5G时代下,移动机器人如何出其“智”胜

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。

5G时代下,移动机器人如何出其“智”胜

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。