Войти
Облачная робототехника - это область робототехники, которая пытается задействовать облачные технологии, такие как облачные вычисления, облачное хранилище и другие Интернет-технологии, основанные на преимуществах конвергентной инфраструктуры и общих сервисов для робототехники. При подключении к облаку роботы могут воспользоваться мощными вычислительными, хранящими и коммуникационными ресурсами современного центра обработки данных в облаке, который может обрабатывать и обмениваться информацией от различных роботов или агентов (других машин, интеллектуальных объектов, люди и т. д.). Люди также могут делегировать задачи роботам удаленно через сети. Технологии облачных вычислений позволяют наделить роботизированные системы мощными возможностями при одновременном сокращении затрат за счет облачных технологий. Таким образом, можно создавать легких, недорогих и умных роботов с интеллектуальным «мозгом» в облаке. «Мозг» состоит из центра обработки данных, базы знаний, планировщиков задач, глубокого обучения, обработки информации, моделей среды, коммуникационной поддержки и т. Д.
Облако для роботов потенциально может иметь как минимум шесть важных компонентов:
RoboEarth финансировались седьмой организацией Европейского Союза. Рамочная программа для исследований, проектов технологического развития, в частности, для изучения области облачной робототехники. Цель RoboEarth - позволить роботизированным системам использовать опыт других роботов, проложив путь к быстрому прогрессу в познании и поведении машин и, в конечном итоге, к более тонкому и сложному взаимодействию человека с машиной. RoboEarth предлагает инфраструктуру облачной робототехники. База данных RoboEarth в стиле World Wide Web хранит знания, созданные людьми и роботами, в машиночитаемом формате. Данные, хранящиеся в базе знаний RoboEarth, включают программные компоненты, карты для навигации (например, местоположения объектов, модели мира), знания о задачах (например, рецепты действий, стратегии манипуляции) и модели распознавания объектов (например, изображения, модели объектов). RoboEarth Cloud Engine включает поддержку мобильных роботов, автономных транспортных средств и дронов, которые требуют больших вычислений для навигации.
Rapyuta - это среда облачной робототехники с открытым исходным кодом на основе RoboEarth Engine, разработанная исследователем робототехники в ETHZ. В рамках этой структуры каждый робот, подключенный к Rapyuta, может иметь защищенную вычислительную среду (прямоугольные блоки), дающую им возможность переносить тяжелые вычисления в облако. Кроме того, вычислительные среды тесно взаимосвязаны друг с другом и имеют широкополосное соединение с хранилищем знаний RoboEarth.
KnowRob - это расширенный проект RoboEarth. Это система обработки знаний, которая объединяет методы представления знаний и рассуждений с методами получения знаний и обоснования знаний в физической системе и может служить общей семантической структурой для интеграции информации из различных источников.
RoboBrain - это крупномасштабная вычислительная система, которая учится на общедоступных Интернет-ресурсах, компьютерных моделированиях и реальных испытаниях роботов. Он аккумулирует все, что касается робототехники, в всеобъемлющую и взаимосвязанную базу знаний. Приложения включают создание прототипов для исследований в области робототехники, бытовых роботов и беспилотных автомобилей. Цель такая же прямая, как и название проекта - создать централизованный, постоянно работающий в сети мозг, к которому могли бы подключиться роботы. В проекте доминируют Стэнфордский университет и Корнельский университет. И этот проект поддерживается Национальным научным фондом, Управлением военно-морских исследований, Управлением армейских исследований, Google, Microsoft, Qualcomm, Фондом Альфреда П. Слоана и Национальной инициативой робототехники, целью которых является продвижение робототехники, чтобы помочь сделать Соединенные Штаты более конкурентоспособны в мировой экономике.
MyRobots - это сервис для подключения роботов и интеллектуальных устройств к Интернету. Его можно рассматривать как социальную сеть для роботов и интеллектуальных объектов (например, Facebook для роботов). Благодаря общению, совместной работе и совместному использованию роботы также могут извлекать выгоду из этих взаимодействий, делясь информацией со своих датчиков, дающей представление о своем видении своего текущего состояния.
COALAS финансируется программой европейского приграничного сотрудничества INTERREG IVA Франция (Канал) - Англия. Проект направлен на разработку новых технологий для людей с ограниченными возможностями посредством социальных и технологических инноваций, а также посредством социальной и психологической целостности пользователей. Цели - создать когнитивную среду вспомогательной живой системы с кластером здравоохранения в облаке с бытовыми сервисными роботами, такими как гуманоид, интеллектуальное инвалидное кресло, которые подключаются к облаку.
ROS (операционная система роботов) обеспечивает экосистему для поддержки облачной робототехники. ROS - это гибкий и распределенный фреймворк для разработки программного обеспечения для роботов. Это набор инструментов, библиотек и соглашений, которые призваны упростить задачу создания сложного и надежного поведения роботов на самых разных роботизированных платформах. Библиотека для ROS, представляющая собой чистую реализацию Java, называемую rosjava, позволяет разрабатывать приложения Android для роботов. Поскольку Android имеет быстрорастущий рынок и миллиард пользователей, он будет иметь большое значение в области облачной робототехники.
