移動(dòng)機(jī)器人控制器著眼于無(wú)人小車(chē)市場(chǎng)，解決行業(yè)大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)控制器研發(fā)能力不足的問(wèn)題，幫助這類(lèi)企業(yè)進(jìn)行設(shè)備轉(zhuǎn)型升級(jí)，賦能人工智能，更加適應(yīng)未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。
一、CPU芯片概述
AI人工智能技術(shù)與IoT物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際應(yīng)用中落地融合的“AIoT”是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢(shì)，也是各大傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級(jí)的絕佳通道?？刂破鞑捎玫腃PU芯片獨(dú)特架構(gòu)所包含的功能模塊及各類(lèi)接口，多種優(yōu)勢(shì)特性將高效賦能AIoT生態(tài)鏈及開(kāi)發(fā)者對(duì)技術(shù)與場(chǎng)景匹配的需求。
二、控制器功能概述
隨著市場(chǎng)行業(yè)的細(xì)分，生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈全配套的企業(yè)因部門(mén)臃腫、管理人員數(shù)量所占比重上升以及人工成本增加等原因越來(lái)越難以立足，集中優(yōu)勢(shì)力量拔尖主導(dǎo)產(chǎn)品行業(yè)地位，搶占市場(chǎng)客戶變得愈發(fā)重要。
移動(dòng)機(jī)器人控制器著眼于無(wú)人小車(chē)市場(chǎng)，解決行業(yè)大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)控制器研發(fā)能力不足的問(wèn)題，幫助這類(lèi)企業(yè)進(jìn)行設(shè)備轉(zhuǎn)型升級(jí)，賦能人工智能，更加適應(yīng)未來(lái)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。
2.1、路徑導(dǎo)航方式
控制器以“后來(lái)者居上”的態(tài)勢(shì)，集合多年來(lái)市場(chǎng)無(wú)人小車(chē)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)，可根據(jù)實(shí)際需求，配置單一或多種路徑導(dǎo)航方式，支持的導(dǎo)航方式如下：
● 電磁導(dǎo)航、磁帶導(dǎo)航
電磁導(dǎo)航是較為傳統(tǒng)的導(dǎo)航方式之一，目前仍被許多系統(tǒng)采用，它是在AGV的行駛路徑上埋設(shè)金屬線，并在金屬線上加載導(dǎo)引頻率，通過(guò)對(duì)導(dǎo)引頻率的識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)AGV的導(dǎo)航。
磁帶導(dǎo)航技術(shù)與電磁導(dǎo)航相近，不同之處在于采用了在路面上貼磁帶替代在地面下埋設(shè)金屬線，通過(guò)磁帶感應(yīng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)導(dǎo)引。
● 光學(xué)導(dǎo)航
在AGV小車(chē)的行駛路徑上涂漆或粘貼色帶，通過(guò)對(duì)攝像機(jī)采入的色帶圖像信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理而實(shí)現(xiàn)導(dǎo)引。
● 慣性導(dǎo)航
慣性導(dǎo)航是在AGV小車(chē)上安裝陀螺儀，在行駛區(qū)域的地面上安裝定位塊，AGV可通過(guò)對(duì)陀螺儀偏差信號(hào)的計(jì)算及地面定位塊信號(hào)的采集來(lái)確定自身的位置和方向，從而實(shí)現(xiàn)導(dǎo)引。
● 二維碼導(dǎo)航
根據(jù)車(chē)載相機(jī)掃描地面二維碼信息，根據(jù)二維碼信息以及方向定位和判定該位置的屬性，諸如貨架站點(diǎn)、取貨站點(diǎn)、充電站點(diǎn)、高/低速路徑等，控制系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)以及其他車(chē)輛在系統(tǒng)中的位置進(jìn)行路徑安排和導(dǎo)航。
● 視覺(jué)識(shí)別導(dǎo)航
