_Projekty badawczo rozwojowe
Transition Technologies PSC

Obróbka dużych części wymaga czegoś więcej niż tylko dużej przestrzeni. Istotną rolę odgrywają też różnorodne podzespoły i łatwość do dostosowania do potrzeb (budowanie zgodnie z wytycznymi klienta). Taki wysoki stopień personalizacji zależy od projektu i wstecznej weryfikacji po wyprodukowaniu. Mając to na uwadze, zespół finansowanego ze środków UE projektu PENELOPE opracuje metodologię łączącą zarządzanie danymi skoncentrowane na produkcie i planowanie produkcji z tworzeniem harmonogramów w ramach cyfrowego systemu o obiegu zamkniętym. Celem projektu jest zwiększanie dokładności i precyzji w ramach możliwości produkcyjnych na podstawie wstępnego projektu produktu. Projekt ma za zadanie rozwinięcie tej metodologii i jej wizji w sektorze naftowo-gazowym, stoczniowym, aeronatuki oraz drogowego transportu pasażerskiego. W ramach projektu odbędą się również szkolenia, których celem będzie przygotowanie pracowników na nadejście ery Przemysłu 4.0.

Strona projektu

Projekt skupia się na przeprowadzeniu badań przemysłowych prowadzących do stworzenia nowych technologii umożliwiających wykorzystanie mobilnych urządzeń wyposażonych w sensory do zbudowania siatki terenu i interpretacji obiektów w czasie zbliżonym do rzeczywistego na potrzeby szybkiego tworzenia światów gier rzeczywistości rozszerzonej (Augmented Reality, AR), mieszanej (Mixed Reality, MR) oraz wirtualnej (Virtual Reality VR) opartych o rzeczywiste otoczenie. 
 Celem realizacji w/w założenia niezbędne jest stworzenie metod heurystycznych umożliwiających dużą dokładność rozpoznawania obiektów w przestrzeni trójwymiarowej, także korzystając z wielu urządzeń jednocześnie dokonujących skanowania obszaru. Zbadane zostanie wykorzystanie Sztucznych Sieci Neuronowych do rozpoznawania obiektów na podstawie trójwymiarowej siatki przybliżającej kształt obiektu. Obecnie istniejące algorytmy rozpoznawania obrazu dwuwymiarowego nie znajdują tutaj zastosowania, lecz zostaną wykorzystane jako punkt wyjściowy do badań. Istotnym zagadnieniem będzie optymalizacja działania technologii — stąd heurystyka, a nie algorytmy dokładne — umożliwiająca kooperację pomiędzy wieloma osobami jednocześnie korzystającymi z tego samego świata gry. Zbadany zostanie wpływ poszczególnych elementów (algorytmy, ilość urządzeń skanujących, przepustowość łącza) na dokładność i efektywność rozpoznawania obiektów ze wskazaniem na określenie najlepszych metod łączących zadowalającą dokładność rozpoznania z szybkością działania pozwalającą na dynamiczną współpracę wielu użytkowników w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Kluczowym zagadnieniem będzie synchronizacja działania algorytmów heurystycznych z możliwością dynamicznego modelowania przestrzeni dla wielu urządzeń, w tym środowiska trójwymiarowej edycji w trybie tak AR/MR/VR, jak i przy wykorzystaniu stanowiska komputerowego.

Projekt skupia się na przeprowadzeniu badań przemysłowych prowadzących do stworzenia nowych technologii umożliwiających wykorzystanie mobilnych urządzeń wyposażonych w sensory do zbudowania siatki terenu i interpretacji obiektów w czasie zbliżonym do rzeczywistego na potrzeby szybkiego tworzenia światów gier rzeczywistości rozszerzonej (Augmented Reality, AR), mieszanej (Mixed Reality, MR) oraz wirtualnej (Virtual Reality VR) opartych o rzeczywiste otoczenie. 
 Celem realizacji w/w założenia niezbędne jest stworzenie metod heurystycznych umożliwiających dużą dokładność rozpoznawania obiektów w przestrzeni trójwymiarowej, także korzystając z wielu urządzeń jednocześnie dokonujących skanowania obszaru. Zbadane zostanie wykorzystanie Sztucznych Sieci Neuronowych do rozpoznawania obiektów na podstawie trójwymiarowej siatki przybliżającej kształt obiektu. Obecnie istniejące algorytmy rozpoznawania obrazu dwuwymiarowego nie znajdują tutaj zastosowania, lecz zostaną wykorzystane jako punkt wyjściowy do badań. Istotnym zagadnieniem będzie optymalizacja działania technologii — stąd heurystyka, a nie algorytmy dokładne — umożliwiająca kooperację pomiędzy wieloma osobami jednocześnie korzystającymi z tego samego świata gry. Zbadany zostanie wpływ poszczególnych elementów (algorytmy, ilość urządzeń skanujących, przepustowość łącza) na dokładność i efektywność rozpoznawania obiektów ze wskazaniem na określenie najlepszych metod łączących zadowalającą dokładność rozpoznania z szybkością działania pozwalającą na dynamiczną współpracę wielu użytkowników w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Kluczowym zagadnieniem będzie synchronizacja działania algorytmów heurystycznych z możliwością dynamicznego modelowania przestrzeni dla wielu urządzeń, w tym środowiska trójwymiarowej edycji w trybie tak AR/MR/VR, jak i przy wykorzystaniu stanowiska komputerowego.

