机器人崛起！MiR 公司 Go AI 团队帮助工厂机器人实现导航功能
2020-03-30 18:12
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借助基于 Jetson Xavier NX GPU 的 AI 推理，移动工业机器人可实现车间内导航功能。
和许多软件开发者一样，Elias Sorensen 一直专注于 AI 研究。如今，他和他的 10 人团队正在“教授”机器人掌握导航功能。
一旦他们完成“教学”，首届“自主机器毕业班”就将前往工厂和仓库，而这一切都离不开 NVIDIA Jetson Xavier NX GPU 的赋能。
“最终目标是让机器人的行为符合人类的理解方式，这样就更易于人类与其一起协同工作。而 Xavier NX 堪称这一领域的最前沿。" Sorensen 如是说。他将在 GTC Digital 上带来一场关于MiR相关研究工作的在线讲座。
MiR 的低悬臂机器人携带了重达 2200 磅的托盘，配备了激光雷达和近距离传感器，以及多个摄像头，该团队目前正在将这些与 Jetson Xavier GPU 相连接。
通过推理实现导航
新的数字大脑将扮演飞行员的角色。它们将融合传感器数据，让机器人在人、叉车和其他物体周围导航，根据需要对安全区域动态地进行重新测绘，并改变速度。
智能机器人使用 NVIDIA 的 DeepStream 和 TensorRT 软件，基于 AWS 云端 NVIDIA GPU 上训练出的模型，在 Xavier NX 上运行 AI 推理任务。
MiR 选择 Xavier 是因其同时具备高性能、低功耗和低价格、以及丰富的软件。
"降低AI处理的成本和功耗对我们来说非常重要，"Sorensen 说道，"我们制造的是小型电池驱动型机器人，价格是我们的主要卖点。"他指出，MiR 迄今已为福特（Ford）、霍尼韦尔（Honeywell）和丰田（Toyota）等用户部署了 3000 多个机器人。
全新自主模型的原型尚在构建之中。该团队正在训练其目标探测模型，为首次试点测试做准备。
Jetson Nano 赋能远程视觉
这是 MiR 的首款重要 AI 产品，但并非其推出的首款产品。自去年 11 月，该公司已推出了搭载 Jetson Nano GPU 的智能独立式摄像头。
这款基于 Nano 的摄像头能够以每秒 15 帧的速度处理视频，以检测物体。它们彼此之间、以及与其他机器人之间可通过网联，增强机器人视觉并助力其导航。
Nano 摄像头和基于 Xavier 的机器人都能在本地处理所有摄像头数据，只有发送导航决策时采用网络。“对于这样一个外形较小而功能强大的模块来说，这是个很大的优势，因为我们的许多客户都非常注重隐私。”Sorensen 说道。
MiR 开发了一种工具，客户借助这一工具，只需向摄像头展示物体图片，如机器人和叉车，就能完成对摄像头的训练，从而能够轻松地使摄像头实现定制化，这也是该产品取得成功的重要标志，他补充道。
通过仿真进行 AI 训练
该公司希望，其智能机器人的训练工作，对于客户现场的非技术人员也能同样轻松。
但这却存在更大的挑战。公共道路有标准的交通标志，但每个工厂和仓库的地板布局、标志和托盘类型却各异。
MiR 的 AI 团队旨在创建一种仿真工具，将机器人放置在用户可自定义的虚拟工作区域。有了这样的仿真，用户即使不是 AI 专家，也能像如今训练智能摄像头一样，对其智能机器人进行训练。
该公司目前正在研究 NVIDIA 公司的 Isaac 平台，该平台支持通过仿真进行训练。
MiR 正在为旗下工业机器人配备 AI 设备
对于 MiR，自主机器时代的旅程才刚刚开始。其母公司 Teradyne 在 2 月份宣布，将投资 3600 万美元，在欧登塞建立一个协作机器人（也称为 co-bot）研发中心，这是 MiR 与其姐妹公司 Universal Robotics 之间合作的一部分。
