邊緣機器學習與機器人技術的未來：打造下一代 SDK 和平台
我很興奮能分享 Orangewood Labs 最具雄心的專案之一：開發由邊緣機器學習驅動的下一代機器人 SDK 和平台。這項計劃將重新定義我們如何處理機器人程式設計和管理，為機器人系統帶來前所未有的智能和效率水平。
機器人技術中的邊緣機器學習革命 #邊緣機器學習（EdgeML）正在改變機器人技術的格局，使人工智慧處理能夠直接在機器人設備上進行，而不是完全依賴雲端解決方案。這種範式轉變帶來了幾個關鍵優勢：
降低延遲：對機器人的即時決策至關重要。 增強隱私：敏感數據可以在本地處理，降低安全風險。 離線功能：即使沒有持續的網路連接，機器人也能智能運作。 頻寬效率：只需將相關數據傳輸到雲端。 我們的願景：統一的機器人平台 #我們的目標是創建一個全面的 SDK 和平台，利用邊緣機器學習的力量來簡化機器人程式設計、增強功能並改善互操作性。以下是我們正在構建的內容：
1. 模組化 SDK # 語言無關：支援多種程式語言（Python、C++、Rust）以滿足不同開發者的偏好。 硬體抽象層：實現跨不同機器人硬體的程式碼可攜性。 邊緣機器學習整合：內建支援在機器人邊緣設備上部署和運行機器學習模型。 2. 直觀的開發環境 # 視覺化程式設計介面：為非程式設計師提供拖放工具，以創建簡單的機器人行為。 進階 IDE 整合：為流行的 IDE 提供插件，以支援專業開發者。 模擬環境：用於在部署前測試和除錯機器人應用程式。 3.