2014年底，還在瑞士聯(lián)邦洛桑理工（EPFL）攻讀博士學位的李淼一次去深圳參觀一個制造企業(yè)，里面很年輕的媽媽帶著孩子在安裝一個屏蔽箱的電子元器件，這是件很枯燥的事兒，李淼覺得這些工作應該交給機器人。也就是在這個時候，李淼第一次動了創(chuàng)業(yè)的心思。
回到瑞士后，李淼聯(lián)合了兩個朋友想一起創(chuàng)業(yè)，一個CMU的博士，一個EPFL的同事。不過關(guān)于創(chuàng)業(yè)的理念大家出現(xiàn)了分歧，另外兩人想做高端產(chǎn)品，高價賣給KUKA或者ABB，然后再賣給中國，而李淼想直接先接觸客戶，從底層做起。“他們是top down，我是bottom up”李淼對雷鋒網(wǎng)說道。
那次的創(chuàng)業(yè)并沒有成形，后來CMU的博士進入了無人駕駛領(lǐng)域，EPFL的同事加入了一個美國的初創(chuàng)企業(yè)。而李淼則在2016年5月成立庫柏特，并在當年6月回國參加一個政府項目時獲得來自合力投資500萬天使融資，于是回國創(chuàng)業(yè)便成了順理成章的事。
李淼在EPFL讀博期間研究方向為機器人學習和人機協(xié)調(diào)交互，博士論文被提名EPFL優(yōu)秀博士論文獎和ABB自動化獎，其中機器人抓取的動態(tài)自適應研究工作，被美國國家標準技術(shù)研究所（NIST）選為機器人基于傳感的抓取效率的標準測試方法。
傳統(tǒng)工業(yè)機器人智能程度低、操作困難、靈活性差，李淼希望結(jié)合機器學習包括深度學習與機器人控制讓機器人變得更加智能化。比如說傳統(tǒng)工業(yè)機器人只能執(zhí)行預設(shè)的任務，而智能化工業(yè)機器人則可以感知并分析環(huán)境最后做出決策。
由庫柏特開發(fā)出的庫柏特系統(tǒng)（Cobot System）通過核心學習算法以及專用控制軟件針對客戶的不同需求進行定制化系統(tǒng)設(shè)計和開發(fā)，可應用于上下料的無序分揀、手機或者航空葉片的力控打磨、智能示教、智能貼標以及零件裝配等行業(yè)。庫柏特系統(tǒng)特點：
機器人采用力控傳感器打磨，恒力接觸打磨，精度高，并能對工藝進行智能化學習；
3D視覺來料無序分揀，可一鍵快速適配多種產(chǎn)品，無需增加額外投入；
采用智能示教技術(shù)，非專業(yè)人員也可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成程序編程；
對來料對象產(chǎn)品一致性要求低，通過軟件自主學習調(diào)整，硬件成本低；
目前，庫柏特針對不同場景下的需求設(shè)計出四款系統(tǒng)，包括機器人智能無序分揀系統(tǒng)、機器人力控打磨系統(tǒng)、機器人柔性裝配系統(tǒng)和機器人智能移動抓取系統(tǒng)。
機器人智能無序分揀系統(tǒng)
用途：通過3D掃描儀和機器人實現(xiàn)了對目標物品的視覺定位、抓取、搬運、旋轉(zhuǎn)、擺放等操作，可對自動化流水生產(chǎn)線中無序或任意擺放的物品進行抓取和分揀。
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