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AI研习丨专题:面向防疫的5G巡检机器人技术与应用

时间:2023-02-28 16:00:00 空气流量传感器医用流量计气体

2021-02-25 18:50:16

文/ 王中原、李林、周振宇、王本、张海兵

摘 要

随着复工复产的稳步推进,各大公共场所的人流量大幅度增加,戴口罩、测体温成为人们进出的必检项。检查机器人可协助人们进行自主检查、自动筛查和智能预警,以减轻防疫人员的压力。本文重点关注防疫5G检查机器人技术和应用,首先讨论四种前沿研究:独立定位导航、多模态感知集成、集群任务分配和移动边缘技术;然后使用科技大学智能5G检验机器人为应用案例阐述防疫机器人的实际应用场景;最后,展望其未来发展。

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防疫;5G;巡检机器人

0 引言

机器人的研发、制造和应用是衡量国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。西方发达国家,如美国、日本和德国,大力发展颠覆性机器人技术和系统,积极领导、参与和拥抱机器人建设。2011年,美国政府正式推出《国家机器人计划》,以建立美国在下一代机器人技术和应用先地位。欧盟于2016年启动了欧盟机器人研发计划(SPARC),旨在到2020年保持机器人技术的领先地位,促进行业和供应链的建设 年能占世界机器人技术市场的42%以上。2015年,日本政府宣布了机器人新战略,提出了三个核心目标,即 世界机器人创新基地

近年来,我国机器人产业正处于快速发展时期。中央和地方有关部门在项目支持、平台建设和应用示范等方面发布了政策规划,为机器人产业的发展创造了良好的生态环境。我国机器人技术水平显著提高,关键部件取得重大突破,产业规模持续增长。根据国际数据公司IDC《全球商用机器人技术支出指南》,中国机器人及相关服务消费持续快速增长,到2021年将达到746亿美元,2017-2021年复合年增长率(CAGR)达到31.9%,预计到2021年将占全球总量的34%以上,是全球最大的机器人市场。

2019年底,全球新冠肺炎疫情发生,减少人与人之间的接触是防止疫情蔓延的有效手段。在此背景下,激发了用机器人代替人的需求,机器人在巡检、医疗、配送等领域走上了防疫一线。根据国际机器人联合会的分类标准,机器人分为服务机器人和工业机器人。在我国防控新冠肺炎疫情期间,这两类机器人都发挥了积极的作用。例如,工业机器人在生产和制造呼吸机、口罩机等防疫物资方面发挥了巨大作用;在防疫应急处置和辅助作业方面,服务机器人使用更多,这也是疫情中发展最快的机器人。在服务机器人中,有三种机器人在疫情中发挥了积极作用。第一类是检查机器人——进行人体温度测量、口罩识别、定点检查等任务;第二类是消毒机器人——在医院、商场、户外等场所进行消毒;第三类是配送机器人——将食品、药品和材料运输到指定地点。

本文重点关注防疫5G检查机器人技术及应用。所谓5G 基于5的巡检机器人G根据巡检机器人的移动特点,以及协同工作的低延迟和高可靠性要求,网络的高速、低延迟和高可靠性特性是常用的5G移动机器人网络技术的针对性优化。例如,基于SA架构构建5G网络采用上下间隙优化配比,多载波聚合提高通信速率;部署MEC 优化网络传输,增加网络设备冗余,实施网络切片,提高网络通信可靠性。通过建立多机器人系统分布式控制5G 建设5个通信机制和指标体系G通信个人移动机器人平台为机器人、机器人和控制系统之间的数据通信提供安全可靠的无线通信服务,确保高效、准确、安全的多机器人协同工作,实现各种场景中机器人的全天候、独立、智能检查。其代表性企业,如科大智能科技有限公司G巡逻机器人在能源、电力、轨道交通、航空航天等领域都有典型的应用。

