AI赋能的移动机器人单体智能与群体智能发展趋势
2021-05-22王宏玉
文 / 王宏玉
旷视高级副总裁兼机器人产品部总经理中国移动机器人产业联盟名誉主席
王宏玉从1991年开始一直从事移动机器人和自动化物流技术的研发,看到技术始终是推动产品创新的主要动力之一,当前整个移动机器人行业都在积极拥抱人工智能(AI)技术。在作者看来,无论是传统企业,还是新兴企业,都应该加强分享,相互学习、共同提高,把中国移动机器人行业做好,争取在世界舞台产生一定影响力。
一、移动机器人市场:蓬勃发展
当前,消费者需求日趋个性化、多样化,产品更新迭代速度加快,企业需要以更加精益、高效、灵活的方式生产,自动化、智能化改造有助于企业提高工作弹性和效率,增加自身竞争力。与此同时,劳动成本的上升,熟练工人的短缺,以及人工对安全、健康工作环境的追求,也推动企业加大应用机器人替代人工。2020年的疫情也进一步加速了企业开展自动化、智能化改造的计划。
在这一背景下,移动机器人市场蓬勃发展。根据Interact Analysis预测,全球移动机器人(AGV/AMR)市场在2024年将超过125亿美元;制造业对机器人技术的投资将持续增长,移动机器人在制造业的投资将在2024年达到约50亿美元的峰值。
中国移动机器人产业联盟、新战略机器人产业研究所数据显示,2019年度,中国移动机器人(AGV/AMR)市场规模达到61.75亿元,同比增长45.2%。2019年移动机器人所有品类产品新增量33400台(不含小黄人类别),同比增长约12.8%。
作为移动机器人最主要的应用场景,智能仓储及物流的市场也呈现持续高速增长的态势。网经社《2019年度中国物流科技行业数据报告》显示,近十年来中国智慧物流市场平均增速高于20%。在智能制造以及工业4.0建设持续推进的背景下,企业都在寻求应用机器人、AI、5G等新技术实现降本、增效、提质,提升自身竞争优势,对移动机器人的需求明显增加。
二、移动机器人发展趋势:更加智能
移动机器人主要需要解决定位、规划、控制等问题,目前重点的研究领域包括环境感知与建模、定位与导航、环境理解、多机器人协调等。人工智能、大数据、物联网等技术的成熟和应用,促进移动机器人的感知、决策能力大幅提升,设备之间交互更加高效,数据流动更加自由,软硬件协同效能更大。
移动机器人的未来发展趋势可以概括为单体智能和群体智能。
1. 单体智能
单体智能是指单个机器人的智能化程度,即单个机器人的感知能力、理解能力以及自主决策能力的大小。移动机器人未来会拥有更多AI元素。其中,基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建)技术、尤其是视觉SLAM技术的多传感器融合导航方式,以及基于深度学习的环境理解,是支撑单体智能化程度不断升级的重要技术方向。具体而言,有以下主要趋势:
(1)导航技术定义产品形态,基于SLAM的AMR将成为主流
移动机器人的导航技术经历了有轨方式(如磁带牵引方式)、信标方式(如二维码)、无信标方式(如SLAM)的不同阶段。二维码导航机器人需要在现场张贴二维码,对二维码粘贴精度要求高,且易损坏。SLAM技术可以让机器人在无信标的情况下实现定位导航,具有易部署、柔性等特点,更加适合在运行环境复杂、业务经常变动的场景下应用,因此受到越来越多客户青睐,正在成为机器人领域的主流趋势。
随着导航技术发展,工厂内的设备形态从最初传统企业使用的自动导引车即AGV(Automated Guided Vehicle),逐渐过渡到智能化、自主化程度都更高的自主移动机器人AMR(Automated Mobile Robot)。2020年可以说是SLAM机器人的应用元年,越来越多大型企业采购和部署AMR,基于SLAM技术的AMR正在受到越来越多的客户青睐,将成为业界主流趋势。
