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5G時(shí)代的到來(lái),機(jī)器人如何出其“智”勝
瀏覽數(shù):1320   發(fā)布時(shí)間:2020-5-8
近年來(lái),我國(guó)人口出生率呈持續(xù)下降趨勢(shì),制造業(yè)的人口紅利逐漸消失。而原本享受我國(guó)高出生率帶來(lái)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(dòng)率低、生產(chǎn)率低的問(wèn)題。

移動(dòng)機(jī)器人是一個(gè)集環(huán)境感知、動(dòng)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(jì)算機(jī)工程、自動(dòng)化控制工程以及人工智能等多學(xué)科的研究成果。移動(dòng)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(shí)也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動(dòng)。


因此,作為人力資源的一大替代品,移動(dòng)機(jī)器人(AGV)的需求變得愈發(fā)旺盛。與此同時(shí),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(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用范圍大為擴(kuò)展。不論是生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)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(zhǎng)的快遞包裹,當(dāng)前移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)達(dá)到可批量應(yīng)用的時(shí)間窗口。但是卻仍然存在一定的問(wèn)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(guò)高是目前移動(dòng)機(jī)器人面臨的幾大難題。


延伸閱讀:疫情結(jié)束后,服務(wù)機(jī)器人將迎來(lái)“黃金發(fā)展期”


自主定位的機(jī)器人面臨挑戰(zhàn)


面對(duì)移動(dòng)機(jī)器人目前存在的難題,其根本原因是關(guān)鍵技術(shù)(長(zhǎng)期自主移動(dòng)和大面積覆蓋移動(dòng))并沒有得到很好地突破。


移動(dòng)機(jī)器人在在運(yùn)作過(guò)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(lái)描述不同的環(huán)境。同時(shí)要求移動(dòng)機(jī)器人能適應(yīng)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。例如:移動(dòng)機(jī)器人在檢測(cè)和跟蹤靜態(tài)或者動(dòng)態(tài)的物體時(shí),要學(xué)習(xí)更多的知識(shí)來(lái)預(yù)測(cè)環(huán)境的變化。


不僅如此,移動(dòng)機(jī)器人需要長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行,對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量要求也越來(lái)越多。因此便需要更多的存儲(chǔ)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(shí)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(gè)優(yōu)點(diǎn),第一:可以利用云機(jī)器人的框架彈性分配計(jì)算資源,這樣就可以用在復(fù)雜環(huán)境中的同時(shí)定位與制圖。


第二:可以在這個(gè)框架下訪問(wèn)大量的數(shù)據(jù)庫(kù),例如在做識(shí)別和抓取物體的時(shí)候,需要用很多的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)比對(duì),另外如果做基于外包地圖的長(zhǎng)期定位,也需要訪問(wèn)大量的地圖的數(shù)據(jù)庫(kù)。而云機(jī)器人可以提供大量數(shù)據(jù)。


第三:可以形成知識(shí)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(shí)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(wú)線存儲(chǔ)空間和豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)資源,來(lái)降低對(duì)機(jī)載傳感器的要求,設(shè)計(jì)分布式算法,尋求云端的強(qiáng)大計(jì)算能力和機(jī)器人實(shí)時(shí)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(wèn)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(shí)代的到來(lái),我們能夠使用高帶寬、低延時(shí)、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(dòng)機(jī)器人來(lái)擴(kuò)展環(huán)境覆蓋面積、提升業(yè)務(wù)覆蓋能力、增強(qiáng)場(chǎng)景覆蓋力、降低運(yùn)維成本。這樣整個(gè)服務(wù)機(jī)器人商業(yè)化的進(jìn)程才會(huì)真正進(jìn)入到一個(gè)新的時(shí)代。


——本文來(lái)源:OFweek機(jī)器人網(wǎng)




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