三菱电机推出MELFA系列工业机器人
机器人行业发展已经进入了下半场面，未来机器人将结合人工智能、物联网、云计算等技术，达到柔性化、智能化和更高效的能力水平。新一代机器人能够进入更多的应用场景，从制造到物流、医疗、建筑、交通等领域不断延伸，为人类社会向前发展提供强大的动力。
近日，三菱电机宣布已收购了美国一家技术创业公司realtime robotics的股权，该公司致力于开发运动规划技术，并推进其项目的商业化落地。此次三菱电机注入资金，将帮助realtime robotics加速工业机器人系统的研发，推出安全性和更高性能的解决方案。
在机器人方面，三菱电机推出了melfa系列工业机器人，并加入了视觉能力，力传感器和人工智能技术，实现了高速、高精度拾取和控制解决方案。据悉，三菱电机预计将在2020年推出新的工业机器人系统，realtime robotics的运动规划技术将整合到一起。
为什么需要实时运动规划？
运动规划是利用计算机和软件算法技术，确定机器人达到目的地的最优路径的过程，同时保证不与任何障碍物碰撞，该技术主要应用于工业机器人和自动驾驶汽车方向。三菱电机作为工业自动化领先厂商，通过收购realtime robotics将可以进一步增强其智能制造解决方案。
提前计划机器人的运动路线，让机器人按指定的规划进行运动，这似乎并不难，但希望机器人实时做出反应就不是容易实现。传统的机器人每次需要重新规划其路线时必须停下并等待30分钟，当遇到一些变化的环境显示是无效的。
realtime robotics的运动路径规划解决方案可以进行实时计算，规划出机器人或者自动驾驶最佳路径，以降低车辆行驶过程的风险和提升设备的使用效率。随着智能工厂中移动机器人的增加，用于搬运的agv机器人在路径规划下进行，可以为企业创造更高的收益。
实时运动规划的解决方案
虽然，过去十年中运动规划算法有了很大的改进，但想要在机器人上实现实时规划路线却是很难的，这种规划算法对于硬件的要求很高。对于机器人的运动规划，目前有四个方案。
第一个是realtime robotics的rapid plan处理器解决方案，rapidplan可以每秒30帧的速度进行多达800000次动作，满足不断变化环境下识别和响应的需求，从而实现机器人和自动驾驶汽车的实时引导。
第二个是英特尔的片上系统search-and-rescue soc，其运动规划是通过专用加速器实现的，包括控制小型机器人所需的所有计算功能，例如实时传感和处理、电源管理、驱动和通信等等。
第三个是明尼苏达大学一个团队开发的wave computer，它是一种专用于运行ai算法的固态芯片，比在计算机和图形处理器上运行相同算法的能效高出约100万倍。wave computer不仅限于运动规划，还可以用于更多应用程序。
第四个是密歇根大学研究人员的slammer，这是一种专用芯片，使用同步本地化和映射（slam）。slam已经在新一代移动机器人中使用，能够即时构建地图，同时还能定位机器人在该地图内的位置。
机器人运动规划的未来
目前，运动规划所需的计算仍然依赖于云端服务器，需要移动机器人将现场数据上传到云端，这种方法必需保证有稳定可靠和高速的网络，不然，实时性的效果会很拉低。从长远来看，在云端进行运动规划并不是一个可行的解决方案。
自动驾驶汽车汽车已对有了专门的硬件平台，新的硬件技术对于机器人是至关重要的。在工业机器人中，没有实时生成计划路线，实际上是非常危险的。所以，机器人需要一个运动规划器，使得机器人能够在边缘完成路线规划的任务。
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为什么需要实时运动规划？
运动规划是利用计算机和软件算法技术，确定机器人达到目的地的最优路径的过程，同时保证不与任何障碍物碰撞，该技术主要应用于工业机器人和自动驾驶汽车方向。三菱电机作为工业自动化领先厂商，通过收购realtime robotics将可以进一步增强其智能制造解决方案。
提前计划机器人的运动路线，让机器人按指定的规划进行运动，这似乎并不难，但希望机器人实时做出反应就不是容易实现。传统的机器人每次需要重新规划其路线时必须停下并等待30分钟，当遇到一些变化的环境显示是无效的。
realtime robotics的运动路径规划解决方案可以进行实时计算，规划出机器人或者自动驾驶最佳路径，以降低车辆行驶过程的风险和提升设备的使用效率。随着智能工厂中移动机器人的增加，用于搬运的agv机器人在路径规划下进行，可以为企业创造更高的收益。
实时运动规划的解决方案
虽然，过去十年中运动规划算法有了很大的改进，但想要在机器人上实现实时规划路线却是很难的，这种规划算法对于硬件的要求很高。对于机器人的运动规划，目前有四个方案。
第一个是realtime robotics的rapid plan处理器解决方案，rapidplan可以每秒30帧的速度进行多达800000次动作，满足不断变化环境下识别和响应的需求，从而实现机器人和自动驾驶汽车的实时引导。
第二个是英特尔的片上系统search-and-rescue soc，其运动规划是通过专用加速器实现的，包括控制小型机器人所需的所有计算功能，例如实时传感和处理、电源管理、驱动和通信等等。
第三个是明尼苏达大学一个团队开发的wave computer，它是一种专用于运行ai算法的固态芯片，比在计算机和图形处理器上运行相同算法的能效高出约100万倍。wave computer不仅限于运动规划，还可以用于更多应用程序。
第四个是密歇根大学研究人员的slammer，这是一种专用芯片，使用同步本地化和映射（slam）。slam已经在新一代移动机器人中使用，能够即时构建地图，同时还能定位机器人在该地图内的位置。
机器人运动规划的未来
目前，运动规划所需的计算仍然依赖于云端服务器，需要移动机器人将现场数据上传到云端，这种方法必需保证有稳定可靠和高速的网络，不然，实时性的效果会很拉低。从长远来看，在云端进行运动规划并不是一个可行的解决方案。
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