CN111273892A - 一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法 - Google Patents

一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111273892A
CN111273892A CN202010090529.2A CN202010090529A CN111273892A CN 111273892 A CN111273892 A CN 111273892A CN 202010090529 A CN202010090529 A CN 202010090529A CN 111273892 A CN111273892 A CN 111273892A
Authority
CN
China
Prior art keywords
robot
computing
edge
cloud
service
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010090529.2A
Other languages
English (en)
Inventor
薛长青
高明
金长新
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jinan Inspur Hi Tech Investment and Development Co Ltd
Original Assignee
Jinan Inspur Hi Tech Investment and Development Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jinan Inspur Hi Tech Investment and Development Co Ltd filed Critical Jinan Inspur Hi Tech Investment and Development Co Ltd
Priority to CN202010090529.2A priority Critical patent/CN111273892A/zh
Publication of CN111273892A publication Critical patent/CN111273892A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F8/00—Arrangements for software engineering
    • G06F8/20—Software design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F8/00—Arrangements for software engineering
    • G06F8/60—Software deployment
    • G06F8/65—Updates
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/101—Collaborative creation, e.g. joint development of products or services

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明特别涉及一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法。该基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，将机器人系统功能模块与5G网络特性相结合，构建云‑边‑端为基本框架，以机器人为载体，以功能模块化/功能即服务为理念的新一代机器人系统。该基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，使机器人融合了基础设施和共享服务的优点，不仅能实现多台机器人之间信息与知识的共享，还能平衡机器人的计算负载，使多个智能机器人协同合作，而且借助云端大脑，机器人还可以独立于本体持续升级。

Description

一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法
技术领域
本发明涉及云计算、边缘计算与机器算法技术领域，特别涉及一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法。
背景技术
近年来中国人口红利逐渐消失，人口老龄化、劳动力不足以及人力成本上升，导致对服务机器人需求逐步增加。同时，伴随着收入水平持续提高，人们也有意愿追求更高品质的生活。与此同时，技术的成熟为服务机器人的发展提供了有利保障。
随着深度学习算法以及计算机视觉、机器学习、智能语音等多种智能算法的应用，服务机器人的机器视觉、人机交互能力以及基于大数据的机器学习能力也将呈现质的飞跃，甚至具有“人格化”的特征。机器人越来越频繁地出现在教育、娱乐、医疗等行业以及银行、机场、大型卖场、餐厅等商用服务领域。
另外，在工业制造领域，工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。随着性能的不断提升，以及各个应用场景的不断清晰，工业机器人的发展速度也在不断加快。近年来的国家政策也在驱动着工业机器人的不断发展，例如德国的工业4.0和中国制造2025。
随着5G商用的脚步越来越近，云化机器人的发展也迎来了新的契机。5G网络的低延时和高带宽解决了阻碍云化机器人发展的网络难题。基于云计算的人工智能和5G通信改变了机器人市场的发展方向，云化机器人会成为行业主流。
