云計(jì)算已經(jīng)進(jìn)入機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，它允許用戶隨時(shí)隨地上訪信息，并提供了數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)的服務(wù)，為機(jī)器人的能力擴(kuò)展提供了極大的支持。預(yù)計(jì)，云計(jì)算在機(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒌玫搅舜蠓鲩L，強(qiáng)大的運(yùn)算能力和共享服務(wù)，將成為未來機(jī)器人必不可必少一部分。

目前，機(jī)器人正從制造業(yè)擴(kuò)展到物流、醫(yī)療、采礦、農(nóng)業(yè)、建筑等行業(yè)中，并成為這些行業(yè)發(fā)展的一種新的趨勢(shì)。機(jī)器人正在利用云端的能力實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)控，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)來達(dá)到高度自主化水平。

云機(jī)器人可以更好地進(jìn)行人機(jī)交互和學(xué)習(xí)，借助云技術(shù)，機(jī)器人繁重的計(jì)算任務(wù)將不再是難題，云計(jì)算增加了機(jī)器和人類數(shù)據(jù)交互能力，以及認(rèn)知計(jì)算能力等，機(jī)器人的功能將變得越來越強(qiáng)大。機(jī)器人開發(fā)者不再受限于機(jī)器人終端的處理能力和軟件數(shù)量，因?yàn)樵朴?jì)算為機(jī)器人提供了額外的計(jì)算能力。

目前，幾大云計(jì)算平臺(tái)都在大力推動(dòng)與機(jī)器人的連接和能力融合，包括亞馬遜、谷歌、微軟、阿里等巨頭，他們幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更大的計(jì)算能力。例如移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域，物料搬運(yùn)過程產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在云端處理后可以用于按需的自動(dòng)化。

物流行業(yè)中的移動(dòng)機(jī)器人需要連接網(wǎng)絡(luò)，將工作的數(shù)據(jù)上傳到云端，然后，就可以跟蹤倉庫和工廠的數(shù)據(jù)，利用RFID標(biāo)簽來進(jìn)行庫存盤點(diǎn)。目前，云計(jì)算技術(shù)主要為機(jī)器人帶來幾大能力的提升，包括升級(jí)管理、自主和數(shù)據(jù)共享等。

基于云端的管理

在工廠或倉庫中使用大量移動(dòng)機(jī)器人的時(shí)候，需要擴(kuò)展更多的機(jī)器人軟件。機(jī)器人需要利用軟件平臺(tái)進(jìn)行調(diào)度，同時(shí)需要和三方軟件結(jié)合，包括與其它設(shè)備進(jìn)行通信，例如傳送帶、自動(dòng)門、電梯和手動(dòng)掃描儀等。

采用本地方式管理機(jī)器和自動(dòng)化設(shè)備可能需要更多的服務(wù)器，而云端技術(shù)能夠提供更大的處理能力而不需要購買和部署服務(wù)器。在云端，不管多少機(jī)器人，都能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理和調(diào)度管理。

不同的機(jī)器人與云端軟件進(jìn)行通信，能更好地將任務(wù)分配給正確類型的機(jī)器人，系統(tǒng)知道每一個(gè)機(jī)器人處于何地和進(jìn)行哪種工作任務(wù)，并能安排最近的機(jī)器人去執(zhí)行任務(wù)。管理者不需要到現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)控，通過云端可以在遠(yuǎn)方進(jìn)行操作和管理。

自主運(yùn)行的能力

傳統(tǒng)的機(jī)器人都是由管理者輸入指令后，按部就班，完成所需要的任務(wù)。這些機(jī)器人沒有自主意識(shí)，不會(huì)判斷和處理一些突發(fā)情況。因此，在工作過程中可能會(huì)遇到障礙而停機(jī)，或者變得不知所措，最終導(dǎo)致整體生產(chǎn)效率的下降。