Проект DAVinci - это предлагаемая программная среда, которая стремится изучить возможности распараллеливания некоторых алгоритмов робототехники как Map / Сократите количество задач в Hadoop. Проект направлен на создание среды облачных вычислений, способной предоставить вычислительный кластер, построенный на стандартном аппаратном обеспечении, предоставляющий набор роботизированных алгоритмов как SaaS и совместный обмен данными в роботизированной экосистеме. Эта инициатива не является общедоступной.
C2RO (C2RO Cloud Robotics) - это платформа, которая обрабатывает приложения реального времени, такие как предотвращение столкновений и распознавание объектов в облаке. Ранее из-за большого времени задержки эти приложения не обрабатывались в облаке, поэтому требовалось вычислительное оборудование внутри системы (например, графический процессор или графический процессор). C2RO опубликовала рецензируемую статью на IEEE PIMRC17, показывающую, что ее платформа может сделать автономную навигацию и другие службы ИИ доступными для роботов - даже тех, у кого ограниченное вычислительное оборудование (например, Raspberry Pi) - из облака. В конце концов, C2RO заявила, что является первой платформой, продемонстрировавшей облачную SLAM (одновременную локализацию и отображение) на RoboBusiness в сентябре 2017 года.
Noos - это сервис облачной робототехники, обеспечивающий централизованные интеллект для роботов, которые к нему подключены. Сервис был запущен в декабре 2017 года. Используя Noos-API, разработчики могли получить доступ к сервисам для компьютерного зрения, глубокого обучения и SLAM. Noos был разработан и поддерживается Ortelio Ltd.
Rocos - это централизованная платформа облачной робототехники, которая предоставляет инструменты и инфраструктуру разработчика для создания, тестирования, развертывания, эксплуатации и автоматизации парков роботов на масштаб. Основанная в октябре 2017 года, платформа была запущена в январе 2019 года.
Хотя роботы могут извлечь выгоду из различных преимуществ облачных вычислений, облако не является решением для всей робототехники.
Исследования и разработки облачной робототехники имеют следующие потенциальные проблемы и проблемы:
Термин «облачная робототехника» впервые появился в публичном лексиконе как часть выступления Джеймс Каффнер в 2010 году на Международной конференции IEEE / RAS по гуманоидной робототехнике под названием «Облачные роботы». С тех пор «облачная робототехника» стала общим термином, охватывающим концепции обмена информацией, распределенного интеллекта и обучения автопарков, которые возможны с помощью сетевых роботов и современных облачных вычислений. Каффнер был частью Google, когда он выступил со своей презентацией, и технологическая компания дразнила свои различные инициативы в области облачной робототехники до 2019 года, когда она запустила платформу Google Cloud Robotics Platform для разработчиков.
С первых дней разработки роботов это было так. Обычно вычисления выполняются на компьютере, который был отделен от реального механизма робота, но соединен проводами для питания и управления. По мере развития технологии беспроводной связи были разработаны новые формы экспериментальных роботов с «удаленным мозгом», управляемые небольшими бортовыми вычислительными ресурсами для управления роботом и обеспечения безопасности, которые были подключены по беспроводной сети к более мощному удаленному компьютеру для тяжелой обработки.
Термин «облачные вычисления » был популяризирован с запуском Amazon EC2 в 2006 году. Он ознаменовал доступность сетей с высокой пропускной способностью, недорогих компьютеров и устройства хранения данных, а также широкое распространение аппаратной виртуализации и сервис-ориентированной архитектуры. В переписке с Popular Science в июле 2006 года Каффнер написал, что после того, как робот был запрограммирован или успешно обучен для выполнения задачи, он может поделиться своей моделью и соответствующими данными со всеми другими роботами, подключенными к облаку:
"... робот затем мог бы «опубликовать» свою усовершенствованную модель на каком-нибудь веб-сайте или в универсальном хранилище знаний, которое все будущие роботы могли бы загружать и использовать. Моя цель - создать «базу данных знаний о роботах», которая со временем улучшит возможности всех будущих роботизированных систем. будет служить хранилищем информации и статистических данных о физическом мире, к которому роботы могут получить доступ и использовать, чтобы улучшить свои рассуждения о последствиях возможных действий и составить лучшие планы действий с точки зрения точности, безопасности и надежности. Он также может служить своего рода «библиотека навыков». Например, если я успешно запрограммировал своего робота-дворецкого, как приготовить идеальный омлет, я мог бы «загрузить» программное обеспечение для приготовления омлета на сервер, что могли бы все роботы затем загружать каждый раз, когда их просили приготовить омлет. Может существовать целое сообщество пользователей роботов, загружающих программы повышения квалификации, во многом аналогичные текущим моделям «условно-бесплатного» и «бесплатного» программного обеспечения, которые популярны среди пользователей ПК ».
— Джеймс Каффнер, (июль 2006 г.)Некоторые публикации и события, связанные с облачной робототехникой (в хронологическом порядке):