基于以上情况，本发明提出了一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：将机器人系统功能模块与5G网络特性相结合，构建云(云计算、云存储及其它云技术)-边(边缘计算)-端(终端)为基本框架，以机器人为载体，以功能模块化/功能即服务为理念的新一代机器人系统；所述机器人系统包括基于云计算的机器人自主训练平台以及基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台；利用5G通信架构中的计算分载特性，将传统机器人系统中对计算力要求非常高的功能模块转变为边缘计算服务；利用5G通信架构中存储分载特性，实现机器人传感器数据存储、节点间分享和上传，使整个机器人系统具备机器人节点间传感器数据和知识技能数据的共享功能，同时也为云端自主训练功能提供数据基础；
所述机器人系统基于云计算深度学习模型训练，依托于终端与边缘端不断汇聚的传感器数据，对机器人功能服务中的神经网络模型进行再训练和优化，形成基于自主训练的模型迭代能力，并通过模型下载与分发，更新边缘端模型，从而达到机器人功能的自主优化。
所述机器人系统支持5G的高带宽和低时延技术，支持基于云计算的模型训练自动化改进、机器人终端功能向边缘计算服务的迁移、边缘计算服务和资源的调度管理和机器人管理系统对边缘计算服务的管理。
所述机器人系统平台层以包括OpenStack、Kubernetes、Hadoop和Spark在内的开放技术为基础，通过使用稳定成熟的产品构建IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)和PaaS(Platformas a Service，平台即服务)，实现计算、存储和中间件资源集中统一管理与调度，降低物理设备及中间件的管理运行成本，为机器人应用层建设提供稳定高效的支撑；
所述机器人系统平台层提供的完整的IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)和PaaS(Platformas a Service，平台即服务)能力，包括计算、存储、网络、物联网、大数据和人工智能在内的基础计算能力；且所述机器人系统平台层的所有能力和资产都可以开放共享给各机器人企业和各开发者进行机器人业务创新。
所述基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台，服务机器人本体是服务的实施者，而实际功能则根据服务的需要无缝地在终端计算(机器人本体)、边缘计算和云计算之间分布和协同。
所述机器人系统支持多模态感知融合；一方面，为了支持机器人的移动、避障、交互和操作，所述机器人系统装备有多种传感器(如摄像头、麦克风阵列、激光雷达、超声波等)，同时结合应用环境中的传感器补足机器人的物理空间局限性；另一方面，为了调用不同复杂度的算法模块(例如SLAM，图像处理，人和物体的识别等)对强实时性要求的感知任务的传感器数据实现同步处理，机器人硬件系统和边缘计算协同支持(可能来自多个机器人的)多传感器数据同步和计算加速；为此，所述机器人系统采用能灵活组合CPU、FPGA和DSA(Domain-Specific Accelerator)的异构计算平台；对于没有强实时性要求的感知任务(如人的行为识别、场景识别等)则由云计算支持。
所述机器人系统支持自适应交互；一方面，为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力，所述机器人系统将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解，并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识；其中，通用知识和较少变化的领域知识存放在云端，而与地域和个性化服务相关的知识存放在边缘或者终端；另一方面，机器人系统通过统一的调用接口可以随时调用所有知识，并保证实时通讯；同时，机器人系统基于ROS2构造涵盖终端和网络侧的软件系统框架，以满足未来的需求。
所述机器人系统支持实时安全计算；一方面，在边缘服务器部署加速硬件，并构建隐私数据的安全传输和存储机制，限定其物理范围；另一方面，对于可以进行物理操作的机器人，构建独立的安全监测机制，从而保证即使机器人系统被远程攻击劫持后也不会造成物理安全损害。
所述机器人系统采用基于云计算的深度学习、机器学习模型训练与优化技术，使其具备自动神经网络或机器学习模型加载、数据集获取，自动训练、测试和模型下载更新功能。
所述机器人系统基于边缘计算服务特性的多种传感器高精地图，构建建图功能、自主导航功能以及复杂传感器数据处理业务功能的服务；以软件功能模块化为标准对机器人系统进行拆分，利用虚拟化技术手段完成功能模块服务化；同时根据机器人控制系统特性，结合边缘计算服务设计方法，将以往运行于机器人计算单元上的功能模块转化为边缘端服务。
所述基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台除了在云端构建现有机器人管理系统具有的功能外，还根据边缘计算服务的性质特点，增加了功能服务模块的管理与调度功能；同时，边缘服务器针对终端请求，能够实现服务模块快速加载和卸载，以实现服务请求的快速响应。
本发明的有益效果是：该基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，使机器人融合了基础设施和共享服务的优点，不仅能实现多台机器人之间信息与知识的共享，还能平衡机器人的计算负载，使多个智能机器人协同合作，而且借助云端大脑，机器人还可以独立于本体持续升级。
