用于具有计算机视觉的自主机器的边缘视频分析

随着固定机器人的快速采用，下一个发展是以自动导引车（AGV）的形式部署移动机器人。这种机器人使用电线，磁铁或画在地板上的线条等技术，通过遵循严格指定的路径来导航狭义的区域。

最新一代的工业机器人被称为自主移动机器人（AMR）。这些机器人采用复杂的传感器系统，如全球定位系统（GPS）和计算机视觉，并增强最先进的人工智能（AI）和深度学习（DL）技术。这些技术允许AMR执行物体检测和识别，并在景观可能不断变化的不受控制的环境中导航。他们对环境的感知和理解意味着AMR不会像他们的AGV表亲那样盲目地从A点旅行到B点;相反，他们可以检测并避开障碍物，并根据他们如何“看到”情况决定采取替代路线。

对边缘视频分析 （EVA） 的需求

AMR 可以执行各种任务，包括对工业设施、变电站、化工厂、仓库等进行例行检查。更好的是，他们可以24/7/365做到这一点。

这些21世纪的机器人可以执行诸如抄表，确保事物在应该的位置，以及检测不合适的物体等任务，例如留在周围的工具或阻碍入口和出口的物体。此外，这些支持AI的机器人可以检测到潜在的问题，例如配件上的腐蚀，管道中的裂缝，蒸汽喷射以及地板上的滴水，泄漏和液体池，此时它们可以提醒他们的人类同事。就人类而言，每个AMR都像是拥有额外的眼睛，永远不会感到疲倦，永远不会分心，也永远不会休息。

说到他们的同事，AMR还可以确保每个人都戴着安全帽，反光背心和其他安全设备。他们还可以确保他们的人类同伴不会无意中徘徊在危险或禁止的区域。

为了执行其任务，AMR需要能够处理冲击和振动，防尘和防水，并在具有高湿度，极端温度以及可能高水平的酸度或碱度的恶劣环境中生存，所有这些都具有长寿命和低维护要求。

特别是，AMR的AI视频分析需要大量的计算资源。无法在云中执行此类计算有几个原因，包括不可接受的延迟以及丢失与 Internet 的连接的可能性。任何人最不想要的就是当机器人的决策能力通过不可靠的连接在远程位置发生时，机器人会冲向他们。

幸运的是，计算技术和AI算法的进步使得执行边缘视频分析（EVA）成为可能，这是实时分析现场视频的能力。这是通过利用当今功能极其强大的微处理器单元（MPU）的功能与图形处理单元（GPU）相结合来实现的，图形处理单元（GPU）拥有数千个小型处理器，以大规模并行的方式执行与AI相关的任务。

凌华科技的优势

凌华科技为嵌入式计算、测试和测量以及自动化应用设计和制造各种产品。凌华科技的产品线包括计算机模块、工业主板、数据采集模块和完整的系统。就该公司的EVA解决方案而言，强大的英特尔微处理器的功能通过添加NVIDIA GPU而得到显着提升，并且基于NVIDIA的Jetson系列的深度学习平台为自主机器开发提供了快速入门。

就AMR而言，凌华科技的EVA解决方案除了分析其周围环境外，还拥有足够的计算能力来控制机器人，其坚固的单元非常适合在恶劣环境中使用。这些包括可锁定的连接器，可以承受移动机器人使用中普遍存在的冲击和振动的严苛要求。此外，这些系统采用最先进的被动冷却技术（无风扇）。

关于EVA系统，凌华科技的工程师们已经将基于帕斯卡和最新图灵架构的英伟达GPU，以及杰森系列的模块系统（包括杰森纳米、TX2、泽维尔NX和AGX Xavier）设计到GPU板和深度学习平台上，具有紧凑的外形尺寸。MXM GPU模块和基于Jetson的深度学习平台是两个例子，说明如何在手掌大小的外形尺寸中提供等效的处理能力，同时消耗大约一半的功率，这使它们能够采用被动冷却。此外，凌华科技保证这些GPU卡的商业寿命比传统的图形子系统长得多。

凌华科技的EVA解决方案支持多种相机类型，如USB相机、以太网相机、GMSL II相机。因此，AMR的设计人员可以为目标应用选择最佳相机。

与要求所有机器人通过中央集线器进行通信的解决方案不同，这可能导致不可接受的延迟，凌华科技使用分散的通信协议，允许机器人直接实时地相互通信。（如果需要，机器人还可以将视频流传输到边缘，雾和云服务器以进行其他分析。

在接下来的几年里，采用边缘视频分析的自主移动机器人将部署在无数不同的地点和环境中，以执行大量的应用——所有这些都旨在让我们的生活更美好——凌华科技将继续处于这项激动人心的技术的最前沿。

审核编辑：郭婷