《电子技术应用》
您所在的位置:首页 > EDA与制造 > 业界动态 > 云-边技术推动机器人结构创新

云-边技术推动机器人结构创新

2019-07-11
关键词: 创新 智能 机器人

  1、 云端大脑增强机器人的能力

  2010 年提出的云机器人概念引入了云端大脑,机器人尝试引入云计算、云存储及其它云技术,达到机器人融合基础设施和共享服务的优点。相比于独立的机器人本体,连接云端大脑后的机器人拥有以下四个核心优势。

  074c3f385b78f18adc1aa1cc79ee9dad.png

  1、信息和知识共享: 一个云端大脑可以控制很多机器人,云端大脑可以汇集来自所有连接机器人的视觉、语音和环境信息,经云端大脑智能分析处理后的数据信息可以被所有连接机器人使用。利用云服务器,各机器人本体获取和处理的信息可以保持最新,并安全备份。

  2、 平衡计算负载: 一些机器人功能需要较高的计算能力,利用云端平衡计算负载可以降低机器人本体的硬件需求,在保证能力的同时,让机器人更轻、更小、更便宜。

  3、 协同合作: 通过云端大脑,机器人本体不再独立工作, 多机器人可以协同工作,例如共同搬运货物,配合完成一整套工作流程等。

  4、 独立于本体持续升级: 借助云端大脑,机器人可以独立于本体持续升级,不再依赖于本体硬件设备。

  2、 边缘计算对机器人服务的提升

  IoT 应用的快速发展,使得大量数据在网络边缘产生,推动了边缘计算的产生和发展。边缘计算的提出始于 4G 时代,将计算和存储资源部署到网络边缘,不仅可以减少核心网和互联网上的流量,还可以显著降低传输时延, 提高网络可靠性。

  低时延的业务需要终端、移动蜂窝网(接入网和核心网)、互联网、数据中心的端到端的保障。目前的测试结果表明 5G 手机和基站的数据通路延时可以达到 4 毫秒,在 URLLC 模式下,手机和基站的延时可以达到 1 毫秒以下, 相比 4G 的 20毫秒提高了 20倍左右。对于互联网和数据中心的时延,一般情况下由于地理位置分布广和未针对低时延优化,从核心网网关到互联网数据中心可在几十到几百毫秒之间。在 5G 中,其核心网引入了分布式网关,网关可以下沉到基站附近,边缘服务器可以直接连接到分布式网关上,大大降低网络的端到端时延。

  边缘计算的引入将解决终端能力受限和云计算的实时响应的问题,增强机器人云端大脑的实时响应能力,对于满足机器人 4.0 的要求十分关键,比如实时的推理、 场景理解、 操控等等。边缘计算和云计算的结合,将突破终端的计算能力和存储的限制,提高 AI 算法的训练和推理能力,比如提升精度和降低训练时间。同时将大部分机器人的智能布署在边缘和云端,通过协作和不断的训练,持续不断的提高机器人智能,比如通过边缘计算能更好的支持实时的多机协作,支持实时的知识图谱提取、理解和决策,持续不断的提高机器人的智能。边缘计算和云计算还可以解决机器人终端升级维护的困难,在机器人本体的生命周期内不断升级,提高机器人的能力, 增强数据安全和隐私保护, 充分利用摩尔定律带来的性能提升。

  3、 云-边-端一体化对机器人系统的支撑

  云–边–端一体化构建了一个通过机器人提供多样化服务的规模化运营平台。其中,服务机器人本体是服务的实施者,而实际功能则根据服务的需要无缝地在终端计算(机器人本体)、边缘计算和云计算之间分布和协同。机器人系统类似现在智能手机上的各种 APP,主要关注如何实现高性价比的多模态感知融合、自适应交互和实时安全计算。

  多模态感知融合: 为了支持机器人的移动、避障、交互和操作,机器人系统必须装备多种传感器(如摄像头、麦克风阵列、激光雷达、超声波等)。 同时,环境里的传感器可以补足机器人的物理空间局限性。大部分数据需要在时间同步的前提下进行处理,并且调用不同复杂度的算法模块(例如 SLAM,图像处理,人和物体的识别等)。机器人硬件系统和边缘计算需要协同来支持(可能来自多个机器人的)多传感器数据同步和计算加速,因此应该采用能灵活组合 CPU、 FPGA 和 DSA (Domain-Specific Accelerator) 的异构计算平台。另一部分没有强实时性要求的感知任务(如人的行为识别、场景识别等),可以由云计算支持。

  自适应交互: 为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力, 需要将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解,并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识。通用知识和较少变化的领域知识应该存放在云端,而与地域和个性化服务相关的知识应该存放在边缘或者终端。无论知识存放在哪里,在机器人系统中应该有统一的调用接口,并可以保证实时通讯。基于 ROS2 构造涵盖终端和网络侧的软件系统框架可以满足未来的需求。

  实时安全计算: 未来的服务机器人应用将有大量需要实时响应的情形(如语音交互、协同操作等),因此需要在边缘服务器部署相应的加速硬件。同时,机器人也将处理大量涉及用户隐私的数据(如视频、图像、对话等)。云–边–端一体化架构需要构建隐私数据的安全传输和存储机制,并且限定物理范围。对于可以进行物理操作的机器人,要构建独立的安全监测机制,保证即使机器人系统被远程攻击劫持后也不会造成物理安全损害。


本站内容除特别声明的原创文章之外,转载内容只为传递更多信息,并不代表本网站赞同其观点。转载的所有的文章、图片、音/视频文件等资料的版权归版权所有权人所有。本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如涉及作品内容、版权和其它问题,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以便迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。联系电话:010-82306118;邮箱:aet@chinaaet.com。