附图说明
附图1为本发明基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好的理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚，完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
该基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，将机器人系统功能模块与5G网络特性相结合，构建云(云计算、云存储及其它云技术)-边(边缘计算)-端(终端)为基本框架，以机器人为载体，以功能模块化/功能即服务为理念的新一代机器人系统；所述机器人系统包括基于云计算的机器人自主训练平台以及基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台；利用5G通信架构中的计算分载特性，将传统机器人系统中对计算力要求非常高的功能模块转变为边缘计算服务；利用5G通信架构中存储分载特性，实现机器人传感器数据存储、节点间分享和上传，使整个机器人系统具备机器人节点间传感器数据和知识技能数据的共享功能，同时也为云端自主训练功能提供数据基础；
所述机器人系统基于云计算深度学习模型训练，依托于终端与边缘端不断汇聚的传感器数据，对机器人功能服务中的神经网络模型进行再训练和优化，形成基于自主训练的模型迭代能力，并通过模型下载与分发，更新边缘端模型，从而达到机器人功能的自主优化。
所述机器人系统支持5G的高带宽和低时延技术，支持基于云计算的模型训练自动化改进、机器人终端功能向边缘计算服务的迁移、边缘计算服务和资源的调度管理和机器人管理系统对边缘计算服务的管理。
所述机器人系统平台层以包括OpenStack、Kubernetes、Hadoop和Spark在内的开放技术为基础，通过使用稳定成熟的产品构建IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)和PaaS(Platformas a Service，平台即服务)，实现计算、存储和中间件资源集中统一管理与调度，降低物理设备及中间件的管理运行成本，为机器人应用层建设提供稳定高效的支撑；
所述机器人系统平台层提供的完整的IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)和PaaS(Platformas a Service，平台即服务)能力，包括计算、存储、网络、物联网、大数据和人工智能在内的基础计算能力；且所述机器人系统平台层的所有能力和资产都可以开放共享给各机器人企业和各开发者进行机器人业务创新。
所述基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台，服务机器人本体是服务的实施者，而实际功能则根据服务的需要无缝地在终端计算(机器人本体)、边缘计算和云计算之间分布和协同。
所述机器人系统支持多模态感知融合；一方面，为了支持机器人的移动、避障、交互和操作，所述机器人系统装备有多种传感器(如摄像头、麦克风阵列、激光雷达、超声波等)，同时结合应用环境中的传感器补足机器人的物理空间局限性；另一方面，为了调用不同复杂度的算法模块(例如SLAM，图像处理，人和物体的识别等)对强实时性要求的感知任务的传感器数据实现同步处理，机器人硬件系统和边缘计算协同支持(可能来自多个机器人的)多传感器数据同步和计算加速；为此，所述机器人系统采用能灵活组合CPU、FPGA和DSA(Domain-Specific Accelerator)的异构计算平台；对于没有强实时性要求的感知任务(如人的行为识别、场景识别等)则由云计算支持。
所述机器人系统支持自适应交互；一方面，为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力，所述机器人系统将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解，并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识；其中，通用知识和较少变化的领域知识存放在云端，而与地域和个性化服务相关的知识存放在边缘或者终端；另一方面，机器人系统通过统一的调用接口可以随时调用所有知识，并保证实时通讯；同时，机器人系统基于ROS2构造涵盖终端和网络侧的软件系统框架，以满足未来的需求。
未来的服务机器人应用将有大量需要实时响应的情形(如语音交互、协同操作等)，因此需要在边缘服务器部署相应的加速硬件。同时，机器人也将处理大量涉及用户隐私的数据(如视频、图像、对话等)。所述机器人系统支持实时安全计算；一方面，在边缘服务器部署加速硬件，并构建隐私数据的安全传输和存储机制，限定其物理范围；另一方面，对于可以进行物理操作的机器人，构建独立的安全监测机制，从而保证即使机器人系统被远程攻击劫持后也不会造成物理安全损害。
当前，基于云计算的深度学习、机器学习模型训练与优化平台已经有相对成熟的技术方案，但普遍是泛用型云服务，除具有自动化的计算资源管理功能，神经网络或机器学习模型加载，数据集选择，模型下载和更新均需要用户手动完成。因此，针对云机器人系统功能需求，还需要对云计算训练平台进行进一步改进。所述机器人系统采用基于云计算的深度学习、机器学习模型训练与优化技术，使其具备自动神经网络或机器学习模型加载、数据集获取，自动训练、测试和模型下载更新功能。
针对既有机器人系统与云化机器人的显著差异——边缘计算服务，所述机器人系统基于边缘计算服务特性的多种传感器高精地图，构建建图功能、自主导航功能以及复杂传感器数据处理业务功能的服务；以软件功能模块化为标准对机器人系统进行拆分，利用虚拟化技术手段完成功能模块服务化；同时根据机器人控制系统特性，结合边缘计算服务设计方法，将以往运行于机器人计算单元上的功能模块转化为边缘端服务。
