移動機(jī)器人是一個集環(huán)境感知、動態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的綜合系統(tǒng),它集中了傳感器技術(shù)、信息處理、電子工程、計算機(jī)工程、自動化控制工程以及人工智能等多學(xué)科的研究成果。移動機(jī)器人既可以接受人類指揮,又可以運(yùn)行預(yù)先編排的程序,同時也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動。
近年來,我國人口出生率呈持續(xù)下降趨勢,制造業(yè)的人口紅利逐漸消失。而原本享受我國高出生率帶來的人口紅利的行業(yè),如3C電子、物流、汽車制造等,都面臨勞動率低、生產(chǎn)率低的問題。
因此,作為人力資源的一大替代品,移動機(jī)器人(AGV)的需求變得愈發(fā)旺盛。與此同時,隨著物流系統(tǒng)的迅速發(fā)展,機(jī)器人性能不斷地完善,移動機(jī)器人的應(yīng)用范圍大為擴(kuò)展。不論是生產(chǎn)、倉儲中種類繁多且沉重的物料或者成品,還是物流分揀中爆發(fā)式增長的快遞包裹,當(dāng)前移動機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)達(dá)到可批量應(yīng)用的時間窗口。但是卻仍然存在一定的問題。工作范圍受限,業(yè)務(wù)覆蓋受限、提供服務(wù)受限、運(yùn)維成本過高是目前移動機(jī)器人面臨的幾大難題。
自主定位的機(jī)器人面臨挑戰(zhàn)
面對移動機(jī)器人目前存在的難題,其根本原因是關(guān)鍵技術(shù)(長期自主移動和大面積覆蓋移動)并沒有得到很好地突破。
移動機(jī)器人在在運(yùn)作過程中,需要覆蓋大面積的區(qū)域,因此需要大量的數(shù)據(jù)來描述不同的環(huán)境。同時要求移動機(jī)器人能適應(yīng)動態(tài)場景。例如:移動機(jī)器人在檢測和跟蹤靜態(tài)或者動態(tài)的物體時,要學(xué)習(xí)更多的知識來預(yù)測環(huán)境的變化。
不僅如此,移動機(jī)器人需要長時間運(yùn)行,對數(shù)據(jù)的存儲量要求也越來越多。因此便需要更多的存儲空間和更強(qiáng)的運(yùn)算能力,而如果只是靠機(jī)器人的單機(jī)的本體很難實現(xiàn)的。
云機(jī)器人的技術(shù)突破
機(jī)器人單機(jī)本體滿足不了現(xiàn)今的技術(shù)需求,云機(jī)器人便應(yīng)運(yùn)而生了。它利用機(jī)器人端的運(yùn)算以及云端的運(yùn)算進(jìn)行機(jī)器人技術(shù)的研究。
云機(jī)器人有幾個優(yōu)點,第一:可以利用云機(jī)器人的框架彈性分配計算資源,這樣就可以用在復(fù)雜環(huán)境中的同時定位與制圖。
第二:可以在這個框架下訪問大量的數(shù)據(jù)庫,例如在做識別和抓取物體的時候,需要用很多的數(shù)據(jù)庫來比對,另外如果做基于外包地圖的長期定位,也需要訪問大量的地圖的數(shù)據(jù)庫。而云機(jī)器人可以提供大量數(shù)據(jù)。
第三:可以形成知識共享,也就是多機(jī)器人系統(tǒng)間的信息共享。這就意味著這些多機(jī)器人之間可以根據(jù)情況配備不同的裝備,但是它們之間可以在云端形成一些知識共享。
總而言之,云機(jī)器人的技術(shù)突破主要體現(xiàn)在:一,充分利用云端的無線存儲空間和豐富的數(shù)據(jù)庫資源,來降低對機(jī)載傳感器的要求,設(shè)計分布式算法,尋求云端的強(qiáng)大計算能力和機(jī)器人實時要求之間的平衡。二,補(bǔ)償由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定引起的斷網(wǎng)問題,以及由于云端和機(jī)器人端數(shù)據(jù)的頻繁交互引起的網(wǎng)絡(luò)延遲。
隨著5G時代的到來,我們能夠使用高帶寬、低延時、高并發(fā)的通訊網(wǎng)絡(luò),這樣云、網(wǎng)、端三位一體的云機(jī)器人才可能真正得到大規(guī)模的應(yīng)用,從而讓移動機(jī)器人來擴(kuò)展環(huán)境覆蓋面積、提升業(yè)務(wù)覆蓋能力、增強(qiáng)場景覆蓋力、降低運(yùn)維成本。這樣整個服務(wù)機(jī)器人商業(yè)化的進(jìn)程才會真正進(jìn)入到一個新的時代。
原標(biāo)題:5G時代下,移動機(jī)器人如何出其“智”勝
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