視覺(jué)導(dǎo)航是在AGV的行駛路徑上涂刷與地面顏色反差大的油漆或粘貼顏色反差大的色帶，在AGV上安裝有攝圖傳感器將不斷拍攝的圖片與存儲(chǔ)圖片進(jìn)行對(duì)比，偏移量信號(hào)輸出給驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)經(jīng)過(guò)計(jì)算糾正AGV的行走方向，實(shí)現(xiàn)AGV的導(dǎo)航。
1） 基于OpenCV的傳統(tǒng)視覺(jué)
用OpenCV對(duì)圖像進(jìn)行處理后，采用Canny算法等常用邊緣提取算法對(duì)處理后的圖像做邊緣處理，再截取左右車(chē)道線，用霍夫變換等方式進(jìn)行提取。這種識(shí)別方式往往會(huì)造成不理想的誤差，且受環(huán)境因素干擾較大。
2） 基于人工智能的機(jī)器視覺(jué)
使用人工智能模型對(duì)路徑進(jìn)行識(shí)別，在采集足夠的數(shù)據(jù)集并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行規(guī)范的標(biāo)記后，采用合適的圖像識(shí)別模型，對(duì)模型加以訓(xùn)練，就可以讓機(jī)器自己學(xué)習(xí)提取特征，在各種場(chǎng)景圖片中提取有效的識(shí)別特征，不可控因素較少，且誤差值小。
2.2、通訊總線接口
為適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境，控制器擁有豐富的外設(shè)接口和通訊手段支持，無(wú)線通訊手段支持短距離的WiFi、藍(lán)牙，也可擴(kuò)展中距離的LoRa以及遠(yuǎn)距的3/4/5G、NB-IoT等；硬件通訊接口包含USB口、RS485、CAN、Ethernet以太網(wǎng)，滿足絕大多數(shù)的使用場(chǎng)景。
2.3、通訊協(xié)議支持
為適應(yīng)當(dāng)下萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，控制器支持的通訊協(xié)議多為國(guó)際通用標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)，包括OPCUA、MQTT、NTCIP、Ethernet/IP以及EtherCAT等，而且使用協(xié)議加密認(rèn)證機(jī)制。與無(wú)人小車(chē)的對(duì)接也可使用CAN、RS485總線方式通訊，除此之外，借助二次開(kāi)發(fā)平臺(tái)SmartAgent IDE，用戶可根據(jù)自己的實(shí)際使用情況進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)擴(kuò)展。
2.4、控制（駕駛）模式
控制采用閉環(huán)PID控制算法，根據(jù)人工干預(yù)程度來(lái)劃分，主要的控制模式可以分為以下三類(lèi)：
● 自動(dòng)控制模式
設(shè)備上電開(kāi)機(jī)，在控制器上配置完成路徑導(dǎo)航方式等參數(shù)后，控制器根據(jù)配置參數(shù)控制小車(chē)進(jìn)入自動(dòng)駕駛工作模式，無(wú)需人為干預(yù)就能完成路徑軌跡導(dǎo)航等任務(wù)，控制小車(chē)開(kāi)展相關(guān)的工作任務(wù)。
● 輔助駕駛模式
盡管汽車(chē)都配置了后視鏡等輔助駕駛工具，但是有駕駛經(jīng)驗(yàn)的司機(jī)都知道，在駕駛過(guò)程中，司機(jī)對(duì)行車(chē)周?chē)沫h(huán)境認(rèn)知并不是360度無(wú)死角，而是存在很多視野盲區(qū)。在人工操作小車(chē)底盤(pán)或?qū)嶓w時(shí)也都存在類(lèi)似的問(wèn)題，借助控制器外接搭載的攝像頭、陀螺儀、毫米波雷達(dá)，甚至是頂配版的多路激光雷達(dá)，能夠感知周?chē)h(huán)境，輔助駕駛員做出或修正駕駛操作。
● 遙控模式
借助控制器強(qiáng)大的通訊支持功能，在短距離空間內(nèi)，可以通過(guò)WiFi進(jìn)行組網(wǎng)，使用配套的移動(dòng)設(shè)備App對(duì)控制器進(jìn)行配置和控制等操作，常見(jiàn)的比如手機(jī)App控制小車(chē)運(yùn)動(dòng)；針對(duì)戶外或遠(yuǎn)距離空間，也可通過(guò)擴(kuò)展3/4/5G或NB-IoT通訊手段，實(shí)現(xiàn)云端后臺(tái)控制，將傳統(tǒng)的遙控器的控制距離延伸到云端，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地控制。
2.5、視覺(jué)庫(kù)支持
控制器集成了優(yōu)化的基于OpenCV視覺(jué)應(yīng)用庫(kù)和相關(guān)其它庫(kù)的支持，并提供有效實(shí)用案例：