所述基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台除了在云端构建现有机器人管理系统具有的功能外，还根据边缘计算服务的性质特点，增加了功能服务模块的管理与调度功能；同时，边缘服务器针对终端请求，能够实现服务模块快速加载和卸载，以实现服务请求的快速响应。
与现有技术相比，该基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，具有以下特点：
1、实现了信息和知识共享
一个云端大脑可以控制很多机器人，云端大脑可以汇集来自所有连接机器人的视觉、语音和环境信息，经云端大脑智能分析处理后的数据信息可以被所有连接机器人使用。利用云服务器，各机器人本体获取和处理的信息可以保持最新，并安全备份。
2、能够平衡机器人计算负载
一些机器人功能需要较高的计算能力，利用云端平衡计算负载可以降低机器人本体的硬件需求，在保证能力的同时，让机器人更轻、更小、更便宜。
3、能够使多台机器人协同合作
通过云端大脑，机器人本体不再独立工作，多机器人可以协同工作，例如共同搬运货物，配合完成一整套工作流程等。
4、独立于本体持续升级
借助云端大脑，机器人可以独立于本体持续升级，不再依赖于本体硬件设备。
以上对本发明实例中的一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法进行了详细的介绍。本部分采用具体实例对发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实例仅用于帮助理解本发明的核心思想，在不脱离本发明原理的情况下，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：将机器人系统功能模块与5G网络特性相结合，构建云-边-端为基本框架，以机器人为载体，以功能模块化/功能即服务为理念的新一代机器人系统；所述机器人系统包括基于云计算的机器人自主训练平台以及基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台；利用5G通信架构中的计算分载特性，将传统机器人系统中对计算力要求非常高的功能模块转变为边缘计算服务；利用5G通信架构中存储分载特性，实现机器人传感器数据存储、节点间分享和上传，使整个机器人系统具备机器人节点间传感器数据和知识技能数据的共享功能，同时也为云端自主训练功能提供数据基础；
所述机器人系统基于云计算深度学习模型训练，依托于终端与边缘端不断汇聚的传感器数据，对机器人功能服务中的神经网络模型进行再训练和优化，形成基于自主训练的模型迭代能力，并通过模型下载与分发，更新边缘端模型，从而达到机器人功能的自主优化。
2.基于权利要求1所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统支持5G的高带宽和低时延技术，支持基于云计算的模型训练自动化改进、机器人终端功能向边缘计算服务的迁移、边缘计算服务和资源的调度管理和机器人管理系统对边缘计算服务的管理。
3.根据权利要求2所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统平台层以包括OpenStack、Kubernetes、Hadoop和Spark在内的开放技术为基础，通过使用稳定成熟的产品构建IaaS和PaaS，实现计算、存储和中间件资源集中统一管理与调度，降低物理设备及中间件的管理运行成本，为机器人应用层建设提供稳定高效的支撑；
所述机器人系统平台层提供的完整的IaaS和PaaS能力，包括计算、存储、网络、物联网、大数据和人工智能在内的基础计算能力；且所述机器人系统平台层的所有能力和资产都可以开放共享给各机器人企业和各开发者进行机器人业务创新。
4.根据权利要求3所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台，服务机器人本体是服务的实施者，而实际功能则根据服务的需要无缝地在终端计算、边缘计算和云计算之间分布和协同。
5.根据权利要求4项所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统支持多模态感知融合；一方面，为了支持机器人的移动、避障、交互和操作，所述机器人系统装备有多种传感器，同时结合应用环境中的传感器补足机器人的物理空间局限性；另一方面，为了调用不同复杂度的算法模块对强实时性要求的感知任务的传感器数据实现同步处理，机器人硬件系统和边缘计算协同支持多传感器数据同步和计算加速；为此，所述机器人系统采用能灵活组合CPU、FPGA和DSA的异构计算平台；对于没有强实时性要求的感知任务则由云计算支持。
6.根据权利要求5所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统支持自适应交互；一方面，为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力，所述机器人系统将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解，并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识；其中，通用知识和较少变化的领域知识存放在云端，而与地域和个性化服务相关的知识存放在边缘或者终端；另一方面，机器人系统通过统一的调用接口可以随时调用所有知识，并保证实时通讯；同时，机器人系统基于ROS2构造涵盖终端和网络侧的软件系统框架，以满足未来的需求。
