智慧製造2019.08.27

Mobile Robots 愈來愈聰明 從搬貨、偵察到自駕樣樣行

飛飛

機器人 服務 創新

 

《我是傳奇》(I am legend)裡, 「瓦力」(WALL-E) 是地球一片廢墟中倖存的 Mobile Robots。即使觸目所及不見人類,瓦力依然持續忠貞執行廢棄物清理、打包、堆棧工作。不僅如此,瓦力還具高度自主等級的自我修復能力,從懂得如何為自己充電到拆卸其他同型失效 Mobile  Robots 的零件做為己用,可說是目前機器人產業裡持續追求的 Mobile Robots 完美原型。

 

Mobile Robots 的特點在於能依據導引媒介自主移動的機械作動裝置,其始終是自動生產的一環。在近年  AIoT 興起之前,導引媒介可以是線纜傳送的無線電訊號、也可使用雷射收發;其方式可能是埋在地板的固定線路,亦或是可機動變更的膠帶載體。如今 Mobile Robots 的導航已不單單是單一源訊號收發,已發展成從 Sensor 、Machine Vision 到 Wireless Communication 複雜分工而成體系運作的精密裝置,從而自主性遠較過往單純訊號導引的路徑預設導向,轉為趨於任務導向的自動導航。這也就是說,我們不再需要因應變動而暫停產線、變更訊號導引路線等大費周章,只需透過視覺化管理介面變更選項;或者也可以說 Mobile Robots 自主偵測出環境變動,以 Cloud / Edge AI 智慧自動重新設定也不是問題。

 

在 Robots 的發展上,Mobile Robots 的自主移動能夠分擔許多單調、粗重的人力工作,使其成為較普遍的產業應用項目。以搬運為例,不僅可以 24 小時不間斷重複搬運路線也不喊累,其負重能力更可以數倍乃至數十倍於人類體能。 AIoT 成為其自主運作系統後, Mobile Robots 也跳脫過往以搬運、移動方面的單一任務導向,而能結合影像、NLP 語音等多重功能,擔負綜合性功能,如:大範圍資料偵察、人員搜尋或是資訊諮詢服務等。

 

自主程度是 Mobile Robots 應用上躍進的關鍵。在提高 Mobile Robots 自主程度的同時,其間也代表著其 interference 推理後所產出反應/作動帶著潛在不可預測性。這也就是說,當我們採用單一源導引媒介時,可預期 Mobile Robots 只會出現於導引媒介如膠帶路線的效能範圍,並且重複循環移動於預設路徑直到導引媒介消失或能源供給中斷為止。然而當其具備綜合性功能的深度決策運作系統時,就可能因現實世界的不可預測環境而有所相異的反應/作動,也無可避免帶著包括失速衝力所造成的不可預期風險。因此,目前其應用上,在考量如何平衡自主賦與及不可預測反應/作動風險之間,首先從限定或無人空間開始,延伸到人機共用空間、人機協作,最終目標則為人類可完全安全信任的載人高速移動工具。

 

Limited Space / Harsh Environment

相對於過往單一源導引媒介,AI Mobile Robots 可自主因應空間內障礙物隨時可能變動,自動導航於可用空間;還可反向蒐集空間資訊,回傳現場實況,或是進行環境感測;除此之外,其所累積環境空間變化經驗值,也可用於未來預測與應變。

 

  • 人員較少進入必要的作業特性,並具限定空間的可預測外在環境,像是:物流倉儲區、貨櫃倉棧區、建築工地等,Automated Guided Vehicle 主要用於搬運任務,包括: 堆高機、搬運車等形式。
  • 單調、骯髒或危險環境,如:礦場、田野等,Unmanned Ground Vehicle,可克服高低起伏等非一致性平面,能用於土地環境量測、田野農耕等。像是日本福島事件的受損核電廠即啟用 UGV 於過往人員無法接近的高量幅射受損核心區。
  • 遼闊空間大範圍巡察,如:沙漠、空中,Drone 無人機已能運用於軍事偵察或氣候資料蒐集。

 

Human activities / Cobots

其屬於設計上可執行較細膩任務,移動/行速上也更為慢行、動作細緻。趣味娛樂、教育新知、勞力服務為此類型空間中,Mobile Robots 的主要用途。

 

  • Smart Factory:大型如產線週邊的原料、廢料運送工作;小型如零件於產線台上/桌邊的傳送;人機協作的檢物分類、上架/下架等
  • Smart Home:掃地機器人是目前最受消費者歡迎的居家 Mobile Robots;寵物機器狗亦博得消費青睞;巡迴監視器可彌補固定式攝影機的死角遺憾。
  • Smart Retail:現場消費資訊蒐集、消費互動據點等,並可加入人臉辨識AR/VR/MR 影像,增進消費人氣與賣點;還可進行賣場巡邏監控。
  • Smart Medical:可執行環境感測,甚至直接調控;廢棄物、公文、醫療器材等運送;具感染、傳染疑慮的空間清洗或物品撿拾收集與密封;在可預見的將來,手術房裡手術刀等器材遞送給主刀醫生、接收生理廢棄物後密封運送一機全包的服務,也可以交由 Mobile Robots。

 

Human Carrier / Autodriving

可載人的交通工具是 Mobile Robots 的終極目標。自駕車牽涉最廣大範圍的移動環境、最頻繁變化的環境動態,也涉及人身安全的最高程度,因此其自主移動所倚賴的 AI 決策運作系統也相對最精密也最複雜;其資訊流來自四面八方,也極需低延遲快速反應,同時間也處於高速移動狀態。

 

AI Mobile Robots 如今已成為綜合於環境感測、視覺影像、語音溝通、智慧學習於單一體系的擬人裝置,儼然從只懂爬行移動的嬰兒時期,成長為可做小幫手的幼童能力,而自駕車等級的成人駕車能力也已近在眼前。

 

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飛飛
隨著通訊市場進入 5G 開通初始階段,AI 市場的發展也愈發如火如荼。AI Accelerator 的競爭朝向從硬體到軟體/軟體到硬體建構出完整的 OT-CT-IT 生態系。這也就是說,如:NVIDIA、Intel 等硬體商,開始發展自身的 AI Instance;而像 Google 這樣軟體起家者,則反向跨足 AI Chip 硬體。相對的,有道是現成的最好用,因此如 NVIDIA 用上了可謂 AI 生態系競爭對手的 Tensorflow 框架;或是 Google Clouds 反之用上了 NVIDIA 的 GPU;或者像 Intel 直接採取併購策略。可以說,不僅是 AI 晶片發愈多元,AI 生態系更是混搭聯名現正夯。
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