● Opencv-based的一致性封裝
● 相機(jī)內(nèi)標(biāo)定
● 多個(gè)坐標(biāo)系的標(biāo)定與轉(zhuǎn)換
● 工件定位算法指導(dǎo)
2.6、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、仿真與解算
控制器支持小車(chē)行走的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、仿真與解算，符合運(yùn)動(dòng)學(xué)的特征。更為重要的是，根據(jù)獲取的工件位置和方位（例如，通過(guò)視覺(jué)識(shí)別獲得），支持機(jī)器人抓舉位置的路徑規(guī)劃、各軸回轉(zhuǎn)的逆向快速解算等，對(duì)于車(chē)載機(jī)器人的實(shí)時(shí)應(yīng)用有較大的工程價(jià)值和實(shí)踐意義。
三、應(yīng)用場(chǎng)景
結(jié)合控制器豐富的外設(shè)接口及AI功能，從使用場(chǎng)合分，主要分為以下幾種應(yīng)用場(chǎng)景：
3.1、AGV無(wú)人小車(chē)控制器
隨著AI技術(shù)的廣泛運(yùn)用以及技術(shù)壁壘的突破，傳統(tǒng)AGV小車(chē)已無(wú)法滿足當(dāng)下市場(chǎng)應(yīng)用需求，盡管市場(chǎng)上也出現(xiàn)大批新興AGV生產(chǎn)企業(yè)，但是由于技術(shù)沉淀和積累不足等原因，都存在不同程度的研發(fā)能力不足的現(xiàn)象，傳統(tǒng)企業(yè)控制器技術(shù)更新?lián)Q代緩慢，新興企業(yè)控制器雖然加入了現(xiàn)代化智能因素，但是要融入制造企業(yè)已有的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，還存在一定的差距，無(wú)法滿足工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下智能產(chǎn)線的使用需求。
移動(dòng)機(jī)器人控制器很好的解決了以上兩種行業(yè)痛點(diǎn)，既融入了人工智能，又預(yù)留了多種接口協(xié)議，助力制造企業(yè)在工業(yè)4.0的潮流中完成彎道超車(chē)。
該款控制器的前期測(cè)試版本已在客戶手中成功應(yīng)用，以下是調(diào)試現(xiàn)場(chǎng)圖：
3.2.1場(chǎng)景描述
在移動(dòng)小車(chē)上配置機(jī)器人有諸多好處。如場(chǎng)景工作范圍大、適應(yīng)性強(qiáng)、應(yīng)用緊湊、降低成本等好處。當(dāng)然，也帶來(lái)控制功能復(fù)雜多樣、能源支持要求高、設(shè)計(jì)復(fù)雜等因素。
3.2.2關(guān)鍵技術(shù)
應(yīng)用控制器在這里啟用了多個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，包括：
● 多種導(dǎo)航模式
提供多種導(dǎo)航模式供“一鍵”切換。其中AI模式比其它傳統(tǒng)模式，由于抗干擾能力強(qiáng)、魯棒性好、環(huán)境挑剔度低、適應(yīng)復(fù)雜路徑等優(yōu)點(diǎn)而極具競(jìng)爭(zhēng)力；與SLAM相比較，又有明顯的價(jià)格優(yōu)勢(shì)；
● 聯(lián)網(wǎng)協(xié)作
控制器提供的多種協(xié)議交互模式，使得AGV可以以很低的代價(jià)接入現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送狀態(tài)和接收指令；
● 視覺(jué)處理
視覺(jué)部分負(fù)責(zé)處理環(huán)境及待處理工件的識(shí)別、定位等工作。視覺(jué)庫(kù)提供了相機(jī)內(nèi)標(biāo)定、坐標(biāo)變換外標(biāo)定等基礎(chǔ)功能。視覺(jué)部分通過(guò)優(yōu)化的OpenCV封裝，為各種復(fù)雜功能提供支持。
● 機(jī)器人路徑規(guī)劃及末端定位
支持按照特定的速度、加速度和加加速度的限制規(guī)劃?rùn)C(jī)器人末端從A→B的規(guī)劃工作，以及逆向工程解算獲得機(jī)器人各軸旋轉(zhuǎn)參數(shù)，并最終直接控制機(jī)器人完成指定的工作，大幅度降低機(jī)器人特定工作的控制難度和提升動(dòng)態(tài)響應(yīng)性，有較強(qiáng)的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用工程價(jià)值。
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