7.根据权利要求6所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统支持实时安全计算；一方面，在边缘服务器部署加速硬件，并构建隐私数据的安全传输和存储机制，限定其物理范围；另一方面，对于可以进行物理操作的机器人，构建独立的安全监测机制，从而保证即使机器人系统被远程攻击劫持后也不会造成物理安全损害。
8.根据权利要求7所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统采用基于云计算的深度学习、机器学习模型训练与优化技术，使其具备自动神经网络或机器学习模型加载、数据集获取，自动训练、测试和模型下载更新功能。
9.根据权利要求8所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述机器人系统基于边缘计算服务特性的多种传感器高精地图，构建建图功能、自主导航功能以及复杂传感器数据处理业务功能的服务；以软件功能模块化为标准对机器人系统进行拆分，利用虚拟化技术手段完成功能模块服务化；同时根据机器人控制系统特性，结合边缘计算服务设计方法，将以往运行于机器人计算单元上的功能模块转化为边缘端服务。
10.根据权利要求9所述的基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法，其特征在于：所述基于云计算和边缘计算的机器人功能模块化服务调度与管理平台除了在云端构建现有机器人管理系统具有的功能外，还根据边缘计算服务的性质特点，增加了功能服务模块的管理与调度功能；同时，边缘服务器针对终端请求，能够实现服务模块快速加载和卸载，以实现服务请求的快速响应。
CN202010090529.2A 2020-02-13 2020-02-13 一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法 Pending CN111273892A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010090529.2A CN111273892A (zh) 2020-02-13 2020-02-13 一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010090529.2A CN111273892A (zh) 2020-02-13 2020-02-13 一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111273892A true CN111273892A (zh) 2020-06-12

Family

ID=70997062

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010090529.2A Pending CN111273892A (zh) 2020-02-13 2020-02-13 一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111273892A (zh)

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111741133A (zh) * 2020-08-17 2020-10-02 成都信息工程大学 一种云边端协同的气象智能预警系统
CN111783968A (zh) * 2020-06-30 2020-10-16 山东信通电子股份有限公司 一种基于云边协同的输电线路监测方法及系统
CN112025707A (zh) * 2020-08-28 2020-12-04 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于5g通信的机器人配送系统
CN112291728A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 上海市信产通信服务有限公司 基于5g网络的私有行业应用平台实现架构
CN112286151A (zh) * 2020-10-21 2021-01-29 山东华锐智能技术有限公司 基于微服务的多种类集群agv导航调度系统及方法
CN112297014A (zh) * 2020-12-31 2021-02-02 之江实验室 一种面向机器人的云边端架构下的深度学习模型分割方法
CN112394701A (zh) * 2020-12-10 2021-02-23 之江实验室 一种基于云边端混合计算环境的多机器人云控系统
CN112549020A (zh) * 2020-11-12 2021-03-26 国网上海市电力公司 一种用于带电作业机器人的管控系统及方法
CN112650560A (zh) * 2021-01-18 2021-04-13 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法
CN112668687A (zh) * 2020-12-01 2021-04-16 达闼机器人有限公司 云端机器人系统、云服务器、机器人控制模块和机器人
CN112667793A (zh) * 2020-12-31 2021-04-16 徐波 一种基于dnn的人机交互方法、装置、系统、电子设备和存储介质
CN112698618A (zh) * 2020-12-29 2021-04-23 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于机器视觉技术的服务器告警识别系统
