云计算在物流机器人中的应用优势

(北京物资学院 北京 101149)

一、引言

随着经济和科技的发展，出现了可以替代高额劳动成本的智能机器人，这使得企业能够非常有效的削减人力成本，提高企业经营效率，进一步加速了人工智能时代的到来。根据国际机器人联合会的数据统计，2018年我国工业机器人市场规模占总市场的81%[1]，依托云计算、大数据、AI等先进技术更是促进了机器人行业的快速发展。从社会发展来看，物流行业目前的发展主要集中于智慧物流，利用互联网实现企业之间信息共享，建立快速响应的物流网络，加速物流行业整体健康快速发展。

二、云计算

近年来，云计算因其存储与计算能力逐渐引起人们的关注，按需付费、扩展性强等特点更是进一步促进了云计算的发展。云服务商为用户提供资源以及各项服务，用户通过终端登录云计算环境获取需要的信息。在云资源调度中，用户的使用时间是不可控的，任务的计算时间却是由调度任务算法决定的。部分任务调度研究考虑了云负载均衡、安全性、可靠性等约束条件，以执行时间和执行费用最小为目标得到任务调度最优结果，以便在任务计算过程中实现云上资源的节约。韩于芳利用改进的蚁群算法有效优化云用户所关注的执行时间和执行费用以及云服务提供商所关注的负载均衡，并利用改进的文化基因算法进行了大规模任务调度问题研究[2]。贺田塔在考虑能耗的前提下对任务调度进行优化，在保证云计算服务质量的同时，通过资源配置、任务调度等方式降低云计算数据中心的能耗达到绿色环保的要求[3]。优化云资源不仅能够避免出现云污染，而且能够实现利用有限的云计算环境中高效地完成用户任务，因此需要从云服务提供商和用户角度去考虑如何实现对云资源的有效利用。

三、云计算在物流机器人中的应用优势

云计算在物流领域中的研究有很多，如构建全程可追溯、互联共享的全域物流云平台[4]，覆盖整个物流行业，为供需双方提供最适合的服务模式，利用云计算环境实现物流全过程的可视化与信息化，进而避免因物流信息不对称造成的成本支出。袁大荣利用Hadoop设计了云物流调度系统，利用该系统的调度算法能够快速地实现车辆调度[5]。云海量的存储能力使得其聚集了很多信息资源，当用户查询信息时只需要登录终端、发送请求便能够快速准确地得到相关信息；云快速高效的计算能力使其能够根据任务需求得出最优的执行方案。一般而言，仓储管理系统中存在多个物流机器人和多项待执行的任务，仓储管理系统需要将任务下达给物流机器人，物流机器人接受任务并根据最优作业路线完成任务。此时，利用云存储与计算能力实现物流机器人与任务的快速匹配，之后根据任务规划出最佳的作业路线，能够很好地提高仓储作业效率。

随着人力成本的提升，企业致力于实现仓储作业的自动化，在大型仓储中心可能会存在多种类型物流机器人，利用不同类型的机器人的优点实现整体配置最优，减少仓储作业时间。但是当不同类型的物流机器人加入系统时可能会产生一系列的问题，如个体机器人对异构体的兼容度，异构机器人之间的通讯问题，空间感知与任务分配的差异性等[6]。若采用集中的云处理可能会很好地解决系统异构问题，实现不同物流机器人之间的有效协作。郭志强在云计算环境下设计的异构系统集成平台实现数据提取标准的统一，各个异构系统通过同一个访问接口操作数据，让用户能够实现信息共享[7]。因此，利用云计算环境实现各个系统基础数据的统一管理，可以在大规模管理系统中实现信息对称；在有不同类型的物流机器人时可以利用云计算实现统一管理，同时利用云计算实现多物流机器人大规模调度以及快速应对突发情况。

云机器人系统将云平台与移动机器人结合起来，云机器人的“大脑”在云中，将计算工作放在云上，处理的结果可以通过联网技术获得[8]。云机器人可以支持实时数据计算处理和资源密集型的应用，可以充分利用机器人资源最大限度地增加任务量，充分发挥机器人的作用。虽然云机器人系统能够快速的进行相应的工作，但是仍然存在信息安全等问题。Srinivasan K等人为解决基于云的物流服务的安全性问题，提出利用混合管理层提高通信的安全，为企业使用云平台提供保障[9]。物流机器人利用云计算环境实现机器人之间的协作与数据交互，机器人自身不必配置计算与存储功能，从而使得物流机器人更加移动安全便捷。虽然物流机器人与云计算结合存在很多优势，但是在实际环境中仍然存在一定的局限性，比如延迟约束、数据传输、远程传输、云安全性、云污染等问题。

四、结束语

人工智能时代的到来促进了相关产业的快速变革，物流机器人成为物流行业发展不可或缺的关键环节之一。通过云资源调度减少云上使用时间，营造高效有序绿色的云计算环境。将物流机器人与此时的云计算结合，将信息存在云端，物流机器人只需要接受任务指令并执行任务，节约物流成本支出。利用云计算实现异构机器人信息交互，有利于快速应对突发状况，实现对整个系统的实时监控与管理。