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人工智能机器人让仓储车间摆脱线缆

人工智能机器人, 工业物联网, 嵌入式计算机

线上购物多年来一直处于急遽增长的状态,而新冠疫情则进一步加剧了这种增长。2020 年的电商销售额比 2019 年增长了 44%。在零售业仓储运营高度自动化的同时,人们对于自主移动机器人 (AMR) 和自动导航车辆 (AGV) 的需求也在不断攀升。

自主移动机器人和自动导航车辆全天候运行,负责执行以往人工开展的危险活动和重复性任务。线上零售业将持续增长,同时推动对于更智能、更强大的自主移动机器人的需求。

为了满足这些新需求,一家欧洲移动机器人制造商与工业计算机制造商 DFI 公司建立合作,共同开发下一代锂离子动力自主移动机器人,它能够:

  • 负重高达 1000 千克
  • 一次充电即可运行 8 至 10 小时或移动多达 20 公里的距离
  • 以高达 2 米/秒的速度移动

这些功能被设计为一个紧凑的系统,有助于提高生产力和效率,而又无需对客户的设施进行结构性更改(例如,在地板上增加线缆,或在墙面和天花板上安装传感器)。

如何做到?通过采用由功能强大、能效高的平台控制器驱动的先进视觉系统。

机器视觉的助力

今天的仓库和配送中心自主移动机器人和自动导航车辆要求采用无需外部线缆或地面传感器,即可实现运营的技术。这需要从机器视觉和导航着手。

如图 1 所示,现代自主移动机器人中的成像系统通常包含一套立体摄像头装置,用于生成有关周围环境的实时视频馈送。随后在两个视频流上将进行一定程度的预处理,以生成用于计算对象在物理空间中的位置和深度的视差图。然后,数学测绘算法(如:随机抽样一致算法 [RANSAC])将被应用,以重建环境 3D 地图,用于路径规划/导航、障碍物识别、避让等。

如何对图像进行预处理以进行测绘和里程测量。
图 1。现代自主移动机器人 (AMR) 配备了精密的视觉系统。(来源:DFI

此视觉系统生成的结果与自主移动机器人/自动导航车辆平台上的其他部分紧密整合起来。这些结果被用于为平台的主要控件提供信息,以决定应该在何时以及如何控制负责加速/减速、转向等操作的电机和执行器。该信息也可以被传输到设备外,用于以下用例,包括通过无线接口进行远程控制、数据监控和预测性维护,以及改进路径规划模型等。

简而言之,现代自主移动机器人的嵌入式电脑必须能够执行复杂的图像和视频处理任务、测绘算法,以及实时控制功能,与此同时,将能耗预算保持在足以支持大范围移动和长时间电池续航的程度内。

嵌入式电脑的功耗、性能和可靠性

移动机器人制造商在开始自主移动机器人项目时,对中央平台控制中心的多个设计选项进行了斟酌。它需要能够支持高可靠性和长生命周期的控制器、多个传感器接口(包括 RS-422 等不常见的工业接口),并需要在高振动和信号干扰下丝毫不损失性能。

制造商曾考虑过英特尔® NUC 迷你电脑,因为它性能出色且设计紧凑。但最终它还是选择了经过工业级强化且提供丰富 I/O 选项的 DFI EC70A-SU/KU 系列无风扇嵌入式系统图 2)。

控制器机壳与 2 部手机的大小进行比较
图 2。EC70A-SU 的尺寸为 181.6 x 118.4 x57 毫米,大小可以与手机相媲美。(来源:DFI)

DFI 的市场营销经理 Waterball Liu 谈到,“我们采用第六代和第七代智能英特尔® 酷睿 处理器作为构建 EC70A 系列的基础,这使我们的控制器与前几代相比性能提升高达 50% 以上。”

多个 CPU 内核、集成英特尔® 核芯显卡 520 内核,以及酷睿 处理器的新媒体功能:

  • 管理 2D 和 3D 摄像头和扫描仪阵列
  • 根据视觉和导航的需要,执行成像、神经网络和测绘工作负载
  • 协助转向所需的控制任务
  • 运行自主移动机器人的主操作系统

同时,处理器能效(其热设计功率 [TDP] 低至 15 W,最低可配置为 7.5 W)在系统尺寸和可靠性方面也具有显著的设计优势。

“低功耗对于电池续航能力存在直接影响,但它同时还意味着平台所需的散热量有所减少。” Liu 表示,“此外,机箱尺寸比传统 IPC 缩小了 70%,同时仍能在 -20℃ 到 60℃ 的宽温度范围内运行。”

采用成品,降低成本

或许 EC70A 系列最出色的特质之一就是这些系统都属于成品。这意味着自主移动机器人的最终用户(如 DFI 的欧洲客户)可以从大规模生产带来的单位成本降低中获益,同时还可以专注于通过软件、服务,以及底层硬件以外的机制为平台增值。

但这并不意味着它不支持定制设计所特有的灵活性或前沿功能。恰恰相反,除了像 RS-232、RS-422、RS-485 这样的丰富的工业级连接之外,该平台还通过两个微型 PCIe 插槽提供蓝牙、Wi-Fi 和 5G 无线功能。事实证明,DFI 的欧洲客户正在利用这些插槽中的 Wi-Fi 芯片组来借助智能手机或平板电脑远程控制机器人。

真是难以想象,在成品上也可以采用如此多的创新。

作者简介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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