De intelligentielaag
Dezelfde AI-stack drijft elke POLCERO-tak aan. De robothardware kan van uzelf zijn of uit onze catalogus komen - wij leveren het brein.
Vision en waarneming
Scèneherkenning in realtime
Detectie van YOLO-klasse voor objectherkenning in realtime, dieptecamera's (RGB-D), LiDAR, multispectrale en thermische beeldvorming, plus een VLM voor scène- en taalbegrip.
Edge- en cloudarchitectuur
Besturing onder 10 ms, leren op cloudschaal
Edge-inferentie aan boord voor besturing onder 10 ms. De cloud voor trainingsupdates, analyses en vlootbeheer. Een dataflywheel verbetert de prestaties voortdurend.
Klassieke besturing waar dat volstaat
AI alleen waar het zijn plaats verdient
PID-regelaars voor eenvoudig, repetitief grijpen en snijden - lagere kosten, hogere betrouwbaarheid. AI reserveren wij voor complexe waarneming en beslissingen op basis van scènebegrip.
Vlootbeheer
Coördineer vele robots als één systeem
Centraal toezicht op een gemengde robotvloot: taaktoewijzing, telemetrie, model-uitrol en productiviteitsrapportage vanuit één besturingslaag.
Hoe wij samenwerken
Van procesgegevens naar een draaiend brein
Wij leggen intelligentie op uw hardware of de onze in vier stappen.
- 01
Gegevens en scoping
Wij brengen de taak in kaart, verzamelen of simuleren procesgegevens en bepalen de eisen voor waarneming en besturing.
- 02
Modelselectie en verfijning
Wij kiezen de juiste VLA-/vision-modellen (of klassieke besturing) en verfijnen ze op uw gegevens achter een stabiele abstractielaag.
- 03
Integratie en edge-implementatie
Wij integreren het brein met de robot, brengen inferentie naar de edge voor besturing met lage latentie en valideren tegen acceptatiecriteria.
- 04
Vlootoperaties en dataflywheel
Cloudanalyses, modelupdates en vlootbeheer blijven de prestaties verbeteren na de livegang.