雲機械人(Cloud Robotics),是將雲計算應用於機械人的技術。運用雲計算的強大運算和存儲能力,能夠給機械人提供一個更智能的「大腦」。將機械人技與雲計算相結合,可以增強單個機械人的能力,執行提供複雜功能任務和服務,同時,分佈在世界各地、具有不同能力的機械人如何開展合作,共享信息資源,完成更大、更複雜的任務。這將廣泛擴展機械人的應用領域,加速和簡化機械人系統的開發過程,降低機械人的構造和使用成本,無論是家庭機械人,工業機械人醫療機械人,都具有極其深遠的意義。比如,在雲端可以建立機械人的「大腦」,包含知識庫,深度學習,雲輔助的圖像識別和語音識別,移動機械人 導航(如 Google 街景,語義環境模型,水下 環境模型庫), 大規模協作,任務規劃,模塊化機械人平台,職業機械人系統等 [1]


應用

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  • 移動機械人

Google 無人駕駛車就是一個典型的例子。Google 無人駕駛車採用雲計算技術進行圖像識別,環境模型(Street view)輔助系統導航,並同行不同個體的學習,將數據發回雲端,不斷增加知識庫。將來,通過雲計算,不同的車輛之間同行互相分享信息,才能在大城市大規模的有序高效的運行,每個車輛向雲端實時傳輸自己的位置和環境信息,然後雲端對不同車輛的任務分配和規劃。


  • 醫療護理機械人
  • 家用機械人與智能家居
  • 老年輔助
  • 工業機機械人

相關研究

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中科大RoboCup2014

2014年,中國科學技術大學與美國卡內基-梅隆大學機械人實機械人聯合實驗中,位於中國合肥的中科大「可佳」(KeJia)機械人與位於美國匹茲堡的卡內基-梅隆大學「可寶」(CoBot)機械人,藉助雲平台實現了遠程合作與資源共享測試。實驗中,雲端向雙方機械人提供多種知識源和數據源,「可佳」向「可寶」輸送語義理解和自動規劃服務,「可寶」向「可佳」輸送大數據分析服務。藉助於這些共享創意和遠程合作,「可佳」與「可寶」分別完成了各自單獨工作無法完成的測試任務。[2]

RoboEarth

2011歐洲的瑞士聯邦理工學院,德國慕尼黑科技大學,荷蘭埃因霍溫大學聯合其他幾個大學啟動了 RoboEarth(機械人地球)研究計劃。RoboEarth 是一個專門為機械人服務的網站,也是一個巨大的網絡數據庫系統,將基本的機械人技術同互聯網的雲計算系統相聯接,利用遠程數據中心提供的專業化智能服務,可有效實現機械人之間的知識分享,並提供執行各類複雜功能任務的服務。[3]

RoboBrain

美國康奈爾大學和斯坦福主導,在美國軍方和Google,微軟等公司機構的支持的RoboBrain,將開發機械人大腦」Robo Brain,可以幫助機械人學習如何解決之前從未遇到的情況,不斷學習增強技能。它藉助於網絡和雲計算,幫助機器 人相互學習、共享知識,解決單個機器自我學習的局限性。[4]

中科院LFRL

由中國科學院深圳先進技術研究院、香港科技大學和澳門大學在2019年提出的雲機械人終生聯邦學習框架和系統,全稱是Lifelong Federated Reinforcement Learning,可以實現雲機械人的終生學習,不斷學習新的技能。它藉助於雲平台,幫助本地機械人相互學習、通過雲平台共享知識,還藉助聯邦學習以保護本地機械人的私隱。[5]

COALAS

ROS

研究動向

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參考文獻

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