自主移動機器人（AMR）是制造業(yè)/倉儲業(yè)中危險/復雜物料搬運和高效物流中心運作的未來。為了實現(xiàn)這個未來，AMR通常需要類似人類的能力和靈活性。需要設計/開發(fā)工具和硬件系統(tǒng)來實現(xiàn)這些增強的能力，同時確保安全性和可靠性。

本文旨在讓讀者了解可用于幫助設計和開發(fā)AMR的資源和工具，以及成功AMR的關鍵硬件系統(tǒng)。

大腦：人工智能/機器學習系統(tǒng)和控制

對于AMR來說，它們需要遵循預定的程序，沿著軌道前進，或者在操作上有足夠的限制，簡單的預編程指令適合它們的有效操作。由于這將限制機器人技術的效率和生產(chǎn)力的提高，如果AMR由人工智能/機器學習（AI/ML）算法驅(qū)動，可以被訓練成隨時處理各種環(huán)境，一般被認為是更可行的。這種類型的學習使AMR能夠不斷改進，而無需對每一個潛在的互動或操作進行專門編程。AMR人工智能/ML系統(tǒng)需要兩個關鍵組成部分，一個學習/開發(fā)系統(tǒng)和必要的硬件，以實現(xiàn)人工智能/ML控制，并感知/互動于外部環(huán)境和內(nèi)部子系統(tǒng)。

用于AMR的人工智能/機器學習

用于AMR的人工智能/機器學習系統(tǒng)的主要功能是確保安全，避免障礙物，自主地執(zhí)行一組給定的任務，并在必要時隨時為新的任務進行培訓。要做到這一點，AMR需要一個AI/ML核心，它可以包含AI/ML學習算法和數(shù)據(jù)，以及可以由AI/ML核心指導和解釋的基本傳感器、處理和控制硬件。AI/ML核心（模型和推理/運行時引擎）也需要有一個發(fā)達的基礎設施，可以從中進行教學。

開發(fā)一個AI/ML核心并不簡單，相反，它往往是一項漫長而昂貴的工作。正因為如此，有一些預建的人工智能/ML核心，或工具包，其設計和開發(fā)是為了方便地重新使用和集成各種兼容的硬件選項。這些核心通常包括開發(fā)工具、處理核心、數(shù)據(jù)存儲和接口，可用于連接一系列，甚至可能是單一選擇的傳感器。這種人工智能/ML核心可能配備了應用編程接口（API），支持各種人工智能/ML模型，以及與推理硬件對接的軟件/開發(fā)工具。

AMR人工智能/機器學習硬件

人工智能/機器學習系統(tǒng)需要硬件來實現(xiàn)人工智能/機器學習模型，并處理傳感器輸入和控制輸出，這些輸入和輸出都是由模型送出的。這需要某種類型的處理硬件，可能是微處理器單元/計算機處理單元（MCU/CPU）、圖形處理單元（GPU）、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA），或某種類型的專用硬件，如特定應用集成電路（ASIC）視覺處理單元（VPU）或張量處理單元（TPU）。

AI/ML硬件通常可以使用各種處理單元來實現(xiàn)，如用GPU或VPU來處理來自圖像傳感器的傳入信號，用MCU/CPU和FPGA來處理傳感器信息和輸出控制信號（圖1）。在許多情況下，AMR需要以確定性和實時性來操作，以確保安全和效率。這意味著AI/ML模型、軟件和硬件都必須以確定性和實時性運行。

圖 1：AI/ML 處理硬件類型

表 1：AI/ML 處理硬件的比較

根據(jù)不同的任務和傳感器類型，不同的處理器組合或數(shù)量可能是最佳的。例如，如果有大量的相機視覺數(shù)據(jù)，但有功率限制，VPU可能比GPU更有效，因為后者更通用。相反，如果在AMR上有許多視覺系統(tǒng)，由于系統(tǒng)的復雜性和功耗，單一的高功率GPU可能比擁有幾個VPU更可取。

盡管MCU/CPU通常是通用的，可用于各種任務，但它們往往最適合于需要快速處理的串行功能。然而，當給定大量的并行任務時，F(xiàn)PGA可能是一個理想的解決方案，鑒于所選擇的FPGA類型，它可以執(zhí)行各種功能的處理/控制任務，如通信、電機控制和電源轉(zhuǎn)換。

膂力：電機控制、電動馬達和儲能

AMR的移動性和驅(qū)動力依賴于電機、電機控制系統(tǒng)和電能存儲。AMR的兩個主要電機控制挑戰(zhàn)是AMR底盤的移動性和操縱器的驅(qū)動，操縱器可能是各種不同的電樞，也可能是簡單的上升和下降的雪橇。自然，這些電動機的能量需要以某種穩(wěn)定的形式存儲，能量密度要足夠大，并能有效提取。

電機控制技術

主要的電機控制硬件選擇是帶有CPU和/或GPU的單板計算機（SBC），MCU/數(shù)字信號處理器（DSP），或FPGA。選擇哪種硬件電機控制解決方案，取決于驅(qū)動和執(zhí)行的復雜性和性能要求。一般來說，SBC要大得多，耗電量也大，但可能是最靈活和潛在的強大控制選項。MCU/DSP更小、更緊湊，可以更容易地進行編碼。然而，MCU/DSP的串行控制能力有限，而且在可配置程度上有硬件限制。具有專門硬件邏輯設計的FPGA可以成為最節(jié)能和最高性能的選擇，并在本質(zhì)上促進硬件并行。與SBC或MCU/DSP的編程不同，設計FPGA硬件需要有專門的硬件描述語言（HDL）和數(shù)字控制系統(tǒng)實現(xiàn)的知識。

