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施耐德/SCHNEIDER
移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统，它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果。移动机器人既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，同时也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。
近年来，我国人口出生率呈持续下降趋势，制造业的人口红利逐渐消失。而原本享受我国高出生率带来的人口红利的行业，如3C电子、物流、汽车制造等，都面临劳动率低、生产率低的问题。
因此，作为人力资源的一大替代品，移动机器人(AGV)的需求变得愈发旺盛。与此同时，随着物流系统的迅速发展，机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展。不论是生产、仓储中种类繁多且沉重的物料或者成品，还是物流分拣中爆发式增长的快递包裹，当前移动机器人技术已经达到可批量应用的时间窗口。但是却仍然存在一定的问题。工作范围受限，业务覆盖受限、提供服务受限、运维成本过高是目前移动机器人面临的几大难题。
自主定位的机器人面临挑战
面对移动机器人目前存在的难题，其根本原因是关键技术(长期自主移动和大面积覆盖移动)并没有得到很好地突破。
移动机器人在在运作过程中，需要覆盖大面积的区域，因此需要大量的数据来描述不同的环境。同时要求移动机器人能适应动态场景。例如：移动机器人在检测和跟踪静态或者动态的物体时，要学习更多的知识来预测环境的变化。
不仅如此，移动机器人需要长时间运行，对数据的存储量要求也越来越多。因此便需要更多的存储空间和更强的运算能力，而如果只是靠机器人的单机的本体很难实现的。
云机器人的技术突破
机器人单机本体满足不了现今的技术需求，云机器人便应运而生了。它利用机器人端的运算以及云端的运算进行机器人技术的研究。
云机器人有几个优点，第一：可以利用云机器人的框架弹性分配计算资源，这样就可以用在复杂环境中的同时定位与制图。
第二：可以在这个框架下访问大量的数据库，例如在做识别和抓取物体的时候，需要用很多的数据库来比对，另外如果做基于外包地图的长期定位，也需要访问大量的地图的数据库。而云机器人可以提供大量数据。
第三：可以形成知识共享，也就是多机器人系统间的信息共享。这就意味着这些多机器人之间可以根据情况配备不同的装备，但是它们之间可以在云端形成一些知识共享。
总而言之，云机器人的技术突破主要体现在：一，充分利用云端的无线存储空间和丰富的数据库资源，来降低对机载传感器的要求，设计分布式算法，寻求云端的强大计算能力和机器人实时要求之间的平衡。二，补偿由于网络不稳定引起的断网问题，以及由于云端和机器人端数据的频繁交互引起的网络延迟。
随着5G时代的到来，我们能够使用高带宽、低延时、高并发的通讯网络，这样云、网、端三位一体的云机器人才可能真正得到大规模的应用，从而让移动机器人来扩展环境覆盖面积、提升业务覆盖能力、增强场景覆盖力、降低运维成本。这样整个服务机器人商业化的进程才会真正进入到一个新的时代。
(原标题：5G时代下，移动机器人如何出其“智”胜)
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