根据防疫检测机器人的需要,研究的重点是如何提高对复杂场景的智能判断和适应性,提高检测机器人在温度测量、巡逻和防疫等环节的工作能力,5G机器人技术是解决这类问题的关键。本文首先探讨了防疫5G检查机器人技术和应用中需要解决的关键问题,包括独立定位导航、多模态感知集成、集群任务分配和移动边缘计算;然后以行为控制、温度工作为应用案例,阐述科技大学智能5G应用检验机器人关键技术;最后,讨论当前研究中存在的问题和未来研究面临的挑战。

1 关键问题

5G 巡逻机器人技术主要研究如何基于移动5G网络集智能感知、物联网、人工智能等技术于一体,具有检查机器人红外热成像体温检测、未戴口罩的人员识别和群体合作功能,帮助人们实现快速高效的检查,包括以下四个关键问题。

(1)独立定位导航。当机器人执行任务时,首先要回答一个基本问题,即我在哪里,我想去哪里,我怎么去。为了支持移动、定位、避障和绕组操作,检查机器人需要在未知环境中实现基于激光雷达、里程计和超声波的独立运动。

(2)多模态感知集成。为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力,需要充分了解感知模块的输出,逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识。

(3)集群任务的分配。检查机器人集群任务的分配是将多个任务分配给系统中的不同机器人,以达到总检查时间最短、消耗最小、任务完成度最高的目的。

(4)移动边缘计算。边缘计算的引入将解决终端能力有限和云计算的实时响应问题,提高机器人的实时响应能力,不断提高机器人的能力。

1.1 机器人对场景的适应——自主定位导航

机器人需要半自动/ 任务区自动进行全局/ 局部路径规划,准确定位到检查点完成相应任务。机器人导航定位与路径规划的完成必须依赖于其传感器所获得的信息, 如里程计、声纳、激光和视觉传感器等。由于传感器本身的限制,感知信息存在不同程度的不确定性,直接使用感知信息很难获得准确的环境模型,通常需要重新处理感知信息,以完成导航和定位。此外,机器人运动路线是否满足机器人和环境条件的要求、规划耗时和空间占用是否最小、路径是否最优,都会直接影响机器人的工作状态和效率。

如图1所示,自定位导航包括三个关键科学问题。

(1)在大场景不确定信息下创建地图的方法,通过机器人在复杂环境中的移动构建任务区域的环境地图。

AI研习丨专题:面向防疫的5G巡检机器人技术与应用

图1 独立定位导航

(2)机器人在动态环境中的独立定位方法通过相关算法实时生成当前环境中的绝对位置航向数据,减少错误观察数据对机器人定位的影响,提高机器人定位的鲁棒性。

(3)复杂场景下机器人的路径规划和导航控制方法, 在全局和局部条件下规划机器人的最佳路径。

1.2 机器人对场景的理解-多模态感知集成

为实现对检验区温湿度、气体浓度、人员行为和设备缺陷的实时监测和报警,需要建立覆盖不同传感器组合的环境感知集成框架, 同时兼具经济因素,最大限度地利用各传感器的有效信息, 采用人工智能算法处理和分析传感器采集的局部或全局信息,获得监控对象的一致性解释和描述,实现对检查区域的独立感知。

如图2所示,多模态感知集成包括四个关键科学问题。

(1)字符识别技术。实现复杂场景下的不同字体、大小、长短的文字检测和识别,将文字拆分成片段和链接两种元素,利用全卷积网络在多个尺度上密集的检测,并根据几何规则组合完成整词检测;实现一种端到端可训练的文字识别神经网络模型,将卷积神经网络、循环神经网络和联结时序分类三者结合,并可以由图片和文字标注端到端的训练,在传统方法中简化复杂的训练和测试过程。

图2 多模态感知融合

(2)人脸识别技术。在光照、姿势、表情、遮挡、年龄变化、伪妆、仿伪、图像成像质量等情况下,人脸关键点检测和鲁棒人脸特征描述。大规模图像人脸验证时,需要计算待检测人脸特征与大规模数据库的特征距离,实现大规模人脸数据的实时验证。