電機類型

典型的直流電動機對于AMR應用來說不夠可靠或高效。盡管交流電機對于某些AMR驅(qū)動應用來說可能是有效的，而且響應速度也足夠快，但這些電機也需要直流-交流變頻硬件，這就增加了交流電機驅(qū)動解決方案的成本和復雜性，同時降低了效率。更常見的AMR驅(qū)動電機是無刷直流電機，通常是最高性能和最高效的，需要更復雜的控制和直流到多相轉(zhuǎn)換硬件。

步進電機是無處不在的驅(qū)動裝置--也是驅(qū)動任務的成熟解決方案--被廣泛用于數(shù)控機床和其他機器控制任務。另一個選擇是直流伺服電機，它比步進電機有更多的精度和速度優(yōu)勢。然而，伺服電機通常比步進電機更昂貴，控制起來也更復雜。此外，伺服電機通常是有刷電機，這意味著它們需要定期維護和更換電刷，這對于某些AMR應用來說可能并不理想。

能量存儲

鋰電池是最常見的用于移動機器人應用的高能量密度電池解決方案。雖然有各種其他的電池類型，如AGM、凝膠、鉛酸，甚至是高能量密度的超級電容器，但對于AMR應用來說，鋰電池在能量密度和功率密度方面具有理想的平衡。由于電池能量密度直接關系到電池系統(tǒng)在給定儲能能力下的整體重量，為了擁有更緊湊和更低重量/效率的AMR，更高的能量密度通常是可取的。

眼睛：3D視覺、2D相機和接近傳感器

為了使AMR安全有效地瀏覽環(huán)境，它們需要感知該環(huán)境，以便快速處理傳感器數(shù)據(jù)以創(chuàng)建地圖、規(guī)劃路徑和機器視覺。此外，AMR需要反應迅速和高分辨率的傳感數(shù)據(jù)，以有效地操縱物體并確保工人的安全。這就是為什么AMR通常配備了一系列視覺傳感器，包括三維和二維視覺傳感器（照相機），以及接近傳感器。

三維視覺和視覺相機

AMR機器視覺應用通常需要以相對較高的幀率運行，并有高分辨率的相機傳感器輸入，同時盡量減少處理開銷。這就是為什么許多機器視覺系統(tǒng)使用專門為處理高吞吐量圖像數(shù)據(jù)而設計的GPU或VPU，并與各種軟件開發(fā)工具兼容，如英特爾RealSense SDK和為處理3D數(shù)據(jù)而設計的Open3D開源庫。

有了這些三維數(shù)據(jù)，就可以對環(huán)境進行掃描，以實現(xiàn)實時機器人導航。二維相機可用于二維機器視覺應用，如某些執(zhí)行任務，或者一個二維相機陣列可用于創(chuàng)建一個三維視覺系統(tǒng)（圖2）。

圖 2：使用多個傳感器進行實時深度感測的 3D 視覺相機。

接近傳感器

傳感器融合通常是提高處理數(shù)據(jù)準確性的一個重要工具。就AMR而言，由于定位和驅(qū)動任務往往依賴于AMR在其環(huán)境中以及AMR與目標物體之間的良好位置數(shù)據(jù)，額外的接近傳感器可能非常有用。典型的接近傳感器技術包括超聲波、紅外線（IR）和激光雷達（LIDAR）。這種接近信息與視覺系統(tǒng)相結合，可用于增強AMR的機動性和驅(qū)動能力，其精度可達數(shù)毫米，而僅用視覺系統(tǒng)來實現(xiàn)這一目標可能更昂貴或困難。

耳朵/嘴巴：無線通信

盡管AMR可以自主操作，但接收定期報告、視覺數(shù)據(jù)或指導AMR執(zhí)行新任務往往是至關重要的。在沒有人工系繩的情況下，這需要與人工智能/ML核心相聯(lián)系的無線通信硬件系統(tǒng)。這些通信系統(tǒng)的響應速度、安全性和可靠性是非常寶貴的。4G LTE蜂窩通信系統(tǒng)已被廣泛部署在工業(yè)環(huán)境中，以連接各種傳感器，甚至機器人系統(tǒng)。沿著類似的思路，Wi-Fi通信系統(tǒng)也被部署在工業(yè)環(huán)境中，以提供視頻監(jiān)控、安全、收集傳感器數(shù)據(jù)，并提供對一些工業(yè)和機器人系統(tǒng)的控制。

由于AMR系統(tǒng)可能經(jīng)常需要實時、低延遲和確定性的通信，標準的4G LTE或Wi-Fi都不是這種應用的最佳裝備（圖3）。有一些建立在4G LTE蜂窩技術甚至是Wi-Fi上的專有系統(tǒng)來完成這個任務。盡管如此，5G標準內(nèi)置的超可靠和低延遲（URLLC）功能可能更適合于AMR應用，特別是如果多個AMR需要相互溝通和協(xié)調(diào)。雖然Wi-Fi系統(tǒng)能夠進行點對點（P2P）通信，但許多4G LTE系統(tǒng)卻不能，這對任何涉及多個AMR的AMR應用可能是至關重要的。如果一個AMR可能還需要與工業(yè)環(huán)境中的各種其他系統(tǒng)進行通信，那么5G大規(guī)模機器型通信（mMTC）功能也可能是理想的。

圖 3：要使多個 AMR 實時協(xié)調(diào)，機器人與基礎設施之間的低延遲通信是必要的。

結論

制造和物流中心訂單履行的未來取決于 AMR 硬件，從 AI/ML 系統(tǒng)到無線通信系統(tǒng)?？紤]到這一明顯的需求，現(xiàn)在可以使用范圍廣泛的 AMR 硬件解決方案，這些解決方案由硬件和軟件開發(fā)工具提供支持，以縮短設計周期并優(yōu)化系統(tǒng)性能。