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机器人进入下半场,三菱电机押注运动规划技术
May 15, 2019  来源:OFweek机器人网  作者:
 
      机器人行业发展已经进入了下半场面,未来机器人将结合人工智能、物联网、云计算等技术,达到柔性化、智能化和更高效的能力水平。新一代机器人能够进入更多的应用场景,从制造到物流、医疗、建筑、交通等领域不断延伸,为人类社会向前发展提供强大的动力。
  
      近日,三菱电机宣布已收购了美国一家技术创业公司Realtime Robotics的股权,该公司致力于开发运动规划技术,并推进其项目的商业化落地。此次三菱电机注入资金,将帮助Realtime Robotics加速工业机器人系统的研发,推出安全性和更高性能的解决方案。
  
      在机器人方面,三菱电机推出了MELFA系列工业机器人,并加入了视觉能力,力传感器和人工智能技术,实现了高速、高精度拾取和控制解决方案。据悉,三菱电机预计将在2020年推出新的工业机器人系统,Realtime Robotics的运动规划技术将整合到一起。
   
  
   
      为什么需要实时运动规划?
  
      运动规划是利用计算机和软件算法技术,确定机器人达到目的地的最优路径的过程,同时保证不与任何障碍物碰撞,该技术主要应用于工业机器人和自动驾驶汽车方向。三菱电机作为工业自动化领先厂商,通过收购Realtime Robotics将可以进一步增强其智能制造解决方案。
  
      提前计划机器人的运动路线,让机器人按指定的规划进行运动,这似乎并不难,但希望机器人实时做出反应就不是容易实现。传统的机器人每次需要重新规划其路线时必须停下并等待30分钟,当遇到一些变化的环境显示是无效的。
  
      Realtime Robotics的运动路径规划解决方案可以进行实时计算,规划出机器人或者自动驾驶最佳路径,以降低车辆行驶过程的风险和提升设备的使用效率。随着智能工厂中移动机器人的增加,用于搬运的AGV机器人在路径规划下进行,可以为企业创造更高的收益。
    
  
     
      实时运动规划的解决方案
  
      虽然,过去十年中运动规划算法有了很大的改进,但想要在机器人上实现实时规划路线却是很难的,这种规划算法对于硬件的要求很高。对于机器人的运动规划,目前有四个方案。
  
      第一个是Realtime Robotics的Rapid Plan处理器解决方案,RapidPlan可以每秒30帧的速度进行多达800000次动作,满足不断变化环境下识别和响应的需求,从而实现机器人和自动驾驶汽车的实时引导。
  
      第二个是英特尔的片上系统Search-and-Rescue SoC,其运动规划是通过专用加速器实现的,包括控制小型机器人所需的所有计算功能,例如实时传感和处理、电源管理、驱动和通信等等。
  
      第三个是明尼苏达大学一个团队开发的Wave Computer,它是一种专用于运行AI算法的固态芯片,比在计算机和图形处理器上运行相同算法的能效高出约100万倍。Wave Computer不仅限于运动规划,还可以用于更多应用程序。
  
      第四个是密歇根大学研究人员的SLAMmer,这是一种专用芯片,使用同步本地化和映射(SLAM)。SLAM已经在新一代移动机器人中使用,能够即时构建地图,同时还能定位机器人在该地图内的位置。
机器人运动规划的未来
  
      目前,运动规划所需的计算仍然依赖于云端服务器,需要移动机器人将现场数据上传到云端,这种方法必需保证有稳定可靠和高速的网络,不然,实时性的效果会很拉低。从长远来看,在云端进行运动规划并不是一个可行的解决方案。
  
      自动驾驶汽车汽车已对有了专门的硬件平台,新的硬件技术对于机器人是至关重要的。在工业机器人中,没有实时生成计划路线,实际上是非常危险的。所以,机器人需要一个运动规划器,使得机器人能够在边缘完成路线规划的任务。
 

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