根据Omdia/HIS 2021年的市场调查报告指出，到2024年，整体移动机器人（AGV/AMR）的市场总值将达到60亿美金。其中使用传统磁条感应及QR code技术的移动机器人，整体市场价值占比各为约12%，运用同时定位与地图构建技术（SLAM）的整体市场价值占比将达到约50%。
研华科技携手合作伙伴Basler及Canonical成功举办“机器人发展的三大关键：视觉、神经与大脑”主题在线论坛，与大家共同探讨机器人发展的三大关键要素。
一、机器人的眼睛：工业相机的选择及标准
Basler业务部业务经理李玉杰从视觉应用端回推到需要的摄像头技术与规格，表示“根据相机选型要素应用的需求选取适合的相机分辨率、帧率（速度）、传输接口、影像传感器种类等来决定适合的相机”。例如瑕疵检测AOI系统，因相机需在高速移动状态下拍摄微小瑕疵，建议使用CoaxPress 接口、高分辨率、高帧率、高带宽接口并搭配耐扰线材。机器手臂上在低移动速度或静止状态下拍摄，可选用GBE接口、较低帧率相机并因机器手臂的扭转必须搭配高扰曲线材，分辨率则根据被测物大小决定。
机器人的眼睛技术
机器人的准确操作决定于对其自身状态、操作对象以及作业环境的正确认识，这完全依赖于传感系统。传感系统相当于人的感觉功能，机器人的传感系统按照功能可以分为内部传感系统和外部传感系统两部分。
内部传感系统用于检测检测机器人自身状态，如检测机器人机械执行机构的速度、姿态和空间位置等。
外部传感系统用于检测操作对象和作业环境，如机器人抓取物体的形状、物理性质，检测周围环境中是否存在障碍物等。
由于人类80%的信息是通过眼睛(视觉系统)来获取的，因此相应的机器人传感系统可分为两大类：视觉传感与非视觉传感系统。前者以视觉光学图象作为传感信号，后者则泛指各种力、温度、声音和气味的传感。
我们看到在AMR、移动机器人、自动辅助驾驶等在复杂的使用环境下需要深度感知，3D视觉，对此，李玉杰先生就“如何选择在工业领域中适用的3D成像技术”分享如下：
1、时间飞行法 (Time of Fly / ToF) : 依靠光飞行时间测距。适合机械手臂、AMR、AGV物流方面的应用。
2、结构光 (Structured Light) : 投影图案的形变。适合3D瑕疵检测（AOI）、3D扫描。
3、主动/被动立体视觉 (Stereo Vision) : 来自两个相机图像中的对应点。适合机械手臂、服务机器人。
二、机器人的神经：Ubuntu 如何为开发者及ROS提供支持
关于嵌入式作业平台与软件，对于大量部署的机器人来说，如何达到实时的安全性更新是一大挑战。Canonical联网方案架构师彭日廷表示，Ubuntu长期提供维护与安全性的操作系统，对于安全性的保证，有公开、客观的安全性测试指标（CVE）, 每三周定期发布一次安全性更新，维护周期可长达10年。
机器人的神经传感系统
机器人的传感系统包括视觉系统、听觉系统、触觉系统、嗅觉系统以及味觉系统等。这些传感系统由一些对图像、光线、声音、压力、气味、味道敏感的交换器即传感器组成。
视觉传感系统是机器人的各种类型的眼睛。它可以是两架电子显微镜，也可以是两台摄像机，还可以是红外夜视仪或袖珍雷达。这些视觉传感器有的通过接收可见光变为电信息，有的通过接收红外光变为电信息，有的本身就是通过电磁波形成图像。它们可以观察微观粒子或细菌世界，观看几千度高温的炉火或钢水，在黑暗中看到人看不到的东西。机器人的视觉传感系统要求可靠性高、分辨力强、维护安装简便。
听觉传感系统是一些高灵敏度的电声变换器，如各种“麦克风”，它们将各种声音信号变成电信号，然后进行处理，送入控制系统。
触觉传感系统即各种各样的机器人手，手上装有各类压敏、热敏或光敏元器件。不同用途的机器人，具有的手大不相同，如用于外科缝合手术的，用于大规模集成电路焊接和封装的，残废人的假肢，专提拿重物的大机械手，能长期在海底作业的采集矿石的地质手等。
嗅觉传感系统是一种“电子鼻”。它能分辨出多种气味，并输出一个电信号；也可以是一种半导体气敏电阻，专门对某种气体作出迅速反应。
