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如何統籌旗下10萬台機器人高效運作?AWS高層:需要雲端來協調

圖為亞馬遜物流中心的機器人。法新社

隨著機器人獲得更多導航和操縱自主權,為處理機器人即時產生及收集的數據,雲端相關機器人技術已有長足進步。目前開發人員能使用的工具不多,但AWS RoboMaker承諾將加速開發機器人雲端服務,讓開發人員能應用機器學習和協調機器人的工具。

根據The Robot Report報導,亞馬遜雲端服務(AWS)機器人和自主服務部門總經理Roger Barga將在6月舉辦的Robotics Summit & Expo上講述未來雲端服務對機器人有何用處。

Barga表示,亞馬遜物流中心擁有10萬台自動機器人,對邊緣設備進行編程難度很高,促使AWS打造了AWS RoboMaker,這是可與機器人作業系統(ROS)、機器學習、監控和追蹤協同工作的可靠工具。

許多新創公司負擔不起硬體或團隊成員,而不先進行模擬或測試又會浪費時間,因此很難進行無線下載(OTA)部署並擴展到數千台機器人。個別公司有其用例並建立自有服務。AWS在2019年關注的重點是協助它們從機器人中獲取數據並建立自己的車隊。

Barga指出,模擬機器人功能可節省開發人員和用戶的時間,對調試應用程式,看到機器人以正確方式運行及建構模型很重要。以在Amazon Robotics打造的最新機器人為例,模擬將建構時間縮短了25%。

AWS目前支援Gazebo 7和9及名為Ignition的新版本以及ROS1 Melodic,目前也在研究其他物理引擎。AWS還能平行執行批量模擬。AWS負責運行模擬,客戶可查看日誌。模擬當機或耗盡算力時,客戶也會收到警報。

關於雲端機器學習對機器人的意義,Barga表示,他將在機器人峰會上談論Deep Racer。他們將RoboMaker與AWS SageMaker整合以加強學習,在不同軌道上運行了數十種玩具車模擬,並將這些實驗所學到的經驗整合到一個模型中。然後,他們就可訓練車隊管理以部署到實際軌道。

舉例來說,吸塵機器人若卡在某處,它可概括其經驗並更新模型。亞馬遜團隊正在訓練TurtleBot來辨識其環境。它能辨識對象並構建用於強化學習的庫。

雲端實現客戶服務和其他機器人功能方面,AWS已進行關於服務機器人和雲端服務的案例研究。例如在商店和法院工作的機器人禮賓服務。人們可跟它交談,它能提供方向。機器人若使用AWS Polly和Lex服務,不僅可提供方向,還能感知某人是否感到沮喪。客戶若選擇高級方案,機器人甚至能顯示對方的臉部來作出回應。它能在沒有搭載運算能力的情況下進行此操作。

使用Amazon Robotics技術,個別機器人可自主運行,但每個機器人都有另一個Oracle服務監控。機器人若進入象限並建構同步定位與地圖建構(Simultaneous Localization And Mapping;SLAM)地圖,另一個機器人就能利用Polly和Lex調用SLAM地圖並使用。

此外,Barga認為物聯網(IoT)和5G等新興技術將與雲一起成為新場景的推動者。但RoboMaker在沒有連線的情況下運作得很好。它能與客戶的PC一起運作,不過這會妨礙其透過雲端服務進行車隊管理或監控的能力。

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