物联网技术应用于智能机器人系统的探索与实践

钟元权

（安徽文达信息工程学院 安徽 合肥 231201）

1.基于物联网的机器人的系统概述

1.1 智能机器人系统概述

目前国内外学者对于结合物联网技术的智能机器人并未清晰定义,但是其功能方向较为明确,是将智能机器人视为物联网环境中的个体参照,而物联网则可以视为环境平台。 在环境平台提供了外部数据信息之后,才能够在特定空间范围内由智能系统自主判断执行方案的可行性。 将智能机器人的系统集成于物联网环境中,能够为智能机器人加载传感器系统,收集室内外的环境信息,包括该空间内的移动物体位移参量、形状参量、动作规律参量等等,是智能机器人在自主决策环节中必不可少的信息对比要素。 因此,智能机器人以服务为导向完成了诸多假定性的任务,而物联网提供了空间环境信息的对比数据,才最终支持了系统自主决策的机制产生,为机器人智能化的发展提供了应用层面的辅助和支持。 并完成诸如家居、医疗、巡检、救灾、配送等各类应用场景的智能化处理模式,形成自主作业和智能监控的便利条件。

1.2 发展智能机器人系统的现实意义

响应国家号召,推进科技发展,社会进步是智能机器人系统所提供的技术性支持。 人工智能行业作为高新技术产业,受到国家的大力支持,积极响应国家号召,通过借助物联网技术优化下一代智能机器人系统的功能性与核心技术,将促进多种自助服务的升级,为众多领域在智能控制系统的发展中得到助力。在革新行业服务模式的过程中能够发现,当服务行业引进人工智能机器人系统之后,实际上创建了另一种全新的智能服务模式,将会支持服务行业变得更加智能化和简单化。 同时发展智能机器人系统可以缓解人才紧缺状况。目前服务行业作为人才缺口主要领域,服务机器人的投放将会有效缓解服务行业人才紧缺的情况,能够促进各行各业的服务质量稳步提升。 在加速推进产业智能化升级的过程中。 基于物联网技术的机器人系统,能够推动人工智能与各行业的创新性融合,在制造业、农业、物流产业、金融行业、商务领域、家居服务等重点行业中开启人工智能的试点示范,进而推动人工智能的规模化应用,全面提升产业发展的智能化水平。

2.物联网技术支持下的智能机器人系统框架结构

物联网技术在智能机器人中的应用，是将智能化的逻辑思维注入其中，并通过物联网技术最终实现多种使用功能。 最为普遍的物联网技术层级可以划分为：应用层、网络层、系统层、功能层、感知层。

2.1 应用层

应用层主要由软件系统的功能导向为任务指派类型,在应用层完成了主要的功能设定方向,诸如工业、家庭、医疗等不同方向的应用指标,决定了智能机器人的指令执行条件与方法。 因此,在物联网技术的支持下, 智能机器人系统的应用层并非单纯的软件系统功能定位,而是需要设置完整的执行条件与指令类型,进而完成诸多假定性的执行命令,为智能机器人自主决策执行条件提供相应的运行环境。

2.2 网络层

网络层是架构数据信息虚拟链接的系统层级。 在网络层中,物联网技术的架构方案主要以蓝牙传输为主,在结合了传感器技术与RFID 标签技术之后,完成了指令信息的快速传输。 物联网技术之所以能够完成信息传输,主要借助了传感器的信息导入,在系统内部分析了指令需求之后,借助RFID 标签所得任务输出的具体方向,便在网络层确定了任务导向的最终结果。 因此,网络层构建了智能机器人在物联网环境中的信息交互,且需要在传感器感应范围之列收集对比信息,才能最终完成指定任务。

2.3 系统层

系统层是智能机器人架构逻辑思维的系统层级。智能机器人之所以能够自主完成各种任务类型,取决于系统决策机制的完备度。 当决策机制较为完整时,系统决策并不会出现逻辑次序的混乱,可以借助物联网信息的对比分析,明确具体任务类型的最佳推导方案。而在决策机制并不完整的情况下,逻辑次序极易出现混乱,系统层并无法提供唯一解集或最优解集,因此相应的物联网技术优势也会有所限制。

2.4 功能层

功能层在物联网技术体系中属于信息交互的系统层级,需要以视频监控、自动充电、语音交互、或者视频信息的交互来完成预设功能的自主执行。在功能层自主完成新交互的过程中,物联网技术及虚拟空间的嵌入式技术或无线射频技术提供了信息交互的可能性。 因此,交互信息在导入、分析、输出等多次流程中并未丧失对于外界信息的索取能力,保障了智能机器人的基础功能始终存在。只要智能机器人并未脱离物联网所假设的信息空间环境, 其信息交互功能便始终存在,并且能够完成具体的指令需求。

