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多功能服務機器人核心技術AIoT的重要性:實時連接,數據共享與智能調度,跨設備的任務協作

來源:普渡機器人 德勤      編輯:創澤      時間:2025/4/29      主題:其他   [加盟]

AIoT技術集成了人工智能和物聯網技術的優 勢 ,為服務機器人賦予了智能感知、實時數據 處理和互聯互通的能力 ,實現機器人與生態之 間各種設備的無縫協同 ,是全棧式智能服務機 器人生態的另一核心技術。



 AIoT技術對服務機器人的賦能主要體現下以下 幾個方面:

1. 實現設備間的實時連接

AIoT技術的核心在于通過物聯網技術支持服務機器人與各類設備(如電梯、 門禁系統、 電話系統等)建立實時連接 ,從而使機器人從孤立 的操作單元轉變為多面互聯的智能生態中的一 環。例如 ,在智能樓宇中 ,服務機器人可以通 過IoT技術與電梯系統聯動,實現自主乘梯,為 用戶帶來全棧式的智能服務體驗。

2. 數據共享與智能調度

基于AIoT技術 ,服務機器人能夠實時收集周圍環境和設備的數據。這些數據在云平臺或本地 進行集中處理與分析 ,為機器人提供智能決策支持 ,實現云端管理。當服務機器人在執行任 務(如配送或清潔) 時 ,可以根據接收到的實 時數據 ,優化任務執行的順序和路徑。例如, 在零售環境中 ,清潔機器人可以根據商店流量 數據自動調整清潔時間 ,避開高峰時段 ,從而 有效提升工作流的效率。

3. 跨設備的任務協作

AIoT技術的應用使得不同品牌和類型的服務機 器人與其他設備之間的協同工作成為可能。當 服務機器人需要同時在多種設備和功能模塊之 間協調工作時 ,AIoT技術為其提供了強大的支 撐。通過開放的API和標準化的通信協議,服務 機器人能夠共享信息與資源 ,實現真正的跨設 備協作。例如 ,在醫療環境中 ,工作流程通常 需要多種設備共同協作 ,藥物配送機器人可以 與導診機器人、清潔消毒機器人以及警報系統 和監控設備相互連接 ,以實現醫院場景下的全 棧式智能生態。






具身智能機器人模塊化設計的核心:開放統一的接口,行業標準和協議,模塊間通信

開發一套標準化的硬件接口和軟件API ,使得不同廠商和不同功能的模塊能 夠無縫聯通和協同工作;制定和遵循行業內一致的標 和協議;采用標準化的數據交換格式和通信協議

具身智能機器人模塊化設計應用的優勢:靈活配置,降低研發和運營成本,實現R2X萬物互聯

模塊化設計的核心優勢在于靈活性;模塊化設計可以有效降低研發和運營成本;模塊化設計為技術創新提供了良好的平臺;模塊化設計為統一行業標準和協議提供了條件

服務機器人的模塊化設計的要素:移動模塊-操作模塊-交互模塊-傳感模塊-數據處理與通信模塊

服務機器 人模塊化設計以多個軟硬件模塊—移動模塊、操作模塊、交互模塊、傳感模塊和數據處理與通信模塊為核心,提升在不同場景中能夠靈活應對復雜任務的能力

全棧式智能服務機器人生態的關鍵要素-技術整合,生態開放,交互拓展,形態多元化,商業模式創新

開放性的全棧式智能服務機器人生態是一個技術框架和商業模式的創新綜合體,構建一個多面互通、無縫銜接的智能服務機器人生態,來實現服務機器人在多樣化應用場景中的深度融合和廣泛應用

靈巧手百家爭鳴,進化不息:核心環節有無刷直流電機‌,微型絲杠‌,觸覺傳感器‌,腱繩‌

腱繩‌實現靈巧手柔性驅動與仿生結構;觸覺傳感器‌信號靈敏性、動態響應速度、柔性貼合能力與系統集成度;微型絲杠‌將電機的旋轉運動轉換為G精度線性運動

機器人量產時刻,互動感知能力有望成為迭代重點,靈巧手是機器人核心硬件,機器人下一個迭代方向

靈巧手是人 形機器人核心配件之一,是機器人觸達真實物理世界的部件,巧手有望成為機器人下一個迭代方向,傳感器使用數量和種類有望進一步提升

3D打印賦能人形機器人升級迭代2025-2025年將達到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16.1%

3D打印技術還可應用于人形機器人重要零部件的升級迭代;3D打印在人形機器人的設計端還可實現快速原型設計;3D打印還能夠匹配人形機器人的個性化定制需求

質量管理類機器人應用:機器視覺檢測大量取代人工檢測

“機器人+人工智能”應用模式主要為“機械臂+識別類 模型” ,AI 應用的主要目標是識別外觀缺陷情況,機器人可以適應各類大小、形狀、質地的檢驗對象, 并同時開展多個檢測流程

物流配送類機器人應用:識別+導航

移動機器人+識別類模型+自主導航模型模式,AI應用的主要目標是實現環境識別和路徑規劃;移動機器人+協同優化模型模式,AI應用的目標是開展多種物流機器人的協調配合

生產操作類機器人應用:機械臂+操作

機械臂+操作優化模型模式,AI應用的主要目標是提高操作精度;機械臂+操作學習模型模式,AI應用的目標是提升機器人的靈活性和適應性

大模型的算法黑箱特性, 會給機器人的行為可解釋性帶來哪些挑戰

決策過程不可追溯,推理過程缺乏顯式的規則表達;倫理與責任歸屬困境,行為邏輯模糊性可能引發倫理爭議;動態環境適應性不足,難以預測其在未知場景中的反應模式

大模型與機器人本體結合提供感知交互新能力,助力形成決策

大模型作為最爆火的人工智能概念,推動了人形機器人大腦的形成,助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力;對 于控制系統仍在切入中
 
資料獲取

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