¿Cuáles son las aplicaciones de los robots logísticos integrados?
Ventajas de los sistemas integrados
Hardware: bajo consumo de energía, buena adaptación, alto rendimiento en tiempo real (interrupciones ricas), tamaño pequeño, interfaz rica y recursos periféricos, y algunos cálculos paralelos son posibles.
Software: velocidad de computación rápida, básicamente FPU realiza operaciones de punto flotante, sistema operativo en tiempo real (VxWorks μCOS, freeRTOS, μClinux... Actualmente existen algunos sistemas operativos de código abierto en tiempo real en China, como como subprocesos RT), espera de GUI.
Diagrama de bloques del sistema integrado
Inteligencia artificial integrada
Casi todos los robots y dispositivos inteligentes utilizan dispositivos integrados, como MCU, ARM, FPGA, DSP, ASIC, etc. En la actualidad, el fuego incrustado parece estar extendiéndose en las industrias de Internet y de la inteligencia artificial. Esta tendencia y situación actual está relacionada con la buena adaptabilidad de los dos campos y, por supuesto, con la promoción de la arquitectura arm y diversas herramientas EDA. Incluso ahora, la inteligencia artificial integrada se ha convertido en un nuevo concepto en la industria y ha abierto una rama importante del campo de la inteligencia artificial.
La tecnología y los algoritmos de IA eventualmente se implementan en dispositivos integrados locales para lograr el reconocimiento y la percepción del entorno local en tiempo real, la interacción persona-computadora, el control de la toma de decisiones, etc. La IA integrada es un avance que se aleja de la nube y de la marginación de la informática. A medida que aumenta la demanda de inteligencia artificial en dispositivos móviles, una gran cantidad de computación se migrará de los centros de datos a dispositivos móviles para lograr computación de borde integrada.
Robots de logística
La IA y los dispositivos integrados se utilizan en diversas industrias y campos. Las tecnologías más populares de reconocimiento de imágenes e interacción de voz se utilizan en varios terminales móviles. Los conceptos e intentos populares incluyen la conducción autónoma (después de todo, no existe un mercado maduro), la realidad virtual, etc. Los más comunes incluyen drones, manipuladores multieje, equipos de reconocimiento visual de profundidad y aplicaciones AGV en las industrias de logística, almacenamiento y producción automatizada.
El almacenamiento inteligente compuesto por robots de logística de almacenamiento hace que el trabajo pesado en el almacenamiento sea simple y rápido, ahorrando recursos humanos y mejorando la eficiencia del trabajo.
Este artículo presenta brevemente varios robots logísticos comunes.
1. Un robot industrial fijo multieje, combinado con una cámara de visión profunda para detección de materiales, realiza operaciones de despaletización mixta en la línea de montaje de tambores.
2. Los robots de manipulación inteligentes realizan la manipulación automática de materiales, principalmente de tipo mochila, tipo gato y tipo rodillo.
3. La carretilla elevadora AGV se diferencia de las carretillas elevadoras manuales tradicionales. Forklift AGV puede realizar tareas como conducción autónoma y apilado automático. Puede localizar con precisión mercancías bifurcadas y realizar modos de máquina a máquina, de máquina a tierra, de tierra a tierra, paletizado y otros modos.
4. Robot inteligente de recogida en almacén, un robot de persona a persona altamente flexible, adecuado para mercancías de diferentes alturas, que puede levantar, agarrar cajas y transportar automáticamente, logrando la automatización del almacén.
Análisis de caso
El hardware de los robots logísticos generalmente consta de varios módulos: módulo de potencia, módulo de accionamiento del motor, módulo de sensores (sensor de infrarrojos, sensor de ultrasonidos, sensor de vibración, cámara, cámara de profundidad , lidar y otros sensores), procesador, pantalla, módulo de altavoz. Estos módulos juntos constituyen un sistema de hardware integrado, que proporciona la base para que el robot realice diversas funciones.
El trabajo principal del procesador integrado de un robot de logística general es: uno se utiliza para ejecutar el sistema del robot y el otro para recopilar datos del sensor, o los dos se combinan en uno y un procesador integrado El chip se utiliza para procesar el sistema del robot y los datos del sensor.
En la actualidad, el rendimiento de los chips integrados que ejecutan sistemas robóticos puede ser ligeramente peor que el de los chips de arquitectura x86, pero es suficiente para tareas generales, e incluso los chips especiales de IA integrados pueden acelerar el procesamiento de datos del sistema. El popular sistema operativo de robots ROS (una muy buena plataforma de aprendizaje de robots) es responsable de todas las tareas del robot, como lectura de datos de sensores, golpe, navegación, reconocimiento de objetos, reconocimiento de voz, planificación del movimiento del brazo del robot, conexión a Internet, etc. (Si tiene experiencia o interés en esta área, envíe su currículum a bluecore hr.
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Perspectivas
En los últimos años, la industria de la inteligencia artificial se ha desarrollado explosivamente y varias industrias de Internet han entrado en el campo de los equipos físicos de inteligencia artificial. Las aplicaciones industriales de Internet de Alibaba y Tencent, el Apollo de Baidu y el proceso de industrialización de la conducción autónoma de las empresas automovilísticas apuntan a la inteligencia artificial.
En 2020, más empresas pasarán de Internet u otros campos a la economía real de la inteligencia artificial, promoverán la construcción de plataformas, construirán una ecología industrial y acelerarán el desarrollo de la industria de la inteligencia artificial.
En el futuro, los sistemas integrados recibirán un mayor desarrollo en la dirección del rendimiento de un solo núcleo y de múltiples núcleos y subprocesos. El desarrollo de procesadores de IA dedicados será cada vez más maduro y sus capacidades de procesamiento y computación mejorarán enormemente. Ocuparán una posición más importante en los campos de la interacción persona-computadora y la inteligencia artificial y acelerarán el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial. y promover la historia de la tecnología y las aplicaciones de la inteligencia artificial.