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仪表网 仪表下游】移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统,它集中了
传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果。移动机器人既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,同时也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。
近年来,我国人口出生率呈持续下降趋势,制造业的人口红利逐渐消失。而原本享受我国高出生率带来的人口红利的行业,如3C电子、物流、汽车制造等,都面临劳动率低、生产率低的问题。
因此,作为人力资源的一大替代品,移动机器人(AGV)的需求变得愈发旺盛。与此同时,随着物流系统的迅速发展,机器人性能不断地完善,移动机器人的应用范围大为扩展。不论是生产、仓储中种类繁多且沉重的物料或者成品,还是物流分拣中爆发式增长的快递包裹,当前移动机器人技术已经达到可批量应用的时间窗口。但是却仍然存在一定的问题。工作范围受限,业务覆盖受限、提供服务受限、运维成本过高是目前移动机器人面临的几大难题。
自主定位的机器人面临挑战
面对移动机器人目前存在的难题,其根本原因是关键技术(长期自主移动和大面积覆盖移动)并没有得到很好地突破。
移动机器人在在运作过程中,需要覆盖大面积的区域,因此需要大量的数据来描述不同的环境。同时要求移动机器人能适应动态场景。例如:移动机器人在检测和跟踪静态或者动态的物体时,要学习更多的知识来预测环境的变化。
不仅如此,移动机器人需要长时间运行,对数据的存储量要求也越来越多。因此便需要更多的存储空间和更强的运算能力,而如果只是靠机器人的单机的本体很难实现的。
云机器人的技术突破
机器人单机本体满足不了现今的技术需求,云机器人便应运而生了。它利用机器人端的运算以及云端的运算进行机器人技术的研究。
云机器人有几个优点,第一:可以利用云机器人的框架弹性分配计算资源,这样就可以用在复杂环境中的同时定位与制图。
第二:可以在这个框架下访问大量的数据库,例如在做识别和抓取物体的时候,需要用很多的数据库来比对,另外如果做基于外包地图的长期定位,也需要访问大量的地图的数据库。而云机器人可以提供大量数据。
第三:可以形成知识共享,也就是多机器人系统间的信息共享。这就意味着这些多机器人之间可以根据情况配备不同的装备,但是它们之间可以在云端形成一些知识共享。
总而言之,云机器人的技术突破主要体现在:一,充分利用云端的无线存储空间和丰富的数据库资源,来降低对机载传感器的要求,设计分布式算法,寻求云端的强大计算能力和机器人实时要求之间的平衡。二,补偿由于网络不稳定引起的断网问题,以及由于云端和机器人端数据的频繁交互引起的网络延迟。
随着5G时代的到来,我们能够使用高带宽、低延时、高并发的通讯网络,这样云、网、端三位一体的云机器人才可能真正得到大规模的应用,从而让移动机器人来扩展环境覆盖面积、提升业务覆盖能力、增强场景覆盖力、降低运维成本。这样整个服务机器人商业化的进程才会真正进入到一个新的时代。
(原标题:5G时代下,移动机器人如何出其“智”胜)
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