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移動機器人如何突其“智”勝
導讀：移動機器人是一個集環境感知、動態決策與規劃、行為控制與執行等多功能于一體的綜合系統，它集中了傳感器技術、信息處理、電子工程、計算機工程、自動化控制工程以及人工智能等多學科的研究成果。
【塑料機械網 熱點關注】 移動機器人是一個集環境感知、動態決策與規劃、行為控制與執行等多功能于一體的綜合系統，它集中了傳感器技術、信息處理、電子工程、計算機工程、自動化控制工程以及人工智能等多學科的研究成果。移動機器人既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，同時也可以根據以人工智能技術制定的原則綱領行動。
近年來，我國人口出生率呈持續下降趨勢，制造業的人口紅利逐漸消失。而原本享受我國高出生率帶來的人口紅利的行業，如3C電子、物流、汽車制造等，都面臨勞動率低、生產率低的問題。
因此，作為人力資源的一大替代品，移動機器人(AGV)的需求變得愈發旺盛。與此同時，隨著物流系統的迅速發展，機器人性能不斷地完善，移動機器人的應用范圍大為擴展。不論是生產、倉儲中種類繁多且沉重的物料或者成品，還是物流分揀中爆發式增長的快遞包裹，當前移動機器人技術已經達到可批量應用的時間窗口。但是卻仍然存在一定的問題。工作范圍受限，業務覆蓋受限、提供服務受限、運維成本過高是目前移動機器人面臨的幾大難題。
7月13日，由中國計算機學會(CCF)主辦，雷鋒網、香港中文大學(深圳)承辦，深圳市人工智能與機器人研究院協辦的2019年人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR)隆重舉行，會議中，哈爾濱工業大學(深圳)教授、IEEE RAS事務委員會主席朱曉蕊教授為機器人前沿專場分享了對智能移動機器人的行業洞見。
自主定位的機器人面臨挑戰
面對移動機器人目前存在的難題，其根本原因是關鍵技術(長期自主移動和大面積覆蓋移動)并沒有得到很好地突破。
移動機器人在在運作過程中，需要覆蓋大面積的區域，因此需要大量的數據來描述不同的環境。同時要求移動機器人能適應動態場景。例如：移動機器人在檢測和跟蹤靜態或者動態的物體時，要學習更多的知識來預測環境的變化。
不僅如此，移動機器人需要長時間運行，對數據的存儲量要求也越來越多。因此便需要更多的存儲空間和更強的運算能力，而如果只是靠機器人的單機的本體很難實現的。
云機器人的技術突破
機器人單機本體滿足不了現今的技術需求，云機器人便應運而生了。它利用機器人端的運算以及云端的運算進行機器人技術的研究。
云機器人有幾個優點，：可以利用云機器人的框架彈性分配計算資源，這樣就可以用在復雜環境中的同時定位與制圖。
第二：可以在這個框架下訪問大量的數據庫，例如在做識別和抓取物體的時候，需要用很多的數據庫來比對，另外如果做基于外包地圖的長期定位，也需要訪問大量的地圖的數據庫。而云機器人可以提供大量數據。
第三：可以形成知識共享，也就是多機器人系統間的信息共享。這就意味著這些多機器人之間可以根據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共享。
總而言之，云機器人的技術突破主要體現在：一，充分利用云端的無線存儲空間和豐富的數據庫資源，來降低對機載傳感器的要求，設計分布式算法，尋求云端的強大計算能力和機器人實時要求之間的平衡。二，補償由于網絡不穩定引起的斷網問題，以及由于云端和機器人端數據的頻繁交互引起的網絡延遲。
隨著5G時代的到來，我們能夠使用高帶寬、低延時、高并發的通訊網絡，這樣云、網、端三位一體的云機器人才可能真正得到大規模的應用，從而讓移動機器人來擴展環境覆蓋面積、提升業務覆蓋能力、增強場景覆蓋力、降低運維成本。這樣整個服務機器人商業化的進程才會真正進入到一個新的時代。
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