CN113222170A (zh) * 2021-03-30 2021-08-06 新睿信智能物联研究院(南京)有限公司 一种用于物联网ai协同服务平台的智能算法和模型
CN113311789A (zh) * 2021-04-25 2021-08-27 北京工业大学 一种基于5g和类脑脉冲神经网络模型的仓储机器人的控制方法
CN114024966A (zh) * 2021-11-08 2022-02-08 广东电网有限责任公司 一种用于驱动人工智能模型的边缘计算机及系统
WO2022027884A1 (zh) * 2020-08-04 2022-02-10 广州番禺职业技术学院 一种云脑机器人智库创建方法及其装置、计算机终端设备
CN114383611A (zh) * 2021-12-30 2022-04-22 华南智能机器人创新研究院 一种移动机器人的多机协同激光slam方法、装置及系统
CN114493164A (zh) * 2021-12-30 2022-05-13 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统
CN114802519A (zh) * 2022-05-25 2022-07-29 西南科技大学 一种轮腿结构的机器人及其控制方法
CN115730475A (zh) * 2023-01-09 2023-03-03 广东省科学院智能制造研究所 一种云边端协同的柔性产线机器人学习系统及方法
CN115946132A (zh) * 2023-03-15 2023-04-11 江西丹巴赫机器人股份有限公司 一种智能密集库与物流机器人系统及其故障监测方法
US11630444B2 (en) 2020-11-30 2023-04-18 International Business Machines Corporation Artificial Intelligence empowered industrial Internet of Things
CN117119500A (zh) * 2023-10-25 2023-11-24 国网山东省电力公司东营供电公司 基于智能cpe模组的巡检机器人数据传输优化方法
WO2024001302A1 (zh) * 2022-06-30 2024-01-04 华为云计算技术有限公司 一种建图系统及相关方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016101638A1 (zh) * 2014-12-23 2016-06-30 国家电网公司 一种电力系统云仿真平台的运营管理方法
DE102017201857A1 (de) * 2017-02-07 2018-08-09 Siemens Aktiengesellschaft Netzwerksystem und Verfahren zur Überprüfung der Funktionsfähigkeit einer Cloud-basierten Steuerungsfunktion
CN109240821A (zh) * 2018-07-20 2019-01-18 北京航空航天大学 一种基于边缘计算的分布式跨域协同计算与服务系统及方法
CN110210806A (zh) * 2019-05-27 2019-09-06 大连理工大学 一种5g边缘计算的云基无人车架构及其控制评价方法
CN110581898A (zh) * 2019-10-09 2019-12-17 成都康胜思科技有限公司 基于5g和边缘计算的物联网数据终端系统
US20190392328A1 (en) * 2018-06-25 2019-12-26 International Business Machines Corporation Cognitive computing systems and services utilizing internet of things environment
CN110688488A (zh) * 2018-06-20 2020-01-14 南京网感至察信息科技有限公司 一种通用的知识图谱云服务系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016101638A1 (zh) * 2014-12-23 2016-06-30 国家电网公司 一种电力系统云仿真平台的运营管理方法
DE102017201857A1 (de) * 2017-02-07 2018-08-09 Siemens Aktiengesellschaft Netzwerksystem und Verfahren zur Überprüfung der Funktionsfähigkeit einer Cloud-basierten Steuerungsfunktion
CN110688488A (zh) * 2018-06-20 2020-01-14 南京网感至察信息科技有限公司 一种通用的知识图谱云服务系统
US20190392328A1 (en) * 2018-06-25 2019-12-26 International Business Machines Corporation Cognitive computing systems and services utilizing internet of things environment
CN109240821A (zh) * 2018-07-20 2019-01-18 北京航空航天大学 一种基于边缘计算的分布式跨域协同计算与服务系统及方法
CN110210806A (zh) * 2019-05-27 2019-09-06 大连理工大学 一种5g边缘计算的云基无人车架构及其控制评价方法
