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    機器人 AI 的未來 人工智能推動協作移動機器人的進步

    時間:2020-06-19 12:57來源:未知 作者:admin 點擊:
    自主移動機器人 (AMR) 能與人協同工作,通過自動執行重復且易使人受傷的材料運輸工作,創建出高效的工作環境。雖然機器人可以使用傳感器和算法在動態環境中安全導航,卻仍無法將
    自主移動機器人 (AMR) 能與人協同工作,通過自動執行重復且易使人受傷的材料運輸工作,創建出高效的工作環境。雖然機器人可以使用傳感器和算法在動態環境中安全導航,卻仍無法將此傳感器輸入信息應用于高級決策之中。AMR 發展的下一步是加入人工智能 (AI) 以提高智能移動機器人的能力。AI 將使這些機器人變得更加高效,執行更大范圍的任務,并且可以減少其對工作環境適應性的需要。
     
    向人工智能的過渡
     
    現如今,移動機器人使用傳感器和軟件進行控制(確定機器人的位置和移動方式)和感知(允許機器人掌握周圍環境并做出反應)。其數據則由集成激光掃描儀、3D 相機、加速度計、陀螺儀和車輪編碼器等裝置提供,可為各種情況制定最有效的決策。這些技術為 AMR 提供了當今很多汽車中常用、可取的功能。機器人能夠使用最佳路線進行動態導航并擁有環境意識,這使其能夠避開路線中的障礙物或人員,還可在需要時自動充電。然而,如果沒有人工智能,機器人對所有障礙物的反應方式都會相同,即在人或物體周圍減速并設法導航。如果無法安全地繞過障礙物,機器人會停止或后退。AMR 的標準方法幾乎適用于所有情況,就像 AI 為自動駕駛汽車和智能無人機提供新功能一樣,其也有望為機器人技術帶來翻天覆地的改變。
    人工智能包括幾個分支。在此階段用于自主移動機器人的 AI 主要側重于機器學習和視覺系統。
     
    用于協作機器人的 AI 主要側重當今的機器學習 (ML)和視覺系統,借此極大地擴展早期基于傳感器功能。多個關鍵領域的技術進步和市場成熟使以下創新成為可能:
     
           ●  通過各種小型、低成本和高能效的傳感器,移動和遠程設備能夠捕獲和傳輸有關機器人即時、擴展、預期環境以及內部條件的大量數據。
     
           ●  云計算和寬帶無線通信允許在任何接入點立即存儲、處理和訪問數據。安全的虛擬網絡可以適應各種動態要求,可幾乎消除停機時間和相關瓶頸。
     
           ●  AMD、英特爾、NVIDIA 和高通等傳統半導體公司以及該領域的新貴(包括谷歌和微軟)都廣泛提供強大的新型人工智能處理器架構。雖然廣泛使用的傳統半導體正面臨摩爾定律的極限,但這些新芯片專為人工智能計算而設計,可在降低成本的同時提高性能。經濟高效的低功耗 AI 處理器可以集成到小型移動或遠程設備中,允許現場計算實現快速高效的決策。
     
           ●  先進的軟件算法可在機器人、云端甚至遠程擴展傳感器中最高效的位置分析和處理數據,從而提供額外的情報數據,使機器人能夠預測需求并主動調整行為。
     
    使用這些功能時,機器人車隊就像一群上網課的學生。機器人可在上網時進行學習,并能夠在無法持續訪問在線內容的情況下執行任務。低功耗 AI 設備和高效的 AI技術給新型機器人系統帶來支持,具有低延遲、響應快速、高自主性和低功耗的特點,而這些都是成功的關鍵因素。
     
    策略性放置的MiR AI Camera 靜態相機使 MiR 機器人能夠預知路線上的障礙物,從而能夠預先重新調整路線以優化導航效果。
     
    AMR中的人工智能改善了路線規劃和環境互動
     
    Mobile Industrial Robots (MiR) 不斷推動 AI 在移動機器人領域的發展并制定新的業界標準。創新的 AI 功能支持機器人的安全協議,可提高路線規劃和環境互動的效率。
     
    通過機器人軟件中的高級學習算法,以及可安裝在交通擁堵區域或叉車或其他自動駕駛車輛路徑中的遠程相機,AI 才能得以實現。這些相機裝配了高效的小型嵌入式計算機,可處理匿名數據并運行復雜的分析軟件,以識別該區域內的物體是人、固定障礙物還是其他類型的移動設備(如AGV)。然后,相機會將這些信息提供給機器人,加深機器人對周圍環境的理解,使其能夠執行操作或甚至在進入某個區域前對行為進行適當的調整。支持 AI 功能的網絡可以幫助機器人在特定時間內避開交通擁堵區域,例如貨物由叉車定期運送或現場有大量工人時(例如工人休息或換班期間)。MiR 機器人可以有效且適當地對不同類型的障礙物做出反應,以改善導航效果和效率。例如,如果它們遇到其他制造商生產的AMR,便可以預測車輛的運動并做出適當調整。當遇到一個新的未知對象時,機器人將在保持機警的同時收集數據,以便計算出未來互動的最佳行為。
     