旷视MegBot—S800V视觉建图及视觉导航演示
(2)新技术降低感知成本,视觉SLAM是未来方向
在工业物流领域,基于SLAM技术实现的机器人自主导航,根据传感器不同主要分为激光SLAM和视觉SLAM。目前,激光SLAM技术相对更加成熟,是市场应用的主流。但视觉SLAM也开始兴起。这得益于机器人单体主处理器处理能力的提升,特别是一些带GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)、N P U(N e u r a lnetwork Processing Unit,嵌入式神经网络处理器)的处理器的应用,机器人视觉处理能力得到极大提升,以深度学习技术为核心的视觉处理可以在机器人上实现。
目前,视觉技术已经逐渐被应用到机器人立体视觉避障(人/ 物区分识别),以及视觉导航和末端高精定位上。随着视觉算法技术的成熟,传感器成本低、感知信息量大的视觉SLAM导航机器人,将会成为未来方向。
(3)深度学习技术广泛应用,大幅增强移动机器人的“理解力”
深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术,推动AI在计算机视觉、自然语言理解等领域取得了突破进展。深度学习的广泛应用,也大大提升了机器人的理解力,使得机器人在交互、执行的过程中安全性、准确性更强。
深度学习技术在计算机视觉中的应用主要有物体识别、目标检测与跟踪、语义分割、实例分割等,具体到机器人场景中,语义SLAM能把物体识别与视觉SLAM结合起来,将标签信息引入优化过程中,构建带物体标签的地图,实现机器人对周围环境内容的理解。
2. 群体智能
群体智能是指整个系统的智能化程度,即系统在集群作业中是否能够不断实现最优调度的能力。物流仓储等领域面临的最大挑战是海量设备与系统独立运行,无法协同运行导致效率难以提升,因此实现群体智能既是技术趋势,又是市场刚需。详情如下:
(1)规模化集群作业成必然,人工智能算法实现最优调度
旷视河图数字孪生
旷视拥有全球规模领先的计算机视觉研究院
AI在旷视机器人产品中的应用
机器人在实际应用中,通常是以集群的方式协同完成特定的任务。如:月台的托盘搬运集货,原材料的料箱存储和拣选,产线之间的物料搬运;托盘可以使用无人叉车搬运,原材料的存储拣选可以使用二维码类KIVA机器人,产线之间物料搬运可以使用SLAM机器人。
随着工厂和仓库自动化水平的不断提高,机器人(AGV/AMR)、无人叉车、穿梭车、堆垛机、机械臂、分拣机等智能设备越来越多,需要通过集群的方式协同完成特定任务。旷视看到,成百上千台多种类型设备的规模化集群作业已成必然,要保证整个群体协作的效率,并根据业务需求动态调整策略,需要让整个系统能够不断学习、不断修正自身策略;在这个过程中,人工智能将发挥巨大作用,帮助整个系统不断优化。
(2)同构仿真、数字孪生,为客户提供一站式服务
智能化、自动化改造的过程,会经过漫长的决策链,从方案设想,到方案设计和实际投入,这个决策过程此前基本依赖人的经验,这一过程可能会导致规划结果与实际需求产生较大偏差,浪费人力物力。因此,一套高效、精准的同构仿真系统,能够极大提高评估效率。
同构仿真是数字孪生中的一项关键技术。目前物流行业中,大多数仿真系统和执行系统是分开的,是异构仿真。只有在同构仿真的方式下,才能更加体系化地进行仿真,随着软件的不断更新迭代可以无限逼近现实场景,更好地制定最优策略。
三、AI赋能机器人的旷视实践:成效初现
旷视是一家世界级的新兴AI公司,有自主研发的深度学习框架和全球规模领先的计算机视觉研究院,在历次计算机视觉领域的世界顶级赛事中累计赢得40项世界冠军。依托于旷视研究院在三维视觉技术的长期积累,旷视在SLAM和3D感知等技术上创造了多项行业领先的技术创新,获得了世界计算机视觉领域顶级会议CVPR2020 SLAM挑战赛的双料冠军。
