《Tech Briefs 》：有哪些新技術正在被引入，以促進AMR 的輕松實施和安全性？人工智能將如何影響下一代AMR？

Kevin Dumas：5G 是促進 AMR 的一項新技術。如今的移動機器人不需要太多基礎設施，因此公司可以很容易地從一個機器人開始。但是，一旦設備增加了機器人，就必須有辦法連接和管理它們。至少現在，這取決于 Wi-Fi。遺憾的是，大多數 Wi-Fi 基礎設施并不是為這種級別的數據共享而建造的。一旦 5G 無線網絡得到廣泛部署，其更強大、更穩健的 IT 基礎設施將改變 AMR 的游戲規則，使公司能夠高效地部署和管理數十甚至數百個機器人。

軟件對于 AMR 也至關重要。對于單個機器人而言，傳感器技術的改進和 5G 等連接技術的進步將有助于為 AMR 的規劃算法和軟件提供數據。這些數據在設施周圍導航時至關重要，可使機器人看到周圍或上方的任何物體。直到最近，即使只有兩三個 AMR 也被認為是先進的設置。現在，隨著設施部署了大量的 AMR，更需要通過單一的內部物流系統來協調、控制和管理機群。通過基于網絡的界面，機群管理軟件提高了 AMR 的運行效率，使機器人（包括帶有不同頂部模塊、掛鉤或其他配件的機器人）的編程和控制變得簡單。

至于人工智能，雖然機器人還需要一段時間才能在訓練之外進行推斷，但新一代的算法使機器人能夠更有效地從它們的經驗中學習，以便在新的情況下更好地檢測和做出智能選擇。如今，先進的 AMR 依靠人工智能來實現各種功能，如更精確地識別物體和提供導航信息，以便在繁忙的設施中安全穿行，而且所有這些功能的功耗都更低。雖然人工智能的能力還有待大幅提升，但 AMR 的自主行為--即如何在不真正了解周圍情況的情況下從一個點到達另一個點--將繼續得到改善。

Steve Branch：先進的傳感器、機器學習算法和云計算等技術已被用于提高自動駕駛汽車的執行能力和安全性。集成人工智能是 AMR 發展的關鍵所在，它能賦予 AMR 預測分析、高級決策和自適應學習等能力，幫助 AMR 更高效、更自主、更安全地與人類并肩工作。許多 AMR 解決方案中使用的激光雷達等傳感器不斷改進，可提供更遠距離和更精確的環境可見度。AMR 現在可以執行更先進的決策，改進并更早地避開障礙物，總體上運行效率更高，更像人類。此外，SLAM（同步定位和繪圖）技術的不斷進步現在可以自動更新地圖并捕捉倉庫環境的變化。由于倉庫環境是非常動態的，這有助于在發生變化時提供連續的 AMR 操作，將停機時間減少到最低程度，甚至不停機。

Jay Judkowitz：從可用性和易于實施的角度來看，OTTO Motors 感到非常放心，因為我們已經引入了所需的技術，使機器人盡可能易于獨立實施。但是，機器人并不是在真空中工作。它們的工作通常由更高級別的 ERP、WMS 或 MES 系統調用。機器人及其附件需要連接到工廠端點。這兩個集成點都需要編程，可以使用 REST、OPC-UA 或 PLC 編程。每個機器人供應商的編程方式都不同。隨著時間的推移，這種集成會越來越容易。我認為，ERP、WMS 和 MES 供應商將需要與 AMR 開箱即用，這樣每個客戶就無需重新實施集成。第三方軟件供應商在簡化終端和附件集成方面做得很好。第三方軟件供應商也開始開發用于管理多個機器人供應商的單玻璃面板。而且，通過擴展標準和開放源代碼，這項工作將變得更加容易。

人工智能在駕駛智能、車隊優化和客戶教育方面的潛在用途是無限的。盡管如此，人工智能近期最明顯的用途是計算機視覺。這是一個很好理解的領域，如果你的機器人能夠理解它們所看到的周圍事物，它們就能做出更好的駕駛決策，從而限制減速和擁堵，減少時間，提高投資回報率。

Ed Volcic：目前正在引入幾項新技術，以促進 AMR 的輕松實施和安全性。其中一項技術是激光雷達（LiDAR）傳感器，它利用激光繪制環境的三維地圖，并能實時探測物體，使 AMR 能夠繞著物體導航。另一種技術是 SLAM，它允許 AMR 繪制環境地圖，并在地圖內實時定位。為了確保安全，AMR 配備了傳感器，可以探測到路徑上的人類和其他障礙物，并可以調整速度和方向以避免碰撞。

此外，開放標準正被用于開發車隊管理系統，該系統可管理和協調由不同制造商生產的 AMR 組成的混合車隊。客戶越來越多地要求車隊管理解決方案能夠運行大型和多樣化的車隊。這些解決方案可以提供有關 AMR 位置、狀態和性能的實時數據，使運營商能夠優化機隊性能和效率。這就實現了不同類型 AMR 之間的互操作性，使它們能夠無縫協作。