Projekt skupia się na przeprowadzeniu badań przemysłowych prowadzących do stworzenia nowych technologii umożliwiających wykorzystanie mobilnych urządzeń wyposażonych w sensory do zbudowania siatki terenu i interpretacji obiektów w czasie zbliżonym do rzeczywistego na potrzeby szybkiego tworzenia światów gier rzeczywistości rozszerzonej (Augmented Reality, AR), mieszanej (Mixed Reality, MR) oraz wirtualnej (Virtual Reality VR) opartych o rzeczywiste otoczenie. 
 Celem realizacji w/w założenia niezbędne jest stworzenie metod heurystycznych umożliwiających dużą dokładność rozpoznawania obiektów w przestrzeni trójwymiarowej, także korzystając z wielu urządzeń jednocześnie dokonujących skanowania obszaru. Zbadane zostanie wykorzystanie Sztucznych Sieci Neuronowych do rozpoznawania obiektów na podstawie trójwymiarowej siatki przybliżającej kształt obiektu. Obecnie istniejące algorytmy rozpoznawania obrazu dwuwymiarowego nie znajdują tutaj zastosowania, lecz zostaną wykorzystane jako punkt wyjściowy do badań. Istotnym zagadnieniem będzie optymalizacja działania technologii — stąd heurystyka, a nie algorytmy dokładne — umożliwiająca kooperację pomiędzy wieloma osobami jednocześnie korzystającymi z tego samego świata gry. Zbadany zostanie wpływ poszczególnych elementów (algorytmy, ilość urządzeń skanujących, przepustowość łącza) na dokładność i efektywność rozpoznawania obiektów ze wskazaniem na określenie najlepszych metod łączących zadowalającą dokładność rozpoznania z szybkością działania pozwalającą na dynamiczną współpracę wielu użytkowników w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Kluczowym zagadnieniem będzie synchronizacja działania algorytmów heurystycznych z możliwością dynamicznego modelowania przestrzeni dla wielu urządzeń, w tym środowiska trójwymiarowej edycji w trybie tak AR/MR/VR, jak i przy wykorzystaniu stanowiska komputerowego.

Produkcja mebli stanowi ogromny przemysł, który odpowiada za przeszło 25 % konsumpcji mebli na całym świecie. Obecnie jesteśmy również świadkami ważnej transformacji – od podejścia „zrób to sam” (DIY) do podejścia „zróbmy to razem” (DIT).
W ramach finansowanego przez Unię Europejską projektu INEDIT powstanie ekosystem pozwalający na przekształcenie
podejścia DIY realizowanego w FabLabach w profesjonalne podejście DIT. Uczestnicy projektu wykorzystają wiedzę,
kreatywność oraz pomysły w zakresie projektowania i inżynierii, opracowane przez interdyscyplinarny zespół
zainteresowanych stron oraz nowe podmioty. W celu zademonstrowania możliwości innowacji dotyczących produkcji społecznej w warunkach gospodarki o obiegu zamkniętym w ramach projektu zostaną przeprowadzone testy związane z czterema zastosowaniami – produkcją zrównoważonych paneli drewnianych i drukowaniem 3D drewna, drukowaniem 3D przy pomocy tworzyw sztucznych pochodzących z recyklingu oraz tworzeniem inteligentnych rozwiązań.
Strona projektu

Przemysł  stoczniowy, a zwłaszcza stocznie MŚP, potrzebują nowatorskich, opłacalnych, rekonfigurowalnych, modułowych i elastycznych metodologii zorientowanych na pracownika, które mogą poprawić wydajność pracowników oraz zapewnić jakość i precyzję wykonywania pracochłonnych zadań. Mari4_YARD ma na celu wdrożenie portfolio rozwiązań zorientowanych na pracowników stoczni, opierających się na nowatorskiej robotyce współpracującej i wszechobecnych rozwiązaniach przenośnych (w tym z wykorzystaniem AR), umożliwiających modułowe, rekonfigurowalne i użyteczne rozwiązania ukierunkowane na ułatwianie codziennych zadań pracowników.

Strona projektu

Przemysł  stoczniowy, a zwłaszcza stocznie MŚP, potrzebują nowatorskich, opłacalnych, rekonfigurowalnych, modułowych i elastycznych metodologii zorientowanych na pracownika, które mogą poprawić wydajność pracowników oraz zapewnić jakość i precyzję wykonywania pracochłonnych zadań. Mari4_YARD ma na celu wdrożenie portfolio rozwiązań zorientowanych na pracowników stoczni, opierających się na nowatorskiej robotyce współpracującej i wszechobecnych rozwiązaniach przenośnych (w tym z wykorzystaniem AR), umożliwiających modułowe, rekonfigurowalne i użyteczne rozwiązania ukierunkowane na ułatwianie codziennych zadań pracowników.

Strona projektu