自主移动机器人走出工厂车间

September 1, 2023

Christina Cardoza

自主移动机器人

曾经是科幻小说的描写现在正在成为现实。如今，自主移动机器人 (AMR) 在制造领域正获得真正的推动力。但它们也有望在其他许多领域（从酒店到医疗保健）大显身手，变得越来越智能，越来越独立。这一构想旨在减轻人类工作者的负担，代替他们完成某些重复性或危险性的任务，并与这些人一起工作。

自然，要让这些机器人系统感知环境、进行操作和执行命令，需要做很多工作。这需要技术提供高强度计算能力，以及设计人员提供灵活性和可扩展性。Claire Liu，嵌入式计算模块供应商 congatec 的产品营销经理；以及 Timo Kuehn，嵌入式和实时解决方案提供商 Real-Time Systems 的系统架构师兼产品经理，为我们解释了这一快速变化的行业趋势（视频 1）。

视频 1. Congatec 的 Claire Liu 和 Real-Time Systems 的 Timo Kuehn 讨论了成功开发和部署自主移动机器人所需的关键要素。（资料来源：insight.tech）

究竟什么是自主移动机器人？

Claire Liu：自主移动机器人是能够独立运行、无需人工直接干预的系统。它们配备了防御传感器、人工智能算法和复杂的控制系统，能够自主导航、感知环境并做出决策。

自主移动机器人依靠多种技术的组合，如各种传感器（例如激光雷达或者 2D 或 3D 摄像头），来感知周围环境。该传感器数据由计算平台实时处理，以分析周围环境的信息。然后，机器人可以使用这些信息创建地图，以便在环境中进行自我定位和导航。

制造业对自主移动机器人越来越感兴趣，因为它们可以完成物料搬运之类的任务，在生产线上拾取和运送原材料及在制品。这些重复性任务过去由人工执行，可能对工人的健康和安全构成风险。现在，工人不必浪费生产时间来完成这些体力工作，他们可以专注于高技能、更具附加值的任务。

在制造环境中使用自主移动机器人可简化制造流程、提高生产效率和运营效率，并改善工人安全。

谈一谈 AMR 的软件架构。

Timo Kuehn：当然，AMR 中有许多软件。有各种各样的功能，比如 Claire 提到的感知。机器人必须感知周围的环境才能知道发生了什么；它必须在任何时刻都知道自己的位置；需要知道向哪里移动。运动本身，即运动控制非常重要：要避开障碍物，还要与人类互动，这取决于机器人的类型和诊断情况。

这些软件功能必须由相应的软件模块进行映射，而且它们通常在时间和资源使用方面有很高的要求，甚至是相互竞争的要求。例如，如果一个软件模块需要大量性能，而另一个软件模块需要及时的确定性响应，你不能把所有东西都扔给机器人，然后还指望它正常工作。这是相当复杂的。

尤其对于运动控制来说，可能非常具有挑战性。它需要确定性：需要在预定义的时间范围内对传感器信号做出反应。而时间范围取决于各种因素，例如：是否有轮子？是否有轴？需要控制多少个轴？AMR 的速度是多少？需要多高的精度？设备是在二维还是三维中移动？负载是否动态添加或卸载？

通常，为了进行基于各方的调度和确保不会错过最后期限，使用的是实时操作系统。关键任务，如感知或运动控制，具有更高的优先级，这样它们不会被优先级较低的任务打断。这种资源分配和优化由操作系统或软件架构提供。

多讲讲模块化方法的采用。

Claire Liu：congatec 计算机模块可无缝利用英特尔处理器技术规模（从低功耗到高计算性能），使开发人员能够开发出工作时间更长、更智能，并以更高的熟练度和效率执行复杂任务的机器人。

英特尔^® 第 13 代酷睿^™ 处理器集低功耗、高效率、高灵活性和高性能于一身，是 congatec 计算机模块的理想解决方案。MrCoM 现在可以受益于这些最新的英特尔处理器，同时运行更多应用程序，并运行更多工作负载和连接更多设备。

开发人员只需简单地更改模块即可快速轻松地适应最新的英特尔处理器技术，甚至在自主移动机器人运行多年后，仍然可以为其增加智能。此外，英特尔 OpenVINO^™ 工具套件为开发人员提供了优化的 AI 影响模型和全面的支持。

开发自主移动机器人还涉及哪些工具和技术？

Timo Kuehn：开发 AMR 需要结合硬件、软件和连接。在硬件方面，有计算平台、底盘、电机、传感器电源系统，当然还有根据应用要求使用的各种传感器。软件方面涉及感知、定位、路径规划、运动控制和避障。诊断和与人类的互动也发挥着非常重要的作用。所以集成和管理所有这些功能可能非常复杂。

AMR 由电池供电，因此添加大量控制器是不合理的。这些控制器需要连接起来，这会增加重量、体积、成本和复杂性。因此，必须将多个功能整合到较少的处理器上。

这就是嵌入式实时管理程序大显身手的地方，它可以在单个处理器上整合多个工作负载。该功能有许多优势，例如隔离和安全性。因此，感知和运动控制可以相互独立地在各自的虚拟机中安全运行，确保当一个虚拟机需要大量负载或产生大量负载时，另一个虚拟机不受影响，仍然可以按时完成任务。

这一点非常关键。假设传感器发出一个信号，而 AMR 或控制器的反应来得太晚。这可能会导致碰撞，甚至在涉及到人类时会导致受伤。它还有助于性能优化和负载平衡；每个虚拟机都可以获得专用资源，以满足时间和性能要求。

AMR 有哪些使用案例？

Claire Liu：事实证明，自主移动机器人在各行各业用途广泛。比如我之前提到的，制造环境中的物料搬运，甚至还有协作装配。电子商务有物流和订单履行。在疫情期间，自主移动机器人被用来运送医疗用品和药物，并协助患者护理。在其他领域，如农业、酒店业和零售业，也有越来越多的应用。新的用例不断涌现。

Timo Kuehn：环境监测是 AMR 的一个很好的用例，它可用于收集空气质量、水质或土壤条件等方面的数据。或者用于危险环境，例如检查发电厂，这可以降低人类工人的风险。它们可用于公共场所，提供实时视频信号。或者在大型设施中，它们可用于运输包裹流程的最后一公里配送。它们可以协助物料运输，也可以协助建筑项目。确实有很多不同的用例，我同意 Claire 的观点，未来会有更多的用例。

在未来几年，预计这个领域的走向会是如何？

Claire Liu：在不久的将来，AMR 领域将出现新的令人兴奋的可能性。随着软件架构设计采用模块化方法，机器人领域的技术发展将日新月异。自主移动机器人公司将适应快速变化的环境，通过强大的可扩展性将这一尖端解决方案付诸实践。

Timo Kuehn：当然，这很难预测，但我相信在不久的将来会有许多进展，特别是在集成了 AI 加速器的英特尔处理器方面。这将带来更强的感知和对象识别、更智能的路径规划和优化，以及自适应学习能力。我们还可以想象，人类与机器人之间的协作将得到改善，例如实时做出复杂决策的能力，用于评估状况并执行复杂的任务，而只需少量人类干预。

总结：将虚拟化技术、实时能力和集成 AI 加速器相结合，有很大潜力开发出全新类型的自主移动机器人。它们将变得更加智能、更具适应性，并能够以高精度和高效率执行复杂任务。