(3)缺陷识别技术。缺陷为种类繁多、形态多样、外观不规则、部分缺陷细小、外观表现形式并不明确等情况,特征提取后在特征空间存在某些类间间距小、类内间距大的情况,难以训练;另外,缺陷样本数据缺乏,在少量的样本中又包含众多的类别形式,需要从这些小样本中学习到缺陷的特征。

(4)行为识别技术。目前,行为识别高度依赖于物体和场景。目前,算法的行为识别更多的是学习物体和场景的语义特征,而不是行为。通过明确行为长度和语义的定义,可以减少行为长度带来的不确定性,判断多帧信息的整合。

1.3 机器人任务规划-集群任务分配

在大场景和多任务下,往往需要多个机器人,即机器人集群进行检查任务。随着机器人的成熟和普及,对机器人集群调度的需求越来越大。5G 高速、低延迟和广链接为机器人集群的调度提供了网络支持。机器人集群巡逻通常有大量的检查任务和一定数量的检查机器人。机器人集群的任务分配是机器人集群调度的关键环节,分配结果将直接影响机器人检查的效率。检查机器人集群任务分配是将多个任务分配给系统中的不同机器人,以达到总检查时间最短、消耗最小、任务完成度最高的目的。目前,机器人集群任务分配算法主要针对优化总路径或总时间等单一指标,导致各机器人任务分配不平衡,实际效率低下。

如图3 集群任务分配包括两个关键科学问题。

图3 集群任务分配

(1)根据检查任务,结合时间、能耗、完成率等不同因素,定量描述机器人执行任务的成本来。

 

(2)如何将待执行任务合理地分配给机器人,以实现整体执行效果最优,提高系统的运行效率。

 

1.4 机器人的能力边界——移动边缘计算

机器人在移动过程中会不断地采集视频或者其他信息并生成对时延、可靠性,有着严格要求的计算密集型任务数据,对这些数据的处理,对于计算能力有限的巡检终端而言是一个不小的负担,故而需要卸载到计算能力更为强大的平台上。现有的通信架构中,数据主要被上传至远端的云计算平台处理,大量任务数据的远程收发和处理,以及爆发式增长的设备连接和任务计算需求,导致业务处理的响应时延和可靠性无法保障。

 

如图4 所示,移动边缘计算包括四个关键的科学问题。

图4 移动边缘计算

一是巡检终端在进行任务卸载时,必须动态优化信道选择,以提升任务处理性能;而在实际的物联网场景中,由于终端位置和工作环境的变化,时变的信道状态信息更加难以预知。

 

二是巡检业务对时延和可靠性等性能指标有着严格的要求,并因业务类型的不同严苛程度各异, 一旦在实际的任务处理忽视该问题,势必会造成重要信息无法及时传达。

 

三是装载多种传感器的巡检机器人大多采用容量有限的电池供电,执行巡检任务过程中若不停调用传感器信息将加剧数据传输的能耗。

 

因此,如何在信道状态信息缺失和电池容量有限的情况下选择最优信道进行任务卸载,在提升自身能效的同时,保障业务数据的高可靠低时延通信需求是需要解决的重要问题之一。

 

2 应用案例

下面结合具体应用案例(见图5),阐述上述前沿问题在现实中的落脚点。科大智能5G防疫机器人是一套智能化巡视检查的综合管理系统,主要应用于大型工厂等人员流动较大区域,用来作为行为管控和测温巡视的标准化防疫工作。其中包括自主移动平台、现场人脸头像采集、人体红外热成像采集,以及后台数据分析、故障告警等多重功能。