CN110581898A (zh) * 2019-10-09 2019-12-17 成都康胜思科技有限公司 基于5g和边缘计算的物联网数据终端系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"云边技术推动机器人结构创新" *
雅言;: ""云管边端"一体化建设――未来信息通信架构的发展趋势" *

Cited By (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111783968A (zh) * 2020-06-30 2020-10-16 山东信通电子股份有限公司 一种基于云边协同的输电线路监测方法及系统
CN111783968B (zh) * 2020-06-30 2024-05-31 山东信通电子股份有限公司 一种基于云边协同的输电线路监测方法及系统
WO2022027884A1 (zh) * 2020-08-04 2022-02-10 广州番禺职业技术学院 一种云脑机器人智库创建方法及其装置、计算机终端设备
CN111741133A (zh) * 2020-08-17 2020-10-02 成都信息工程大学 一种云边端协同的气象智能预警系统
CN111741133B (zh) * 2020-08-17 2020-11-24 成都信息工程大学 一种云边端协同的气象智能预警系统
CN112025707A (zh) * 2020-08-28 2020-12-04 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于5g通信的机器人配送系统
CN112286151A (zh) * 2020-10-21 2021-01-29 山东华锐智能技术有限公司 基于微服务的多种类集群agv导航调度系统及方法
CN112286151B (zh) * 2020-10-21 2022-04-15 济南蓝图士智能技术有限公司 基于微服务的多种类集群agv导航调度系统及方法
CN112291728A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 上海市信产通信服务有限公司 基于5g网络的私有行业应用平台实现架构
CN112549020A (zh) * 2020-11-12 2021-03-26 国网上海市电力公司 一种用于带电作业机器人的管控系统及方法
US11630444B2 (en) 2020-11-30 2023-04-18 International Business Machines Corporation Artificial Intelligence empowered industrial Internet of Things
WO2022116716A1 (zh) * 2020-12-01 2022-06-09 达闼机器人股份有限公司 云端机器人系统、云服务器、机器人控制模块和机器人
CN112668687A (zh) * 2020-12-01 2021-04-16 达闼机器人有限公司 云端机器人系统、云服务器、机器人控制模块和机器人
CN112668687B (zh) * 2020-12-01 2022-08-26 达闼机器人股份有限公司 云端机器人系统、云服务器、机器人控制模块和机器人
CN112394701A (zh) * 2020-12-10 2021-02-23 之江实验室 一种基于云边端混合计算环境的多机器人云控系统
CN112698618A (zh) * 2020-12-29 2021-04-23 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于机器视觉技术的服务器告警识别系统
CN112667793A (zh) * 2020-12-31 2021-04-16 徐波 一种基于dnn的人机交互方法、装置、系统、电子设备和存储介质
CN112297014B (zh) * 2020-12-31 2021-04-27 之江实验室 一种面向机器人的云边端架构下的深度学习模型分割方法
CN112667793B (zh) * 2020-12-31 2023-08-22 徐波 一种基于dnn的人机交互方法、装置、系统、电子设备和存储介质
CN112297014A (zh) * 2020-12-31 2021-02-02 之江实验室 一种面向机器人的云边端架构下的深度学习模型分割方法
CN112650560B (zh) * 2021-01-18 2022-10-18 山东浪潮科学研究院有限公司 一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法
CN112650560A (zh) * 2021-01-18 2021-04-13 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种基于容器化设计的云化机器人模型下发方法
CN113222170B (zh) * 2021-03-30 2024-04-23 新睿信智能物联研究院(南京)有限公司 一种用于物联网ai协同服务平台的智能算法和模型
CN113222170A (zh) * 2021-03-30 2021-08-06 新睿信智能物联研究院(南京)有限公司 一种用于物联网ai协同服务平台的智能算法和模型
CN113311789A (zh) * 2021-04-25 2021-08-27 北京工业大学 一种基于5g和类脑脉冲神经网络模型的仓储机器人的控制方法
CN114024966A (zh) * 2021-11-08 2022-02-08 广东电网有限责任公司 一种用于驱动人工智能模型的边缘计算机及系统
