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清洁机器人在疫情时代迸发巨大商用价值

关键词:清洁机器人

时间:2020-12-18 11:03:39      来源:网络

Brain Corp创新部门副总裁Phil Duffy与Nick Flaherty谈论可用于公共场所的机器人发展前景。虽然机器人提供了转型的价值,但到目前为止,它还只能在严格控制的操作环境中使用。

整理自——eenewseurope
 
Brain Corp创新部门副总裁Phil Duffy与Nick Flaherty谈论可用于公共场所的机器人发展前景。虽然机器人提供了转型的价值,但到目前为止,它还只能在严格控制的操作环境中使用。位于圣地亚哥的Brain Corp公司开发了一款人工智能软件,系统开发者可以利用该软件来构建自动驾驶机器,这些机器可以在零售商店、机场、医院等公共室内空间安全高效地导航。

由于Covid-19大流行,对机器人清洁系统的需求有所增长。今年4月,Brain Corp筹集了3600万美元,总投资超过1.6亿美元,用于在全球推广其人工智能技术,机器人由操作员训练,一次就能沿着一条路线前进。
 
Brain Corp CEO Phil Duffy表示:“我们从神经形态计算研究开始,研究大脑如何处理视觉以及大脑如何学习,这为我们提供了一种技术,可以应用于机器人技术,解决复杂环境中的导航问题。”
 
“我们有超过14000台机器人,这是在公共环境、零售和机场运行的最大规模。零售和清洁行业比任何人都更早采用机器人,所以它们对Covid-19有了一定的准备,他们在白天的使用量增加了133%。但有些地方机器人无法触及,这使得工作人员不得不亲自进行消毒。”
 
通过关键是数据可以显示机器人去过的地方,客户可以设定自己的合规基准线来显示这些地方是否干净。
 
“我们进入零售领域的原因之一是它的复杂性。清洁、库存配送和扫描——如果我们能解决零售问题,那么我们就可以进入该领域,而且规模会很大。我们今天看到的机器人是自动驾驶的机器人,它们可以在材料处理或清洁等领域进行导航,然后进入工业自动化的机械臂领域,这对机器人来说是一个巨大的机遇。”
 
如何操作
 
该技术利用人员对机器人进行训练,向它们显示要走的路线,这样就可以进行重复。Phil Duffy:“机器的使用流程融入了商店本身的流程,所以我们让操作员驾轻就熟。”
 
“这就需要机器学习,我们已经行驶了超过40亿平方米,超过310万小时和420万公里的自动驾驶时间,我们从大型机器人车队的网络效应中看到了边缘情况,数据集越大,你解决的边缘情况就越多。”
 
例如,超市使用的红外线加热器。当这些开关打开时,加热器会冲洗传感器。另一个是重影像素。机器人平台是可视的,如果它看到有明显的阻塞,但没有连接到任何东西,有可能是重影像素,反射,特别是当它始终在一个区域的时候。这通常意味着机器会停下来,因为它看到了一些东西,反射滤波器不起作用了。
 
还有一些非常奇怪的情况,需要用人眼来解决问题。在一家商店里,一个机器人在没有明显原因的情况下不停地停下来。结果是商店的门开了,垃圾在空中飞舞,系统认为这是一个障碍。这些边缘案例,如来自不同材料的反射,从货架伸出的物体,不同的购物车等,都会有助于改进AI框架。
 
一些机器人系统正在使用UV-C光来完成清洁工作,但Brain Corp支持的系统是针对化学消毒剂的。
 
“UV-C的问题是,它的停留时间非常慢,所以即使是高功率,它也要在那里停留很长时间,而且它不能清洁所有东西。化学消毒剂从掉落的那一刻起就开始进行消毒了,所以它适合移动机器人。可以一边移动一边喷洒,不存在停顿时间。”
 
该人工智能平台名为BrainOS,利用摄像头和激光雷达在现成的硬件和多传感器阵列上运行。控制器混合了英特尔和高通基于arm的骁龙(Snapdragon)芯片。
 
传感器方面,该平台使用来自德国供应商的单激光雷达或双激光雷达,用于需要10米射程的大型系统。Duffy:“我们可以自动化一台相机,但我们要做全面的安全分析,包括尺寸、重量、速度和环境。我们将激光雷达用于地图、SLAM、导航以及人员探测。然后还有一个倾斜的激光雷达来创建一个“虚拟缓冲器virtual bumper”以及 ToF相机。所有这些传感器都被结合在地图和导航数据上,这些数据通过训练来绘制空间地图,从而创建路线。”
 
“我们可以将手机与机器配对,去选择路线——如果路线完成、遇到问题或受阻,都会向操作员发送带有图片的短信。”它可以在本地重新路由,可以离开并计划返回路径。我们正在研究更新地图的能力,以防止有定期的阻塞。我们现在正在开发区域填充——指定某些边界,机器人计算出填充区域以算出清洁的最佳路径。”
 
“大脑计算模块是OEM厂商的设备,包括电子线束, 我们的工作是将其集成到机器中,运行试产线、校准和生产线末端系统,并将其转移到OEM进行生产,并建立生产流程和质量体系。”
 
这是基于Ubuntu Linux和BrainOS安全层,然后是带有导航原语的完整堆栈,并附带一组用于用户界面(UI)和通过各种网络(包括5G)进行云连接的功能。
 
他说:“我们建立了自己的硬件抽象层(HAL),我们为传感器和电机驱动程序采用了平台方法的固件,所以我们与硬件无关。”
 
Duffy:“延迟对安全认证至关重要,所以这一切都由主板处理。即使有了5G,某些操作可能会离线。安全感知的低层次确定性逻辑就是黑或白,机器要么开着要么关着,它不需要处理高层次逻辑就可以停止。在更高的层次上,它配有交叉检查传感器,处理运动检测等,这让我们能够避免处理过程中的延迟。”
 
然后就将框架与智能建筑整合起来。
 
“传感器系统已内置,机器人有能力执行这些功能,包括:零售、库存扫描、添加扫描塔、定价、查看灯灭操作、检查办公室的入住水平、温度控制、WiFi和LTE覆盖,用处非常广,这是一个巨大的商机。”

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