AI演算法最佳化自主移動機器人設計
作者 : Majeed Ahmad，EDN主編
新創公司Evocortex開發出基於全新AMR設計理念的解決方案。使用位於車輛底部的高解析度攝影機記錄地板上的不規則形狀，然後使用影像資料產生相當於大廳地板的指紋...
結合人工智慧(AI)及尖端科技的移動機器人平台，通常也稱為自主移動機器人(autonomous mobile robot；AMR)，被視為倉庫和生產廠房中的下一件大事。然而，最近的一些事件突顯了它們在處理現代物流時與人類一起工作的不利之處。
AMR設計的常見思路是以空間適應性為中心，讓機器人能夠在指定的路徑上行走。在這裡，光學標記可以協助機器人圍繞特定路徑和交叉路口確定自己的行進方向。換句話說，他們需要預先安裝的引導系統才能找到正確的路徑。那麼問題來了：大廳地板上有不規則形狀怎麼辦。
由多位機器人專家於2016年在紐倫堡創立的一家新創公司Evocortex聲稱，已開發出基於全新AMR設計理念的解決方案。這家公司的AMR使用位於車輛底部的高解析度攝影機記錄地板上的不規則形狀。這個攝影機一次可以擷取1010公分的區域，然後使用影像資料產生相當於大廳地板的指紋。
圖1：EvoRobot的車輪模組配備了IEF3編碼器和38/2 S減速機。（來源：Evocortex）
機器人使用複雜的自學習人工智慧(AI)演算法，沿著網格圖案在大廳地板上移動，這些演算法有助於根據各個點組成的圖案形成高度精確的地圖。這裡的控制器用於監視車輛自身的運動。它允許機器人在一平方公里的理論區域內確定其行走路徑，定位精度在1毫米(mm)以內。
地板上的新劃痕會被添加到地圖中，而消失的特徵會在一定時間後被刪除。此外，可以在機器人的一個或兩個正面配備額外的光達(LiDAR)感測器，用於沿行進方向掃描房間並檢測障礙物。當遇到障礙物時，機器人會立即停止運動，以確保人員的安全。
圖2：車輪輪輞上安裝有桶形滾輪，為車輪提供連續滾動表面。（來源：Evocortex）
Evocortex機器人的輪子模組配備了Faulhaber的直流(DC)馬達。這些車輪馬達還配備了用於快速停止的煞車，用於確保機器人一旦停下來後車輪保持在鎖定位置。因此，配備強大無刷馬達的車輪模組是AMR具有更大靈活性的關鍵。
(參考原文：Autonomous mobile robot (AMR) design revisited with AI algorithms，by Majeed Ahmad)
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