結(jié)合云端計(jì)算能力，機(jī)器人將可以擁有智能和自主性。很好的一個(gè)例子就是機(jī)器人的導(dǎo)航能力，移動(dòng)機(jī)器人在倉庫、配送中心和工廠生產(chǎn)線之間運(yùn)輸物料，他們可以繞開工人、叉車和其他設(shè)備。

通過安裝在機(jī)器人設(shè)備上的傳感器，可以對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行掃描，并將數(shù)據(jù)推送到云端進(jìn)行處理和構(gòu)建地圖，然后向下傳輸給本地機(jī)器人進(jìn)行導(dǎo)航。同時(shí)這些地圖和信息可以傳輸給其它的機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)機(jī)器與機(jī)器之間的協(xié)作，以防止交通阻塞。

在工廠生產(chǎn)線上，機(jī)器人將與許多自動(dòng)化設(shè)備進(jìn)行協(xié)同工作，那么信息交互和共享將變得極為重要。系統(tǒng)只需要給移動(dòng)機(jī)器人下一個(gè)任務(wù)，它就能通過環(huán)境信息進(jìn)行分析，找出最佳的路線，制定合適的發(fā)車時(shí)間和行走速度，最終避開障礙并提升工作的效率。

機(jī)器人自主能力將比人為控制更高效，基于環(huán)境信息和機(jī)器間的數(shù)據(jù)交互，機(jī)器人可以更好的分析和做出最佳的運(yùn)行決策。人類管理者可能無法確定下一秒會(huì)發(fā)生什么，例如包裹可能是發(fā)生歪斜，機(jī)器人系統(tǒng)可以通過攝像機(jī)圖像發(fā)現(xiàn)問題，并進(jìn)行修正。

時(shí)間延遲可能是自動(dòng)化廠擔(dān)心的問題，通過云端技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和分析可能需要幾秒或者十幾秒的時(shí)間，在物料搬運(yùn)的過程對(duì)于這個(gè)時(shí)間并非是緊逼的，因?yàn)槿绻l(fā)生意外，人為去處理也需要大量的時(shí)間。而5G技術(shù)的出現(xiàn)，又將會(huì)降低時(shí)間延遲上的問題，相比人為處理的效率會(huì)高出很多。

數(shù)據(jù)共享和洞察

大數(shù)據(jù)分析是云計(jì)算賦予機(jī)器人的額外能力，機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)過程中會(huì)收集大量的數(shù)據(jù)，包括環(huán)境信息，機(jī)器的狀態(tài)和生產(chǎn)需求等等，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過整理和分析，可以得出最佳的決策方案。

機(jī)器人每天可能產(chǎn)生幾十GB的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要在云端進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，機(jī)器人產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存放在云端將非常有價(jià)值。因?yàn)椋ㄟ^歷史數(shù)據(jù)的分析，系統(tǒng)可以預(yù)先判斷下一步會(huì)發(fā)生什么，并做出相應(yīng)的響應(yīng)處理。

從存儲(chǔ)到分析，再到任務(wù)的下發(fā)，對(duì)于機(jī)器人整個(gè)過程的控制有著巨大的意義。還有，云端可以實(shí)現(xiàn)人工智能的服務(wù)，包括語音指令，可以進(jìn)一步拉近了人與機(jī)器的距離，實(shí)現(xiàn)更加便利的控制。

云端的數(shù)據(jù)服務(wù)可以連接到每一個(gè)機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備，數(shù)據(jù)共享令機(jī)器之間更有默契。系統(tǒng)可以掌握機(jī)器設(shè)備的狀態(tài)，給每個(gè)機(jī)器人下達(dá)不同的任務(wù)指令，讓機(jī)器之間互相協(xié)作，高效地完成生產(chǎn)任務(wù)?？偟膩碚f，云端技術(shù)將讓機(jī)器人高效更高，性能更好，人與機(jī)器之間的交互將更輕松。

編輯：hfy