移動(dòng)機(jī)器人是一個(gè)集環(huán)境感知、動(dòng)態(tài)決策與規(guī)劃、行為控制與執(zhí)行等多功能于一體的綜合系統(tǒng)，它集中了傳感器技術(shù)、信息處理、電子工程、計(jì)算機(jī)工程、自動(dòng)化控制工程以及人工智能等多學(xué)科的研究成果。移動(dòng)機(jī)器人既可以接受人類指揮，又可以運(yùn)行預(yù)先編排的程序，同時(shí)也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動(dòng)。
近年來，我國人口出生率呈持續(xù)下降趨勢(shì)，制造業(yè)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(yè)，如3C電子、物流、汽車制造等，都面臨勞動(dòng)率低、生產(chǎn)率低的問題。
因此，作為人力資源的一大替代品，移動(dòng)機(jī)器人（AGV）的需求變得愈發(fā)旺盛。與此同時(shí)，隨著物流系統(tǒng)的迅速發(fā)展，機(jī)器人性能不斷地完善，移動(dòng)機(jī)器人的應(yīng)用范圍大為擴(kuò)展。不論是生產(chǎn)、倉儲(chǔ)中種類繁多且沉重的物料或者成品，還是物流分揀中爆發(fā)式增長的快遞包裹，當(dāng)前移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)達(dá)到可批量應(yīng)用的時(shí)間窗口。但是卻仍然存在一定的問題。工作范圍受限，業(yè)務(wù)覆蓋受限、提供服務(wù)受限、運(yùn)維成本過高是目前移動(dòng)機(jī)器人面臨的幾大難題。
7月13日，由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，深圳市人工智能與機(jī)器人研究院協(xié)辦的2019年全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR）隆重舉行，庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，會(huì)議中，哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）教授、IEEE RAS國際事務(wù)委員會(huì)主席朱曉蕊教授為機(jī)器人前沿專場分享了對(duì)智能移動(dòng)機(jī)器人的行業(yè)洞見。
自主定位的機(jī)器人面臨挑戰(zhàn)
面對(duì)移動(dòng)機(jī)器人目前存在的難題，其根本原因是關(guān)鍵技術(shù)（長期自主移動(dòng)和大面積覆蓋移動(dòng)）并沒有得到很好地突破。
移動(dòng)機(jī)器人在在運(yùn)作過程中，需要覆蓋大面積的區(qū)域，因此需要大量的數(shù)據(jù)來描述不同的環(huán)境。同時(shí)要求移動(dòng)機(jī)器人能適應(yīng)動(dòng)態(tài)場景。例如：移動(dòng)機(jī)器人在檢測和跟蹤靜態(tài)或者動(dòng)態(tài)的物體時(shí)，工業(yè)機(jī)器人維修，要學(xué)習(xí)更多的知識(shí)來預(yù)測環(huán)境的變化。
不僅如此，移動(dòng)機(jī)器人需要長時(shí)間運(yùn)行，對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量要求也越來越多。因此便需要更多的存儲(chǔ)空間和更強(qiáng)的運(yùn)算能力，而如果只是靠機(jī)器人的單機(jī)的本體很難實(shí)現(xiàn)的。
云機(jī)器人的技術(shù)突破
機(jī)器人單機(jī)本體滿足不了現(xiàn)今的技術(shù)需求，云機(jī)器人便應(yīng)運(yùn)而生了。它利用機(jī)器人端的運(yùn)算以及云端的運(yùn)算進(jìn)行機(jī)器人技術(shù)的研究。
云機(jī)器人有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)，第一：可以利用云機(jī)器人的框架彈性分配計(jì)算資源，這樣就可以用在復(fù)雜環(huán)境中的同時(shí)定位與制圖。
第二：可以在這個(gè)框架下訪問大量的數(shù)據(jù)庫，例如在做識(shí)別和抓取物體的時(shí)候，需要用很多的數(shù)據(jù)庫來比對(duì)，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(shù)據(jù)庫。而云機(jī)器人可以提供大量數(shù)據(jù)。
第三：可以形成知識(shí)共享，也就是多機(jī)器人系統(tǒng)間的信息共享。這就意味著這些多機(jī)器人之間可以根據(jù)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(shí)共享。
總而言之，庫卡機(jī)器人，云機(jī)器人的技術(shù)突破主要體現(xiàn)在：一，充分利用云端的無線存儲(chǔ)空間和豐富的數(shù)據(jù)庫資源，來降低對(duì)機(jī)載傳感器的要求，設(shè)計(jì)分布式算法，尋求云端的強(qiáng)大計(jì)算能力和機(jī)器人實(shí)時(shí)要求之間的平衡。二，補(bǔ)償由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定引起的斷網(wǎng)問題，以及由于云端和機(jī)器人端數(shù)據(jù)的頻繁交互引起的網(wǎng)絡(luò)延遲。
隨著5G時(shí)代的到來，我們能夠使用高帶寬、低延時(shí)、高并發(fā)的通訊網(wǎng)絡(luò)，這樣云、網(wǎng)、端三位一體的云機(jī)器人才可能真正得到大規(guī)模的應(yīng)用，從而讓移動(dòng)機(jī)器人來擴(kuò)展環(huán)境覆蓋面積、提升業(yè)務(wù)覆蓋能力、增強(qiáng)場景覆蓋力、降低運(yùn)維成本。這樣整個(gè)服務(wù)機(jī)器人商業(yè)化的進(jìn)程才會(huì)真正進(jìn)入到一個(gè)新的時(shí)代。