18、智能自动化中机器人物联网的探索

智能自动化中机器人物联网的探索

1. 计算需求与技术

在机器人物联网（Internet of Robotic Things）的应用场景中，会产生大量的数据，为确保系统高效运行，这些数据必须得到处理。然而，机器人本身的计算能力和数据存储能力通常较低。这与物联网设备在数据生成、处理、存储和驱动方面的操作类似，因此，机器人物联网网络需要更强大的计算能力和更大的数据存储容量。云架构和云计算为此提供了所需的资源。

云计算是物联网、机器人技术和云计算的协同技术，即云机器人物联网。它在无线联网、通信技术和大数据存储方面取得了进展。不过，云计算在机器人物联网应用中存在一些需要考虑的特点：
- 应用的敏感性和延迟要求 ：在机器人物联网应用中，对敏感性和延迟有较高要求，但在与生命相关的应用中可能会带来高风险。
- 物联网的自主性和有限计算能力 ：相对于虚拟化机器，物联网具有一定的自主性，但计算能力有限。
- 设备集成的复杂性 ：将多样化的物联网设备和异构的机器人设备集成到一个系统中协同工作是一项繁琐的任务。

为克服这些风险，可以采用雾计算和边缘计算。

边缘计算，即多接入边缘计算，在数据产生的网络端进行数据处理，而不是像传统仓库那样集中处理数据。使用边缘设备可以作为核心网络的入口点，分布式节点（如边缘或智能设备）可以完成全部计算，而无需依赖集中式云环境。以下是边缘计算在不同场景中的优势：
- 智能自主控制车辆 ：智能车辆应具备自动驾驶选项，能够在不持续连接云进行数据处理的情况下自主运行，同时还