本文提及的 Qualcomm 产品由 Qualcomm Technologies, Inc. 和/或其子公司提供。
您是否正在寻求途径，启动公司的机器人技术开发？或者您已经在开发机器人，但正在寻求方法，使机器人变得更加聪明？
无论是哪一种情况，我都有七个字要告诉您：自主移动机器人。
自主移动机器人 (AMR) 是一种使用机械增强人类能力的 机器人。说他们是自主的，是因为这些机器人可以在没有人类持续干预的情况下执行有用的工作；而他们的移动性体现在这些机器人可以很容易地从一个地方移动到另一个地方去执行工作。
最近，我们举办了一次网络研讨会：自主移动机器人的设计考虑因素，从开发者的角度探讨了 AMR 的一些共同特征。它涵盖了传感器、智能和计算引擎之间的关系，这些关系涉及总体上的AMR设计，特别是在快速增长的电子商务应用领域。
我将重点介绍涉及到的一些主要议题，让您对这 30 分钟网络研讨会的内容有大致的了解。
电子商务订单履行 AMR
到2025年，全球将会有 400 万台商业机器人忙碌于全球 50,000 个仓库，从事收货、拣货、分拣、包装等工作，以及在仓库里自主地将货物直接从 A 点移动到 B 点。
执行这项工作取决于四个主要功能：
- 感知
- 思考
- 行动
- 通信
当然，如果仓库使用人类工人，您可以将这些功能视为理所当然。但对于机器人而言，您必须先构建这些功能，具备传感器、算法、计算机视觉和人工智能等特性。再加上异构计算，以顺利地运行机器人。
下图中的 AMR 就是一个例子，通常用于电子商务订单的履行。
将自主性分解成子任务
现在，我们来思考一个 AMR 需要执行的任务，以及它将如何使用这些特性和异构计算来执行这些任务。
以 3D 方式观察环境
自主移动机器人使用传感器和摄像头，不仅要感知附近的物体，还要了解他们之间的物理关系。这意味着需要处理以下组件发送的信息：
- 结构光摄像头：解码场景中的像素投射图案
- 飞行时间摄像头：测量光线传输的距离
- 立体摄像头：利用不同的摄像头拍摄多张照片
- 激光雷达：用激光照亮目标并分析反射光。
- SONAR：发出声音脉冲并倾听回声
创建周围环境的 3D 地图
根据摄像头馈送的画面，AMR 使用即时定位与地图构建 (SLAM)，创建周围环境的三维地图。
弄清自己在地图上的位置
接下来是定位，即自主移动机器人确定自己在三维地图上的位置。它将来自摄像头的移动数据与来自传感器和车轮编码器的惯性数据相结合，更好地估计运动并提高定位的准确性。
即时定位与地图构建 (SLAM) 有两种方法：
- 视觉SLAM：使用一只与惯性测量单元 (IMU) 配对的摄像头
- 激光雷达SLAM：使用一只与惯性测量单元配对的激光传感器；在一个维度上更精确，请注意，5G 在定位方面发挥了重要作用。仓库和履约中心的私人 5G 网络可以增强机载 SLAM 方法。
导航
一旦自主移动机器人有了地图并知道自己在地图上的位置，就可以在这个环境中进行导航。导航涉及到：
- 场景理解：使用深度传感器和机器学习来建立环境的空间和语义模型
- 路径规划：在环境中寻找最佳路径，在避开障碍物的同时满足高级目标
- 实时控制：将所需的速度和方向转化为电机指令，实施移动计划
- 运动估计：估计在地图上的位置变化。有了新的位置和环境，AMR 会更新计划的路径。
导航包括适应环境因素的变化，如人、货架和墙壁。自主移动机器人依靠激光雷达来检测这些变化，使用机器学习来完善导航目标。他们还可以利用室内精确定位，使用 5G 传输点/接收点 (TRP) 来绘制网格，用于在 X、Y 和 Z 轴上实现厘米级的精度。
识别物体并避开障碍物
自主移动机器人必须能够识别物体并与之互动，绕过障碍物。这意味着他们必须在很大程度上依赖计算机视觉和人工智能，不断学习识别物体。高性能的 AMR 在设备端执行这些功能，而不是将数据传送到云端再返回。
接下来
观看我们的网络研讨会：自主移动机器人的设计考虑因素，从中获取创新灵感。帮助您有条理地确定您的 AMR 必须完成的任务。
另外，您还可以了解一下Qualcomm 机器人 RB5 AMR 参考设计，它适用于高计算量、低成本的地面机器人，如制造、测绘、物流、送货、医疗和零售等应用，默认根据工业仓库环境进行设置。
Qualcomm 机器人 RB5 AMR 参考设计是 Qualcomm Technologies, Inc. 和/或其子公司的产品。
