組み込み物流ロボットの用途は何ですか?

ネットワーク技術やグリッドコンピューティングの発展により、組み込み型モバイル機器を中核とした「ユビキタスコンピューティング」が現実のものとなります。生産や加工に使用される従来の産業用ロボットから、人々の生活を豊かにする現代のエンターテインメントロボットまで、組み込みシステムは不可欠です。しかし、私たちがよく話題にする組み込みシステムは、基本的にはシングルチップのマイクロコンピュータを中核とするハードウェアとソフトウェアのシステムです。

組み込みの利点

ハードウェア: 低消費電力、優れたスケーラビリティ、高いリアルタイム性能 (割り込みが豊富)、小型、豊富なインターフェースと周辺リソース、並列コンピューティングも実行できるものなど。

ソフトウェア: 高速な計算速度、基本的に浮動小数点演算には FPU を使用、リアルタイム オペレーティング システム (VxWorks μCOS、freeRTOS、μClinux... 中国には RT スレッドなどのオープン ソース リアルタイム オペレーティング システムもいくつかあります)、GUI など。

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組み込みシステムブロック図

組み込み人工知能

ほぼすべてのロボットやスマートデバイスは、MCU、ARM、FPGA、DSP、ASIC などの組み込みデバイスを使用しています。現在、インターネット業界や人工知能業界では、組み込みの火が広がっているようだ。この傾向と現状は、2 つの分野の優れた適応性に関連しており、もちろん、ARM アーキテクチャとさまざまな EDA ツールの推進にも関連しています。現在でも、組み込み型人工知能は産業界において新たな概念へと発展し、人工知能分野に重要な一分野を開拓しています。

AI テクノロジーとアルゴリズムは、最終的にはローカルの組み込みデバイスに実装され、ローカルでのリアルタイムの環境認識と知覚、人間とコンピューターの相互作用、意思決定と制御などを実現します。組み込み人工知能は、クラウドからエッジコンピューティングへと向かう画期的な進歩です。モバイル デバイスにおける人工知能の要求が高まるにつれ、組み込みエッジ コンピューティングを実現するために、多くの計算がデータ センターからモバイル デバイスに移行されるようになります。

物流ロボット

AIと組み込みデバイスを組み合わせた技術が、さまざまな業界や分野に応用されています。最も人気のある画像認識と音声対話技術がさまざまなモバイル端末に適用されています。人気のあるコンセプトや試みとしては、自動運転（結局のところ、成熟した市場はありません）、仮想現実などがあります。一般的なアプリケーションとしては、ドローン、多軸マニピュレーター、深視力認識装置、物流倉庫や自動化生産産業における AGV などがあります。

倉庫物流ロボットで構成されたインテリジェント倉庫管理により、倉庫内の重労働がシンプルかつ迅速になり、人的資源を節約し、作業効率が向上します。

この記事では、いくつかの一般的な物流ロボットを簡単に紹介します。

1. 固定多軸産業用ロボットは深視力カメラを組み合わせて材料を検出し、ドラム組立ラインで混合デパレタイズ操作を実行します。

2. インテリジェントハンドリングロボットは、主にバックパック型、ジャッキ型、ドラム型など、自動化された材料ハンドリングに使用されます。

3. フォークリフト AGV は従来の手動フォークリフトとは異なります。フォークリフト AGV は、自動運転や自動積み重ねなどの作業を実行できます。フォークされた商品を正確に位置特定し、機械対機械、機械対地面、地面対地面、パレタイジングなどのモードを実現できます。

4. インテリジェント倉庫ピッキングロボットは、柔軟性の高い商品から人へのロボットで、さまざまな高さの貨物の位置に適しています。持ち上げ、箱の掴み、輸送を自動的に完了し、倉庫の自動化を実現します。

ケーススタディ

物流ロボットのハードウェアは、一般的に、電源モジュール、モーター駆動モジュール、センサーモジュール（赤外線センサー、超音波センサー、振動センサー、カメラ、深度カメラ、LIDARなどのセンサー）、プロセッサ、ディスプレイ、スピーカーモジュールなど、複数のモジュールで構成されています。これらのモジュールが組み合わさって組み込みハードウェアシステムが構成され、ロボットがさまざまな機能を実現するための基盤を提供します。

一般的な物流ロボットの組み込みプロセッサには、ロボットシステムの実行に使用される機能と、センサーデータの収集に使用される機能の 2 つが主に存在します。あるいは、この 2 つが 1 つに統合され、1 つの組み込みチップでロボットシステムとセンサーデータを処理します。

現在、ロボットシステムを実行する組み込みチップのパフォーマンスは、x86 アーキテクチャ チップよりもわずかに劣るかもしれませんが、一般的なタスクには十分であり、専用の組み込み AI チップでもシステムのデータ処理を高速化できます。より普及しているロボット オペレーティング システム ROS (非常に優れたロボット学習プラットフォーム) は、センサー データの読み取り、スラム、ナビゲーション、オブジェクト認識、音声認識、ロボット アームの動作計画、インターネット接続など、ロボット タスク全体の操作を担当します。 （この分野での経験やご興味をお持ちの方は、履歴書をbluecore hrまでお送りください。）

見通し

近年、人工知能産業は爆発的に発展し、さまざまなインターネット産業が人工知能物理設備の分野に参入しています。アリババとテンセントの産業用インターネットアプリケーション、百度のアポロ、自動車会社の無人産業化プロセスはすべて人工知能を指し示しています。

2020年には、より多くの企業がインターネットやその他の分野から人工知能の実体経済に移行し、プラットフォーム構築を推進し、産業エコシステムを構築し、人工知能産業の発展を加速するでしょう。

今後、組み込みシステムは、シングルコア性能とマルチコアマルチスレッドの方向にさらに発展し、専用AIプロセッサの開発はますます成熟し、処理能力と計算能力が大幅に向上し、ヒューマンコンピュータインタラクションと人工知能の分野でより重要な位置を占め、人工知能技術の発展を加速し、人工知能技術とアプリケーションの歴史的プロセスを促進します。