CN114493164A (zh) * 2021-12-30 2022-05-13 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统
CN114493164B (zh) * 2021-12-30 2024-04-09 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统
CN114383611A (zh) * 2021-12-30 2022-04-22 华南智能机器人创新研究院 一种移动机器人的多机协同激光slam方法、装置及系统
CN114802519A (zh) * 2022-05-25 2022-07-29 西南科技大学 一种轮腿结构的机器人及其控制方法
WO2024001302A1 (zh) * 2022-06-30 2024-01-04 华为云计算技术有限公司 一种建图系统及相关方法
CN115730475A (zh) * 2023-01-09 2023-03-03 广东省科学院智能制造研究所 一种云边端协同的柔性产线机器人学习系统及方法
CN115946132A (zh) * 2023-03-15 2023-04-11 江西丹巴赫机器人股份有限公司 一种智能密集库与物流机器人系统及其故障监测方法
CN117119500A (zh) * 2023-10-25 2023-11-24 国网山东省电力公司东营供电公司 基于智能cpe模组的巡检机器人数据传输优化方法
CN117119500B (zh) * 2023-10-25 2024-01-12 国网山东省电力公司东营供电公司 基于智能cpe模组的巡检机器人数据传输优化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111273892A (zh) 一种基于云端技术和边缘计算实现智能机器人的方法
US10831197B2 (en) Personality sharing among drone swarm
US20240015196A1 (en) Low latency wireless communication system for teleoperated vehicle environments
US11170293B2 (en) Multi-model controller
CN110390246A (zh) 一种边云环境中的视频分析方法
WO2020181729A1 (zh) 一种基于分布式并行计算的路径规划方法及其系统
CN112272234B (zh) 一种实现边云协同智能即服务的平台管理系统及方法
CN111950927A (zh) 一种智能工厂多源异构大数据的获取与管理系统
US11468334B2 (en) Closed loop model-based action learning with model-free inverse reinforcement learning
CN113612820A (zh) 基于SuperEdge和EdgeXFoundry的云边端设备平台控制架构和方法
CN113179190B (zh) 边缘控制器、边缘计算系统及其配置方法
Sacco et al. An architecture for adaptive task planning in support of IoT-based machine learning applications for disaster scenarios
JP2020021454A (ja) 意味知識に基づく動的な効用算出のためのシステムおよび方法
Sacco et al. Resource inference for sustainable and responsive task offloading in challenged edge networks
Gourisaria et al. Artificially intelligent and sustainable Smart Cities
CN109062677B (zh) 一种无人机系统计算迁移方法
EP4020320A1 (en) Autonomous machine knowledge transfer
US20220383073A1 (en) Domain adaptation using domain-adversarial learning in synthetic data systems and applications
US20230297885A1 (en) Big data-based modular ai engine server and driving method of the same
US20210343091A1 (en) Deported compute for teleoperation and autonomous systems
CN115861755A (zh) 特征融合方法、装置、电子设备及自动驾驶车辆
Jeong et al. Probability machine-learning-based communication and operation optimization for cloud-based UAVs
CN110647166A (zh) 均衡能耗的无人机编队信息交互拓扑在线优化方法和装置
CN117076134B (zh) 基于人工智能的无人机状态数据处理方法及系统
Seisa et al. Edge connected ARWs

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination