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研華攜手Basler及Canonical 探索機器人發展的三個關鍵要素
(2025年1月15日更新)

5月11日,研華科技與合作伙伴攜手合作Basler及Canonical成功舉辦了以視覺、神經、大腦為主題的機器人發展三個關鍵要素在線論壇,并與您討論了機器人發展的三個關鍵要素。本文將帶您回顧會議的精彩內容!

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根據Omdia/HIS 根據2021年的市場調查報告,到2024年,整體移動機器人(AGV/AMR)市場總值將達到60億美元。使用傳統磁條感應和QR code移動機器人技術的整體市場價值約占12%,采用同時定位和地圖構建技術(SLAM)整體市場價值占50%左右。

在這個在線論壇上,研華特別邀請了在機器人開發中發揮關鍵作用的攝像頭制造商Basler軟件操作平臺制造商Canonical從實際應用出發,專家們就機器人應用開發的三個關鍵點機器視覺”、“軟件平臺”及“AI運算平臺與大家分享。

l 機器人眼:工業相機的選擇和標準

Basler業務部業務經理李玉杰從視覺應用端推回所需的攝像頭技術和規格,稱根據相機選擇元素的需要,選擇合適的相機分辨率、幀率(速度)、傳輸接口、圖像傳感器類型等。

例如缺陷檢測AOI由于相機需要在高速移動狀態下拍攝微小缺陷,建議使用系統CoaxPress 接口、高分辨率、高幀率、高帶寬接口和耐擾線。機器手臂可以在低移動速度或靜止狀態下拍攝GBE由于機器手臂的扭轉,接口、低幀率相機和高擾曲線必須匹配,分辨率取決于被測物體的大小。

我們看到在AMR、在復雜的使用環境下,移動機器人、自動輔助駕駛等需要深度感知,3D對此,李玉杰先生就如何選擇適用于工業領域的3D共享成像技術如下:

1. 時間飛行法 (Time of Fly / ToF) : 依靠光飛行時間測距。適用于機械臂,AMR、AGV物流的應用。

2. 結構光 (Structured Light) : 投影圖案的變形。適用于3D瑕疵檢測(AOI)、3D掃描。

3. 主動/被動立體視覺 (Stereo Vision) : 來自兩個相機圖像的對應點。適用于機械臂和服務機器人。

l 機器人神經:Ubuntu 如何成為開發者和ROS提供支持

對于大量部署的機器人來說,嵌入式操作平臺和軟件是一個很大的挑戰。Canonical網絡方案架構師彭日廷表示,Ubuntu長期提供維護和安全操作系統,為保證安全,有公開客觀的安全測試指標(CVE), 每三周定期發布一次安全更新,維護周期可長達10年。

此外,機器人應用ROS/ROS也提供適配Ubuntu LTS 長期更新和維護版本。基于Ubuntu OS 開發AI在開發階段,機器人平臺可以為客戶提供多樣性AI SDK以及完整的軟件開發生態鏈;在訓練階段,需要大量的信息,Ubuntu OS以及各種云服務商Azure AWS及Oracle合作密切,用戶訓練方便AI模型;在地端部分,設備選擇較多。在Ubuntu開發體驗會非常完整方便。


目前,研華已廣泛應用Ubuntu在硬件平臺上驗證操作系統, 同時與Canonical有合作協議, 由其提供Ubuntu Certified的認證。

l 機器人大腦:研華嵌入式高效AI計算平臺和服務

研華嵌入式物聯網平臺業務集團高級產品經理王圣文分享,從應用角度來看,目前移動機器人開發平臺可分為兩類:一是內部建設AI效率:適用于機械臂或機械臂AMR,二、擴展AI加速卡,可擴展 xPU、FPGA等。基于開發機器人平臺所需的特點,我們針對不同的應用需求AI運算能力, 利用空間和環境開發研華嵌入式AI平臺。

? 小型機臂、商用無人機等需要小型化和輕量化的特點,我們提供第一代Pico-ITX AI運算平臺MIO-只有手掌大小的2375。

? AGV、AMR、室內外配送機器人等高度復雜的環境Cymbet代理應用程序對尺寸要求不高,但需要處理的數據流和傳感器數量較多,我們提供Intel第11代開始的3.5高集成嵌入式單板 MIO-5373滿足各種需求。

? 在未來的特殊領域,需要更高AI特殊加速器的擴展必須是獨立的GPU、xPU加速器、ASIC、FPGA、DSP等加速器,我們也開始開發第12代Intel平臺,如MIO-4370,提供PCIe Gen.5及Thunderbolt擴展能力。

? 研華已經推出EPC-C基于301掌上無風扇嵌入式工控機Intel第八代低功耗超級書CPU,集合豐富的I/O接口,可充分滿足AGV和AMR應用需求。

嵌入式AI與服務器或云相比,應用程序的應用程序AI性能與功耗、體積與成本、時效與效益的平衡更為重要。研華致力于提供適合嵌入式的AI應用平臺, 從原生AI可擴展運算效率AI計算方案,搭配Ubuntu、Yocto OS,大大降低了客戶的早期發展困難。研華還將繼續與合作伙伴合作,為客戶提供越來越好的服務AI與機器人解決方案和技術支持。


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