云机器人

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云机器人(Cloud Robotics),是将云计算应用于机器人的技术。运用云计算的强大运算和存储能力,能够给机器人提供一个更智能的“大脑”。将机器人技与云计算相结合,可以增强单个机器人的能力,执行提供复杂功能任务和服务,同时,分布在世界各地、具有不同能力的机器人如何开展合作,共享信息资源,完成更大、更复杂的任务。这将广泛扩展机器人的应用领域,加速和简化机器人系统的开发过程,降低机器人的构造和使用成本,无论是家庭机器人,工业机器人医疗机器人,都具有极其深远的意义。比如,在云端可以建立机器人的“大脑”,包含知识库,深度学习,云辅助的图像识别和语音识别,移动机器人 导航(如 Google 街景,语义环境模型,水下 环境模型库), 大规模协作,任务规划,模块化机器人平台,职业机器人系统等 [1]


应用[编辑]

  • 移动机器人

Google 无人驾驶车就是一个典型的例子。Google 无人驾驶车采用云计算技术进行图像识别,环境模型(Street view)辅助系统导航,并同行不同个体的学习,将数据发回云端,不断增加知识库。将来,通过云计算,不同的车辆之间同行互相分享信息,才能在大城市大规模的有序高效的运行,每个车辆向云端实时传输自己的位置和环境信息,然后云端对不同车辆的任务分配和规划。


  • 医疗护理机器人
  • 家用机器人与智能家居
  • 老年辅助
  • 工业机机器人

相关研究[编辑]

中科大RoboCup2014

2014年,中国科学技术大学与美国卡内基-梅隆大学机器人实机器人联合实验中,位于中国合肥的中科大“可佳”(KeJia)机器人与位于美国匹兹堡的卡内基-梅隆大学“可宝”(CoBot)机器人,借助云平台实现了远程合作与资源共享测试。实验中,云端向双方机器人提供多种知识源和数据源,“可佳”向“可宝”输送语义理解和自动规划服务,“可宝”向“可佳”输送大数据分析服务。借助于这些知识共享和远程合作,“可佳”与“可宝”分别完成了各自单独工作无法完成的测试任务。[2]

RoboEarth

2011欧洲的瑞士联邦理工学院,德国慕尼黑科技大学,荷兰埃因霍温大学联合其他几个大学启动了 RoboEarth(机器人地球)研究计划。RoboEarth 是一个专门为机器人服务的网站,也是一个巨大的网络数据库系统,将基本的机器人技术同互联网的云计算系统相联接,利用远程数据中心提供的专业化智能服务,可有效实现机器人之间的知识分享,并提供执行各类复杂功能任务的服务。[3]

RoboBrain

美国康奈尔大学和斯坦福主导,在美国军方和Google,微软等公司机构的支持的RoboBrain,将开发机器人大脑”Robo Brain,可以帮助机器人学习如何解决之前从未遇到的情况,不断学习增强技能。它借助于网络和云计算,帮助机器 人相互学习、共享知识,解决单个机器自我学习的局限性。[4]

中科院LFRL

由中国科学院深圳先进技术研究院、香港科技大学和澳门大学在2019年提出的云机器人终生联邦学习框架和系统,全称是Lifelong Federated Reinforcement Learning,可以实现云机器人的终生学习,不断学习新的技能。它借助于云平台,帮助本地机器人相互学习、通过云平台共享知识,还借助联邦学习以保护本地机器人的隐私。[5]

COALAS

ROS

研究动向[编辑]

参考文献[编辑]