    同樣,在復雜的高度動態環境中(例如,有些環境中存在不能偏離其固定路線的自動導向車 (AGV) 或由人駕駛的叉車或其他不可預測的車輛),機器人的機動能力可能會受到限制。例如,AGV 的安全機制通常會受遇到障礙物時強制停止的限制,從而可能會阻擋到 AMR。AI驅動的 MiR AMR 可識別 AGV 并意識到其局限性,因此將會自動在安全位置等待直到 AGV 通過并在安全時恢復任務,而不是停止并要求操作員重新調整路線。
     
    雖然機器人的內置安全機制將始終阻止機器人與路線中的物體、人員或車輛發生碰撞,但其他車輛(例如由人駕駛的叉車)并沒有這種功能,存在著碰撞機器人的風險。MiR 機器人系統可以在到達之前檢測交通擁堵區域,并且可以在識別其他車輛后做出適當的動作以降低碰撞風險。這樣,AMR 不僅可以通過 AI 改善自己的行為,還可以適應其他車輛的局限性。
     
    左圖:MiR AI Camera 檢測到應對其做出反應的一個物體,阻止 MiR 機器人穿過紅色標記區域。右圖:MiR 相機檢測到一個不必對其做出反應的人,因為這個人能夠有效地避開機器人。在這種情況下,MiR 機器人可以穿過綠色標記的區域。
     
    解決 AI 問題
     
    AI 技術仍然不夠成熟,因此人們還是會擔憂捕獲和使用的數據的安全性和隱私性,以及是否能確保 AI 系統故障或受影響時的安全性??蛻艨紤]人工智能系統時的關鍵疑慮包括:
     
           ●  存儲、保護和處理數據的位置和方法是什么?
     
           ●  數據存儲多長時間?
     
           ●  捕獲了哪些個人身份信息?
     
           ●  有哪些后備安全機制?
     
    為了保護安全和隱私,MiR 機器人和 AI 相機只發送決策,而不是圖像。因為每臺設備內部都擁有所需的計算能力,所以視覺傳感器捕獲的數據會立即處理成形狀、大小和顏色,然后分類為特定類別并用于決策。因此,發送的數據只能是 AMR 可以理解的命令(例如停止或恢復命令)、有關環境變化的信息(例如封鎖路線或擁擠區域)或采取的新行動(例如選擇替代路線)。
     
    雖然機器人 AI 系統的安全性有時會引起關注,但 MiR的主要安全機制是機器人的核心,不會被人工智能決策所代替。例如,當機器人上的激光掃描儀為 AI 系統提供數據時,如果機器人移動路線中有人或障礙物存在,其還將做出基本的安全決策,以機械的方式阻止 MiR 機器人在任何情況下繼續移動。
     
    機器人 AI 的未來
     
    移動機器人仍將繼續作為協助性設備使用。憑借人工智能技術,移動機器人與人類之間的技術障礙將持續縮小,協作性和效率將不斷增加。
     
    隨著 AI 的進步,我們將能夠使用語音或手勢來更自然地與機器人進行互動。這種互動可能包括伸出一只手讓機器人停下來,用手指出首選方向,或者揮手示意通過或跟隨?;蛘?,也可以直接告訴機器人:“這條走廊接下來會受阻兩個小時,在此之前選擇走另一條路線。”
     
    雖然移動機器人仍然是一種裝有急停按鈕的可控工具,但其將因可獲取自主權而變得更有價值。移動機器人將能夠了解如何對日常工作做出改進,并推薦出通往目的地的最佳路線,提高執行任務的工作時間,部署其他機器人以實現更高效的工作流程,以及最合適的充電時間。
     
    AI 驅動的 AMR 可將工作場所轉變為有組織的數據驅動環境。在這種環境中,機器人可以通過自裝或遠程傳感器共享相關數據,從而幫助機器人車隊做出明智的決策。憑借這種數據共享模型,每臺機器人基本上都可以訪問其他機器人或相機中的傳感器,從而獲取更加詳細的整體環境視圖,實現更高效的路徑規劃性能。
     
    AI:為下一次工業革命提供動力
     
    與先前幾次工業革命一樣,AI 和機器人技術將徹底消除很多令人頭疼的苦差事。憑借 AI 技術,MiR 機器人可以更經濟高效地管理重復的低價值物料運輸任務,從而使人類能夠進行更有意義的活動。嚴重的勞動力短缺阻礙著全球各地公司的發展,因此更智能的移動機器人將允許公司提供更多重要工作崗位,有助于其吸引和留住優秀員工。
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