自主移动机器人被认为是无人驾驶运输车辆的下一步。这种发展的背后是什么？

自主移动机器人（AMR）市场正在蓬勃发展。2020 年，市场规模已经到达 3.56 亿美元。MarketWatch预测，到 2026 年，市场规模将以 15.9% 的复合年增长率 (CAGR) 增长到 10.11 亿美元。

直到最近，AGV 仍代表着最新的技术，它们能够将原材料、在制品和成品运输到生产线，或者从仓库和物流中心存储和取回货物。AGV 结合使用软件和基于传感器的引导系统来控制其运动。它们在移动负载时执行安全可靠的工作，因为它们在固定路径上工作，并具有精确控制的加速和减速以及障碍物检测。

但是，AGV缺乏灵活性。例如，如果生产线的布局发生变化，则必须相应地调整轨道引导，这通常与时间和金钱的花费有关。如果 AGV 检测到障碍物，它就会停下来，直到有人移开该物体。此外，AGV 无法与人类交互，因为车队管理系统是集中式的，并且在没有点对点通信的情况下工作。

AMR 更加灵活：当操作布局发生变化时，同步定位和地图构建 (SLAM) 允许机器人探索仍然未知的空间自动生成地图，而无需操作员的任何额外努力或成本。AMR 使用一系列传感器技术以及摄像头检测和实时通信技术的组合来动态检测和避开包括人在内的障碍物。

新方向

AGV与AMR的比较

机器人操作系统（ROS）是用于开发机器人软件的开源框架，即既不是机器人也不是操作系统。ROS 由美国斯坦福大学的研究生 Eric Berger 和 Keenan Wyrobek 于 2007 年创建，其目标是让对机器人硬件了解最少的软件开发人员能够为机器人编写软件。用来帮助开发人员建立机器人应用程序，它提供了硬件抽象、设备驱动、函数库、可视化工具、消息传递和软件包管理等诸多功能。

今天，ROS Classic (ROS 1) 提供了许多强大的软件包、工具和教程，其中包括用于开发各种机器人应用程序的硬件。ROS 构建块包括传感器融合、导航、可视化和运动规划。

ROS 1 最初是为学术用途而开发的，需要完美的沟通。然而，在实践中，这远非完美，尤其是在工业领域。带宽、网络选项、通信范围和电池供电移动机器人的收发器功耗等可变因素也使找到最佳解决方案变得困难。此外，ROS 1 仅适用于单个机器人。让多机器人工厂更智能地工作需要协作技能。这就是 ROS 2 发挥作用的地方，它基于 DDS 通信框架，通过启用 AMR 实时点对点通信（即所谓的群自治）来分散车队管理系统。

从 ROS 1 到 ROS 2 的迁移实现了群体机器人的自主性

一群自主移动机器人可以在很少或没有人工操作员监督的情况下执行其任务。但是，该行业需要从 ROS 1 转向 ROS 2 才能实现这一目标。这种迁移是一个挑战。

对于已经使用 ROS 1 的开发人员来说，存在三个主要挑战：复杂性、可扩展性和可升级性。AMR 设计很复杂。从计算平台到传感器、运动控制器和机械设计，构建机器人系统需要用户选择和购买硬件并安装软件（操作系统（OS）、驱动程序和软件包）。如果他们对系统不熟悉，则可能需要长达一个月的时间才能完成系统集成。如果需要实时功能或专用服务质量 (QoS) 等扩展功能，则开发人员必须自己编写代码。当构建机器人作为概念验证时，可扩展性和部署问题是主要问题。

ROS 1 在概念上并非旨在跨多个 AMR 进行通信。在这种情况下，车队系统将面临准确性问题、故障或损坏的风险。此外，到 2025 年，对 ROS 1 的支持将达到生命周期结束 (EOL)；受影响的公司必须决定如何管理从 ROS 1 到 ROS 2 的迁移。