图5 应用案例

(1)自主定位导航。针对巡检区域环境特点,机器人搭载激光传感器,并融合里程计信息进行地图构建和定位导航。根据传感器自身的限制及环境特点,采用不确定性信息的处理,基于图优化的增量式地图构建、地图更新及智能绕障技术,通过离线转换工具生成具有统一坐标系的机器人定位用的三维点云地图和导航用的二维栅格地图;同时利用三维激光测距传感器的观测信息与所创建的地图进行匹配,获取机器人的定位信息;根据定位数据及目标点数据的关系实时规划可行路径,实现在任务区域的高精度、大场景地图构建和自主导航。

 

(2)多模态感知融合。采用“人体识别+人像识别+ 红外/ 可见光双传感”技术,通过全段红外传感器鉴别出人流中的高温人员,根据疑似发烧者的人体体征和人脸信息,利用红外测温技术,即可快速筛查提问异常者并进行报警,解决一般红外测温漏判、错判,以及无法在大流量下识别发烧者的难题,协助工作人员二次测温。

 

(3)集群任务分配。对机器人集群进行巡检任务规划;从时间、路程和效用三个维度,计算巡检机器人在任务执行过程中的代价;对巡检任务进行分配;通过5G 基站下发巡检指令到机器人集群。巡检机器人集群任务分配是多个任务分配给系统中的不同机器人,以达到总的巡检时间最短、消耗最小、任务完成度最高等目的。

 

(4)移动边缘计算。基于强化学习和李雅普诺夫优化,提出一种可以在线执行的EUP-UCB算法来解决信息不确定情况下的设备效用最大化问题。该算法通过李雅普诺夫优化可以将长期传输能耗和高可靠低时延通信需求的约束代入优化目标,并将长时的设备效用最大化问题转化为一系列瞬时的信道选择决策问题。

 

3 未来挑战

目前,关于5G巡检机器人的研究是前沿热点问题之一。防疫作为最具潜力的落地应用之一,虽然已有部分早期的研究成果,但与大规模的商业化应用还相去甚远。下面简述面向防疫的5G巡检机器人的三大潜在未来研究挑战。

 

(1)场景认知问题。机器人对场景认知的目的是为复杂未知环境下的机器人提供足够的决策信息,这就需要将机器人通过视觉、触觉和听觉等技术获取的异构数据进行融合,实现优势互补,从而提升机器人对周围环境的感知能力。因此,需要全面深入分析机器人与环境之间的交互关系,以实现灵活、稳定和可靠的机器人认知系统。

 

(2)自主学习问题。尽管目前巡检机器人可以做到一些基本的红外测温、物体识别和人脸识别等,但对于目前机器人商业应用还有一定的差距。目前,机器学习存在固有的鲁棒性问题,其训练数据中存在长尾数据无法被准确识别的问题,因此很难通过现有的监督学习方法在部署产品前解决。要解决这些问题必须使机器人具有自主学习能力。具体来说,机器人可以先实现通过少量的数据去建立基本的能力,然后自主寻找关联数据并进行自动标注。通过不断学习迭代,利用新的数据来对已有的识别模型进行再训练以改进性能,从而提升自我能力。

 

(3)数据安全问题。由于机器人搜集了多种感知信息,包括视觉数据、语音数据和位置数据等,这些重要的隐私数据都需要得到保护。因此,需要建立完整的数据安全保障机制,既要求保证端到端的安全传输,也要保障在服务器端的安全存储。在机器人侧,传感器数据安全地传输到可信计算单元,以及控制命令安全地传输到执行单元尤其重要,只有确保输入输出的安全,才可以确保机器人在受到网络攻击的情况下,也能保证机器人物理安全的逻辑得到正确执行。

 

4 结束语

本文介绍了巡检机器人的发展背景,并依托当前热点的应用防疫,详细剖析了前沿问题,以及关键技术的研究现状;同时以典型应用为例阐述了技术的落地路线和方法;最后展望了未来商业化落地的挑战。随着5G技术的发展,以及人工智能的深度融合,5G 巡检机器人技术将推动机器人实现从感知到认知、从推理到决策的智能化进阶。

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