从2017年开始,旷视就尝试将AI能力注入移动机器人及物流领域:自研了多款AI赋能的移动机器人和智能物流装备,率先推出了AI赋能的机器人网络操作系统“河图(HETU)”,并与客户和合作伙伴携手共创AI赋能的工业应用案例。
1. AI赋能的单体智能:让设备有眼睛、会思考
目前,旷视自研SLAM技术已应用于MegBot-S800、MegBot-S800V等多款智能物流设备中。该技术赋能的机器人,主要具有以下特点:
(1)智能避障:制造工厂人机混杂,SLAM机器人能够自动识别物体、规避障碍物,有助于保障作业中的人、货和设备安全。
(2)高精到点:在机器人与产线或工作站对接时,SLAM机器人能够实现极高精度,还能做到重复到点的精度,避免对接失败、产线中断等生产事故,确保作业的稳定、可靠。
(3)重定位:在无人看管和干预的情况下,旷视SLAM机器人能够基于深度学习的视觉场景识别技术,随时随地自动开机、重启,投入工作。
(4)柔性导航:结合高精度地图,旷视SLAM机器人实现了更加灵活、安全和高效的智能导航。
(5)激光-视觉融合:不同于激光SLAM技术通常用于平面信息的识别,视觉SLAM技术可以感知三维空间的信息。旷视MegBot-S800V能够智能过滤动态物体,更加从容地应对复杂场景。它能够进行人-物智能识别区分,具备低矮障碍物以及高处悬浮物的立体视觉避障功能,如一只口红掉到地上,机器人也可以识别并绕开。
除了机器人之外,AI还能让传统物流装备有“眼睛”、可以简单“思考”,提高生产的安全性与效率。旷视人工智能堆垛机通过装载的五面扫描探照、3D摄像头,检测破损、异物、数量等异常情况,在提升作业效率的同时,保障盘点的准确率。到目前为止,经过1万多箱型的测试,人工智能堆垛机数量清点与真实情况还没有出现过差异。旷视已经在浙江某“黑灯工厂”部署了全球第一台人工智能堆垛机。
2. AI赋能的群体智能:使系统最优化,实现更高效的多机协作
面对越来越多的智能设备和子系统,旷视推出的智慧物流操作系统河图,将机器人等智能物流装备与物流、生产业务快速集成,提供规划、仿真、实施、运营等一站式解决方案,以旷视核心的AI能力通过物联网技术连接物流各个环节。
旷视金隅实验仓
旷视河图能够将不同类型的智能设备集合在一起统一调度,具有极大挑战。以移动机器人和电梯通讯为例,这需要与电梯厂家合作开放接口,将两者真正打通。尤其重要的是,物流系统当中,目前还没有其他家把仿真系统和运营系统做到一起,旷视正在往这个方向推进,因为这样才能帮助整个系统实现效率最优化。
徐福记智造工厂中旷视河图调度机器人进行无人化物料搬运
旷视正在为一家世界500强企业打造全球领先的柔性服装类智能仓,依托河图连接并调度10类近4000台智能物流装备,包括700余台移动机器人,对作业效率、多类型机器人协同、大集群机器人管控等综合能力提出了近乎苛刻的要求。
在徐福记智造工厂,在河图的统一调度下,几十台物料搬运机器人实现了“车间-公共月台-发货月台”之间的自动化搬运,现场搬运作业人员减少100%,物料搬运及时率和准确率达到100%,其自动躲避障碍物的功能,也大大降低了车间的安全风险。
在成都一汽富维车间,旷视通过河图系统,让车间内的机械臂、输送机、搬运型设备、提升机、堆垛机等设备形成联动与协同,整体提升3倍利用率,助力企业完成了全流程的智能化改造。
未来,旷视机器人产品部会继续完善机器人产品体系,搭建具有AI赋能的全机器人产品体系;研发市场需要的中高端物流设备,如基于移动机器人技术的新型穿梭车和智能叉车等有一定AI技术含量的产品。在研发和产品应用过程中,旷视希望与行业同仁相互分享经验,共同推动行业发展。