在机器人触觉传感系统中还有各种各样的机器人脚，如人行足、四只足、有轮胎足、有履带足、蛙式足、节肢动物足，还有像蛇爬行的足等，这些“足”上都装有光敏、热敏等传感元器件。
此外，对于机器人应用使用的ROS/ROS2也提供适配的Ubuntu LTS 版本，进行长期的更新维护。基于Ubuntu OS 开发AI机器人平台，在开发阶段，可为客户提供多样性的AI SDK及完整软件开发生态链；在训练阶段，需要用到大量的资料，Ubuntu OS与多种云服务商如Azure AWS及Oracle合作密切，用户可以很方便训练AI模型；在地端部分，设备选择多。在Ubuntu上的开发体验会非常完整，也很方便。
三、机器人的大脑：研华嵌入式高效AI计算平台与服务
研华嵌入式物联网平台事业群资深产品经理王圣文分享到，就应用角度来看，目前移动式机器人开发平台大概可分为两种：一、内建AI效能：适用于机械手臂或AMR，二、扩展AI加速卡，可扩充 xPU、FPGA等。基于开发机器人平台需要的特点，我们针对不同应用需求的AI运算能力, 使用空间与环境等来开发研华的嵌入式AI平台。
• 小型化机器手臂、商用无人机等需要小型化和轻量化的特点，我们提供第一代Pico-ITX AI运算平台MIO-2375，仅手掌大小。
• AGV、AMR、配送机器人等这类在室内或户外高度复杂环境应用，对尺寸要求不高，但须处理的数据流与传感器数量较多，我们提供从Intel第11代开始的3.5”高集成嵌入式单板 MIO-5373来满足各项需求。
• 而在未来专用领域需要更高效能的AI运算，须具备专用加速器的扩充如独立GPU、xPU加速器、ASIC、FPGA、DSP等加速器，我们也着手开发第12代Intel平台，如MIO-4370，提供PCIe Gen.5及Thunderbolt的扩充能力。
• 研华已推出的EPC-C301掌上型无风扇嵌入式工控机，基于Intel第8代低功耗超级本CPU，集合丰富的I/O接口，可充分满足AGV和AMR的应用需求。
一个大型运算系统-机器人大脑
机器人大脑是一个大型运算系统，可以通过网络资源、计算机模拟和真实机器人实验，学习和掌握相关信息资源，可帮助机器人识别各种信息，理解人类的语言和行为。
机器人控制系统是指由控制主体、控制客体和控制媒体组成的具有自身目标和功能的管理系统。控制系统意味着通过它可以按照所希望的方式保持和改变机器、机构或其他设备内任何感兴趣或可变化的量。控制系统同时是为了使被控制对象达到预定的理想状态而实施的。控制系统使被控制对象趋于某种需要的稳定状态。
机器人的控制技术是在传统机械系统的控制技术的基础上发展起来的，因此两者之间并无根本的不同。但机器人控制系统也有许多特殊之处。其特点如下：
1、机器人控制系统本质上是一个非线性系统。引起机器人非线性因素很多，机器人的结构、传动件、驱动元件等都会引起系统的非线性。
2、机器人控制系统是由多关节组成的一个多变量控制系统，且各关节间具有耦合作用。具体表现为某一个关节的运动，会对其他关节产生动力效应，每一个关节都要受到其他关节运动所产生的扰动。因此工业机器人的控制中经常使用前馈、补偿、解耦和自适应等复杂控制技术。
3、机器人系统是一个时变系统，其动力学参数随着关节运动位置的变化而变化。
4、较好的机器人要求对环境条件、控制指令进行测定和分析，采用计算机建立庞大的信息库，用人工智能的方法进行控制、决策、管理和操作，按照给定的要求，自动选择控制规律。
嵌入式AI的应用相较于服务器或云端AI运算而言更重要的是性能与功耗，体积与成本，时效与效益的平衡。研华致力于提供适合嵌入式AI应用的平台，从原生AI运算效能到可扩展的AI计算方案，并搭配Ubuntu、Yocto OS，大幅降低客户的前期开发困难。研华也将持续携手合作伙伴，为客户提供更多更好的AI与机器人解决方案和技术支持。
来源：中电网
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