隨著固定機器人的快速采用，下一個發展是以自動導引車（AGV）的形式部署移動機器人。這種機器人使用電線，磁鐵或畫在地板上的線條等技術，通過遵循嚴格指定的路徑來導航狹義的區域。

最新一代的工業機器人被稱為自主移動機器人（AMR）。這些機器人采用復雜的傳感器系統，如全球定位系統（GPS）和計算機視覺，并增強最先進的人工智能（AI）和深度學習（DL）技術。這些技術允許AMR執行物體檢測和識別，并在景觀可能不斷變化的不受控制的環境中導航。他們對環境的感知和理解意味著AMR不會像他們的AGV表親那樣盲目地從A點旅行到B點;相反，他們可以檢測并避開障礙物，并根據他們如何“看到”情況決定采取替代路線。

對邊緣視頻分析 （EVA） 的需求

AMR 可以執行各種任務，包括對工業設施、變電站、化工廠、倉庫等進行例行檢查。更好的是，他們可以24/7/365做到這一點。

這些21世紀的機器人可以執行諸如抄表，確保事物在應該的位置，以及檢測不合適的物體等任務，例如留在周圍的工具或阻礙入口和出口的物體。此外，這些支持AI的機器人可以檢測到潛在的問題，例如配件上的腐蝕，管道中的裂縫，蒸汽噴射以及地板上的滴水，泄漏和液體池，此時它們可以提醒他們的人類同事。就人類而言，每個AMR都像是擁有額外的眼睛，永遠不會感到疲倦，永遠不會分心，也永遠不會休息。

說到他們的同事，AMR還可以確保每個人都戴著安全帽，反光背心和其他安全設備。他們還可以確保他們的人類同伴不會無意中徘徊在危險或禁止的區域。

為了執行其任務，AMR需要能夠處理沖擊和振動，防塵和防水，并在具有高濕度，極端溫度以及可能高水平的酸度或堿度的惡劣環境中生存，所有這些都具有長壽命和低維護要求。

特別是，AMR的AI視頻分析需要大量的計算資源。無法在云中執行此類計算有幾個原因，包括不可接受的延遲以及丟失與 Internet 的連接的可能性。任何人最不想要的就是當機器人的決策能力通過不可靠的連接在遠程位置發生時，機器人會沖向他們。

幸運的是，計算技術和AI算法的進步使得執行邊緣視頻分析（EVA）成為可能，這是實時分析現場視頻的能力。這是通過利用當今功能極其強大的微處理器單元（MPU）的功能與圖形處理單元（GPU）相結合來實現的，圖形處理單元（GPU）擁有數千個小型處理器，以大規模并行的方式執行與AI相關的任務。

凌華科技的優勢

凌華科技為嵌入式計算、測試和測量以及自動化應用設計和制造各種產品。凌華科技的產品線包括計算機模塊、工業主板、數據采集模塊和完整的系統。就該公司的EVA解決方案而言，強大的英特爾微處理器的功能通過添加NVIDIA GPU而得到顯著提升，并且基于NVIDIA的Jetson系列的深度學習平臺為自主機器開發提供了快速入門。

就AMR而言，凌華科技的EVA解決方案除了分析其周圍環境外，還擁有足夠的計算能力來控制機器人，其堅固的單元非常適合在惡劣環境中使用。這些包括可鎖定的連接器，可以承受移動機器人使用中普遍存在的沖擊和振動的嚴苛要求。此外，這些系統采用最先進的被動冷卻技術（無風扇）。

關于EVA系統，凌華科技的工程師們已經將基于帕斯卡和最新圖靈架構的英偉達GPU，以及杰森系列的模塊系統（包括杰森納米、TX2、澤維爾NX和AGX Xavier）設計到GPU板和深度學習平臺上，具有緊湊的外形尺寸。MXM GPU模塊和基于Jetson的深度學習平臺是兩個例子，說明如何在手掌大小的外形尺寸中提供等效的處理能力，同時消耗大約一半的功率，這使它們能夠采用被動冷卻。此外，凌華科技保證這些GPU卡的商業壽命比傳統的圖形子系統長得多。

凌華科技的EVA解決方案支持多種相機類型，如USB相機、以太網相機、GMSL II相機。因此，AMR的設計人員可以為目標應用選擇最佳相機。

與要求所有機器人通過中央集線器進行通信的解決方案不同，這可能導致不可接受的延遲，凌華科技使用分散的通信協議，允許機器人直接實時地相互通信。（如果需要，機器人還可以將視頻流傳輸到邊緣，霧和云服務器以進行其他分析。

在接下來的幾年里，采用邊緣視頻分析的自主移動機器人將部署在無數不同的地點和環境中，以執行大量的應用——所有這些都旨在讓我們的生活更美好——凌華科技將繼續處于這項激動人心的技術的最前沿。

審核編輯：郭婷