在Humanoids2010会议上,卡耐基梅隆大学的JamesKuffner教授提出了“云机器人”的概念,引起了广泛的讨论。Humanoids2010会议上很多专家对云机器人比较看好,或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。
背景概念
要更详细地了解云机器人,首先要了解云计算。云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分:
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、平台、软件)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用,随时扩展,按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
广义云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的,也可以使任意其他的服务。
云计算的“云”,可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源,通常为一些大型服务器集群,包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来,并由软件实现自动管理,无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。
从此可以看出,云机器人并不是指某一个机器人,也不是某一类机器人,而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。比如,机器人通过摄像头可以获取一些周围环境的照片,上传到服务器端,服务器端可以检索出类似的照片,可以计算出机器人的行进路径来避开障碍物,还可以将这些信息储存起来,方便其它机器人检索。所有机器人可以共享数据库,减少开发人员的开发时间。
RoboEarth让我们看到云机器人不仅是概念,而已经开始实施。云机器人作为机器人学术领域的一个新概念,其重要意义在于借助互联网与云计算,帮助机器人相互学习和知识共享,解决单个机器自我学习的局限性。
RoboEarth是专门为机器人服务的一个网站,是一个巨大的网络数据库系统,机器人在这里可以分享信息、互相学习彼此的行为与环境。单个的机器人是孤立的,其功能和行为在出厂基本已经设定好了,而且很多机器人不具备自我学习能力。因此,当机器人处于陌生的、非结构化的环境时,就不能读懂环境并有效应对一些事情。面对人类生活环境的多样性,机器人能否自我学习,如今快速发展的传感器技术可以让研究者们收集大量的传感器信息,数据挖掘工具也能够提取更有效的模型,强大的互联网技术(如云计算)可以让开发者获取比机器自我学习更多的信息。
云机器人的应用广泛且多样,以下是一些主要的应用领域:
数据处理与分析:云机器人能够处理和分析大量数据,利用云端的强大计算能力,生成结论和报告,帮助用户做出更明智的决策。
自动化流程:在工业自动化领域,云机器人可以执行各种自动化任务,如生产线上的装配工作,通过云端进行任务调度和路径规划,提高生产效率。
智能推荐与服务:结合机器学习技术,云机器人可以分析用户偏好和行为,提供个性化的推荐和服务,如电商平台的商品推荐或智能家居设备的自动化控制。
语言交互与聊天:云机器人使用自然语言处理技术,理解用户输入的文本或语音,并进行相应的回复或执行任务,可用作智能客服或聊天伙伴。
教育与培训:在教育领域,云机器人可以作为教学工具,为学生提供个性化的学习体验,通过云端资源共享,帮助学生更好地学习各种知识。
医疗与健康:在医疗领域,云机器人可以辅助医生进行诊断、分析和制定治疗方案,同时提供健康咨询和监测服务,提高医疗服务的质量和效率。
家庭与生活服务:云机器人还可以应用于家庭生活中,如管理家务、提供健康饮食和锻炼建议等,使家庭生活更加智能化和便捷。
物流与交通:在物流和交通领域,云机器人可以提供物流跟踪、路线规划等服务,优化物流运输过程,降低成本并提高运输效率。
综上所述,云机器人的应用涵盖了数据处理、自动化、智能推荐、语言交互、教育、医疗、家庭生活和物流与交通等多个领域,展现了其巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展,云机器人的应用领域还将进一步拓展。