工業(yè)4.0的概念正在推動私有5G網(wǎng)絡的普及，由于頻譜成本較低，私有5G網(wǎng)絡也越來越多地應用于制造和物流領(lǐng)域。因此，工業(yè)4.0中圍繞智能制造、物流、倉庫自動化、能源和公用事業(yè)、智能電網(wǎng)、缺陷檢測等方面的大量用例占私有5G用例的60%以上。
預計到2025年，倉庫自動化市場將達到270億美元，機器人運營將超過400萬個，約5萬個自動化配送倉庫。因此，在我們的行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，自主移動機器人將有巨大的機會。
5G憑借其超可靠的低延遲通信和高帶寬能力，推動分布式計算效率，為自動移動機器人樹立了新的典范。
邊緣計算越來越普及，這是一個非常好的周期。這將降低自動移動機器人的成本，因為計算更接近自動移動機器人生成的數(shù)據(jù)源。同時，隨著倉庫計劃部署數(shù)百臺自動移動機器人，甚至自動移動機器人的價格也變得更實惠。
自動化倉庫的一些任務可以位于自動移動機器人上，而一些任務可以卸載到邊緣服務器上。在某些情況下，一些任務可以轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)中心或云端。
自動移動機器人上可以執(zhí)行的一些任務包括傳感器攝取、路徑規(guī)劃和定位、避障、電機控制、功能安全和導航，而可以卸載到邊緣服務器的任務包括遠程干擾、車隊管理、任務管理、電池管理、交通管理和分析。
為了在自動移動機器人中啟用這種計算和人工智能功能，它們確實需要基于延遲和其他要求。然后，在這些不同的位置對這些工作負載進行邏輯劃分，從而為企業(yè)帶來最佳效率和最佳業(yè)務價值。
自動移動機器人具體用例
第一個是針對自動移動機器人的邊緣見解，在自動移動機器人平臺上優(yōu)化的軟件堆棧，具有各種構(gòu)建模塊，如同步定位和測繪，用于真正實現(xiàn)和控制自主移動機器人。
第二個用例是英特爾的開源套件，也就是集人工智能、計算機視覺和深度學習推理于一體的工具包。該套件加速了從機器人上的攝像頭捕獲的圖像的視覺推斷。這對于工廠車間的自動移動機器人導航非常關(guān)鍵，但也要確保自動移動機器人安全運行并與工廠車間的人類共存。
最后一個用例就是智能邊緣產(chǎn)品，用于管理和部署自動移動機器人應用。
總結(jié)
倉庫自動化可以管理來自不同供應商的自動移動機器人，使用邊緣計算為自動移動機器人引入擴展的AI功能，可以實現(xiàn)用于預測維護和運營優(yōu)化的數(shù)字孿生，并為自動移動機器人和人類協(xié)作創(chuàng)造一個安全的環(huán)境。
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