嵌入式在物流机器人行业中的应用

伴随网络技术、网格计算的发展，以嵌入式移动设备为中心的“*的计算”将成为现实。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式密不可分。但我们常常说到的嵌入式基本是以微控制器为核心的软件和硬件系统。

嵌入式的优点

硬件上：功耗低、可剪裁性好、实时性高（丰富的中断）、体积小、有丰富的接口和外设资源、有些还可以进行并行计算等等优点。
软件上：运算速度快、基本具有FPU进行浮点运算、实时操作系统（VxWorks、μCOS、freeRTOS、μClinux......，目前国内也有一些开源的实时操作系统，比如RT-Thread）、GUI等。

嵌入式系统框图

嵌入式人工智能

几乎所有的机器人和智能设备均会使用嵌入式设备，单片机、ARM、FPGA、DSP、ASIC等等。嵌入式之火目前似乎燎原之势在互联网和人工智能（Artificial Intelligence）行业蔓延，这种趋势和现状跟两个领域适应性良好有关，当然也跟arm架构和各种EDA工具的推进有关。甚至于目前嵌入式人工智能已经发展为工业界的一个新概念，在AI领域开辟一个举足轻重的分支。

AI技术和算法终落地到本地嵌入式设备上，以实现本地实时环境识别感知、人机交互、决策控制等。嵌入式人工智能是一种远离云端，计算边缘化的突破。随着移动设备越来越高的AI要求，很多计算将从数据中心迁移到移动设备实现嵌入式边缘计算。

物流机器人

AI加嵌入式的设备被用到各种各样的行业和领域，普及的图像识别和语音交互技术用在各种移动终端上，比较火的概念和尝试有自动驾驶（毕竟没有成熟的市场）、虚拟现实等，比较常见要数无人机、多轴机械臂、深度视觉识别设备和AGV等设备在物流仓储和自动化生产行业的应用了。
由仓储物流机器人组成的智慧仓储使得仓储中繁重工作变得简单快捷，更加节省人力资源，提升工作效率。

简单介绍几种常见的物流机器人

1、固定多轴工业机械臂机器人，配合使用深度视觉相机检测物料，进行辊筒流水线混合拆码垛作业。

WuKong3D VISION SENSOR智能3D视觉系统

2、智能搬运机器人，进行自动搬运物料作业，主要有背负式、顶升式和辊筒式等作业形式。

辊筒式搬运机器人

3、 叉车式AGV，跟传统人工驾驶的叉车不同，叉车AGV能够进行自动行驶自动码垛等任务。可以定位并叉取货物，实现机台到机台、机台到地面、地面到地面、以及叠放托盘等多种模式。

堆高式叉车AGV

4、 智能料箱拣选机器人，高柔性的货到人机器人，适用于不同高度的货位，实现自动完成升降、抓取料箱和搬运工作，以实现仓储自动化。

料箱拣选机器人

实例分析

物流机器人硬件上一般都是几个模块组成：电源模块、电机驱动模块、传感器模块（红外线传感器、超声波传感器、震动传感器、相机、深度相机和激光雷达等传感器）、处理器、显示器、扬声器模块等。这些模块一起组成嵌入式硬件系统，它为机器人提供各种功能实现的基础。

物流机器人的嵌入式处理器一般主要工作内容有，一用来运行机器人系统，二用来采集传感器数据，或者两种合二为一，采用一块嵌入式芯片进行机器人系统和传感器数据处理。

目前的嵌入式芯片运行机器人系统在性能上较x86架构芯片可能稍微差些，但一般任务已经足够使用，甚至的嵌入式AI芯片更能加速系统的数据处理。较普及的机器人操作系统ROS（很不错的机器人学习的平台），负责整个机器人任务的运行、传感器数据读取、SLAM、导航、物体识别、语音识别、机械臂的运动规划和连接互联网等等等。（有这方面的经验或兴趣的小伙伴欢迎向蓝芯的HR投送您的简历呦。）

未来前景

近几年，AI产业爆发式发展，各种互联网行业向人工智能实体设备进军，阿里和腾讯的工业互联网应用、bai度的Apollo与车企的无人驾驶产业化进程等无一不是剑指人工智能。

2019年会有更多的企业从互联网或其他领域转向人工智能实体经济，推进平台建设，创建产业生态，加速AI产业发展。

未来的嵌入式在单核性能和多核多线程方向会得到更多的发展，的AI处理器发展也越来越成熟，处理计算能力大幅度提升，在人机交互和AI领域占据更重要的地位，加速推进AI技术发展，推进AI技术和应用的历史进程。

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