2.5 感知层

感知层是智能机器人系统了解外部信息的必要环节,需要借助多种传感器类型完成对于音频、视频、温度、湿度等环境信息的考察。而这些信息也正是智能机器人独立完成任务指令的基础条件,需要依靠RFID 在自动识别外部环境信息,从而构建完整的信息获取渠道。因此,物联网技术之所以能够为智能机器人系统提供技术支持,也取决于感知层的设计效果,并最终完善了智能机器人在空间信息获取时的便捷性。

3.物联网技术在智能机器人系统中的多种应用路径

3.1 普适机器人单独作业的运行方案

普适机器人系统是从普适计算的角度出发,将感知、智能、行为等功能导向,分别设置在嵌入式机器人、软件机器人、移动机器人的系统架构中,并借助物联网技术完成室内环境信息的交互。 其应用场合更加适应医院、商场、家庭等室内空间的物联网技术应用。目前在物联网技术的支持下,普适机器人的学术研究方向更加侧重于运用感知设备提高智能化服务质量。 而普适机器人所所以能够完成物联网技术的合并运用,主要依靠输入输出设备、电机控制、语音与图像识别、任务执行管理、以及软件包管理等多种技术的综合运用。 其中的技术应用方向如表1 所示。

3.2 网络机器人组织协同作业模式

网络机器人系统是借助物联网传感器网络,构建了全局感知的机构扩展,能够为智能机器人系统扩增相应的感知范围。 在增强了传感器网络的可操作性和移动性功能之后, 网络机器人系统更加侧重于全网络环境中的定位、导航、环境感知、节点间移动、路径规划、目标跟踪、多机器人组合队形控制等方面,并逐步完成了空洞填补、节点替换、数据收集、自主部署、故障恢复等重要功能。 简而言之,在以往时期机器人系统在完成商品挑选时需要配合人工指令甄别可选择商品的具体类型,通常情况下以SCADA 集中控制系统为核心,其自动控制效果并不完备。而在借助物联网技术之后,可以通过物联网技术来强化任务指令的自动化水平,已经具备了端侧自行控制的运行效果。 以Google 公司设计的无人车智能机器人系统为例。 其基础运行条件便是借助物联网技术,架构了车体在城市间运行条件的基础定位信息。 借助控制驾驶原理,通过在车体四周安装的诸多传感器,持续不断地收集车辆本身以及四周的各种精确数据,由车内的处理器进行分析和运算,再根据计算结果来控制车子行驶,并将所收集到的数据传送到中央数据库,提供给所有的无人车智能机器人系统。 那么在物联网技术的应用下,每台无人车能不断的从云端更新数据库,学习各种突发状况,进而保持车行安全距离,并快速反应转向动作。 也达到了借助网络协调的互助模式支持多台智能机器人系统的距离控制,才能完成无人驾驶技术的升级与实现。因此,物联网技术相当于补充了网络机器人的组织协同作业模式,并未不同终端提供了基础数据信息,有助于加强多台智能终端的系统协调性与覆盖面。

3.3 智能空间机器人的功能开发

智能空间机器人系统是从异构数据收集与融合进行研究的物联网技术应用方向,侧重于关注特定环境下信息交互的服务效果。诸如远程看护、娱乐、行为监控等方面的功能开发,其应用场景结构化的室内环境。 此前日本东京大学Hashimoto 等是最早开发智能空间机器人系统的科学团队,利用物联网技术能够强化智能空间机器人的环境识别能力,针对事件需求完成特定任务类型的指定动作,诸如辅助老人行动、或者完成物品传递等功能。之后的相关研究主要倾向于智能空间机器人的物理识别精准度。 相关研究提出了解决机器人调用网络化资源的键技术,其中包括：Jini 3、UPNP、Web 服务等。由于物联网技术对于网络信号强度的依赖性较为明显,因此后续开发的智能空间机器人也注重解决单目摄像头在智能家居空间内的信号传递问题,而采用视觉技术与RFID 技术也是智能机器人系统应对室内复杂环境的主要方式，能够借助布式传感器加强空间环境的甄别效果,进而完成物品操作或搜寻的执行命令。 除此之外,在云计算借助物联网技术应用于智能机器人系统之后,能够开发出全新的云端机器人系统,对于智能生产线的发展同样具有更高的应用价值。 以往时期生产线中所使用的常规设备由PLC 类型的控制器在编程后进行小范围控制。 而应用物联网技术技术后,便可以实现虚拟网络空间的智能控制。 诸如借助高速无线通信或光通信的信息传递方式, 通过Hadoop、Spark、Storm、Deep Learning 等大数据处理方案,开放RT 中间件或ROS开源平台,从而支持物联网智能机器人完成更为复杂的任务类型。

4.结语

综上所述， 物联网技术在智能机器人系统中的应用路径较为广阔，从而开发效果来看，借助网络环境加强智能机器人系统的识别能力、决策条件、信息交互是极为重要的发展方向。从普适机器人单独作业的运行方案，到网络机器人组织协同作业模式，再到智能空间机器人的功能开发，物联网技术的不断升级与革新，必将支持智能机器人逐步优化其使用功能，并达到更为智能化的服务功能输出，为机器人系统的智能化发展提供助力与支持。