ROS 2 是将 ROS 1 从学术界带到工业领域的更新。ROS 2 支持多个机器人进行工业使用，这些机器人能够协作和可靠、容错、实时通信。以 DDS 为骨干，ROS 2 提供了一个统一的数据交换环境（例如数据流），允许 AMR 群进行通信。具有分布式数据服务 (DDS) 技术的其他设备也可以使用数据流进行共享数据交换。

DDS 是 ROS 2 的关键组件。该技术的核心是 Data-Centric Publish-Subscribe (DCPS) 标准，它提供了一个可供所有独立应用程序访问的全局数据空间。美国海军使用 ROS 2 解决了舰艇上因重大软件升级而导致的复杂网络环境中的兼容性问题。自 2004 年由对象管理组织 (OMG) 发布以来，DDS 已被广泛用作自主和复杂系统中分布式实时通信的数据发布订阅模式的标准解决方案。

正确的AMR解决方案

在寻找合适的基于ROS 2的AMR解决方案时，有几个方面需要考虑。公司必须首先确定系统是否针对AMR导航进行了优化，包括硬件和软件整合，以避免耗时的依赖性、版本问题和编译错误。

为了实现传感器融合的高精度，多个集成传感器的时间同步至关重要，例如GMSL（千兆位多媒体串行链接）图像和惯性测量单元（IMU）。

为了优化内部数据处理，系统应该有一个共享内存机制。在传统的实现方式中，系统中的进程必须通过操作系统的网络层转发消息，这导致了延迟。访问共享内存和直接传输是优化的方法，可以大大降低延迟。

所设计的解决方案应该能够实现分散的通信，支持蜂群的自主性，同时确保容错和冗余。

最后，应评估该解决方案是否易于实施。一些供应商提供具有优化的DDS性能的软件开发工具包，以支持蜂群结构并确保可靠的通信。Eclipse Cyclone DDS是一个快速可靠的DDS实现，被ROS 2技术指导委员会（TSC）选为ROS 2 Galactic Geochelone版本的默认ROS中间件（RMW）。这种默认配置适用于大多数开发人员，但非默认的RMW配置也是可能的。

选择提供集成开发环境（IDE）、具有经过测试和验证的软件包的应用程序以及参考设计的示例代码的供应商是一个好主意，这样可以更容易实现和更快部署。为了使开发者更容易从ROS 1迁移到ROS 2，一些供应商提供了不同方法的迁移指南，强调了与迁移过程有关的好处和问题。

用于蜂群自主的FARobot

FARobot-AMR是Adlink和富士康的一个联合项目

Adlink目前正在与鸿海科技集团（富士康）合作。富士康正在其生产设施中使用FTF，但希望提高其生产线的灵活性。因此，富士康与Adlink成立了一家名为FARobot的合资企业，利用ROS 2开发先进的蜂群机器人系统（SRS）和自主移动机器人解决方案。

由于AMR之间的实时通信，它们可以进行任务调度和分配，并通过点对点通信确定每个ARM的位置路径。如果其中一个AMR出现故障，车队立即提供备份，并派出最合适的机器人来协助。

用DDS进行实时整合的私有5G

通过部署FTF，机床制造商Fair Friend Group（友嘉实业集团，FFG）希望提高灵活性，以便能够提高效率和降低成本。与Adlink和中国台湾信息产业研究所（III）一起，FFG计划建立智能工厂。这必须考虑到制造的灵活性、工厂扩张和生产线的快速变化。由于这种环境的关键是通信，DDS适合作为有线和无线生产环境以及具有多种无线技术的中间件。

Eddie Liu是位于台湾台北的Adlink公司的AMR产品经理。

蜂群自主的第一个实施是在FFG成员Anest Iwata位于台湾新竹县湖口镇的工厂的工业级喷枪的生产线上。生产设备和操作监控中心使用私人5G与DDS实时整合生产线信息，并与AMR连接，将零件和部件运送到多个检查部门，以提高生产力。

该实施方案包括三项技术应用：AMR解决方案、自动光学检测（AOI）和增强现实智能眼镜。这种组合使工厂的投资回报率提高了15%，生产成本降低了20%。