研究机构 ABI 的市场观察人士预测，至 2030 年，协作机器人市场规模有望扩大至 120 亿美元。根据丹麦（Danish）分析公司 Damvad 的数据，2018 年，包括 MiR 和 Universal 在内的丹麦公司在这一新兴市场中获利 9.95 亿美元。
Sorensen 表示，借助 NVIDIA 这样的公司所具备的潜力和提供的强大支持，"机器人行业也迎来了发展良机。"
和许多软件开发者一样，Elias Sorensen 一直专注于 AI 研究。如今，他和他的 10 人团队正在“教授”机器人掌握导航功能。
一旦他们完成“教学”，首届“自主机器毕业班”就将前往工厂和仓库，而这一切都离不开 NVIDIA Jetson Xavier NX GPU 的赋能。
“最终目标是让机器人的行为符合人类的理解方式，这样就更易于人类与其一起协同工作。而 Xavier NX 堪称这一领域的最前沿。" Sorensen 如是说。他将在 GTC Digital 上带来一场关于MiR相关研究工作的在线讲座。
MiR 的低悬臂机器人携带了重达 2200 磅的托盘，配备了激光雷达和近距离传感器，以及多个摄像头，该团队目前正在将这些与 Jetson Xavier GPU 相连接。
通过推理实现导航
新的数字大脑将扮演飞行员的角色。它们将融合传感器数据，让机器人在人、叉车和其他物体周围导航，根据需要对安全区域动态地进行重新测绘，并改变速度。
智能机器人使用 NVIDIA 的 DeepStream 和 TensorRT 软件，基于 AWS 云端 NVIDIA GPU 上训练出的模型，在 Xavier NX 上运行 AI 推理任务。
MiR 选择 Xavier 是因其同时具备高性能、低功耗和低价格、以及丰富的软件。
"降低AI处理的成本和功耗对我们来说非常重要，"Sorensen 说道，"我们制造的是小型电池驱动型机器人，价格是我们的主要卖点。"他指出，MiR 迄今已为福特（Ford）、霍尼韦尔（Honeywell）和丰田（Toyota）等用户部署了 3000 多个机器人。
全新自主模型的原型尚在构建之中。该团队正在训练其目标探测模型，为首次试点测试做准备。
Jetson Nano 赋能远程视觉
这是 MiR 的首款重要 AI 产品，但并非其推出的首款产品。自去年 11 月，该公司已推出了搭载 Jetson Nano GPU 的智能独立式摄像头。
这款基于 Nano 的摄像头能够以每秒 15 帧的速度处理视频，以检测物体。它们彼此之间、以及与其他机器人之间可通过网联，增强机器人视觉并助力其导航。
Nano 摄像头和基于 Xavier 的机器人都能在本地处理所有摄像头数据，只有发送导航决策时采用网络。“对于这样一个外形较小而功能强大的模块来说，这是个很大的优势，因为我们的许多客户都非常注重隐私。”Sorensen 说道。
MiR 开发了一种工具，客户借助这一工具，只需向摄像头展示物体图片，如机器人和叉车，就能完成对摄像头的训练，从而能够轻松地使摄像头实现定制化，这也是该产品取得成功的重要标志，他补充道。
通过仿真进行 AI 训练
该公司希望，其智能机器人的训练工作，对于客户现场的非技术人员也能同样轻松。
但这却存在更大的挑战。公共道路有标准的交通标志，但每个工厂和仓库的地板布局、标志和托盘类型却各异。
MiR 的 AI 团队旨在创建一种仿真工具，将机器人放置在用户可自定义的虚拟工作区域。有了这样的仿真，用户即使不是 AI 专家，也能像如今训练智能摄像头一样，对其智能机器人进行训练。
该公司目前正在研究 NVIDIA 公司的 Isaac 平台，该平台支持通过仿真进行训练。
MiR 正在为旗下工业机器人配备 AI 设备
对于 MiR，自主机器时代的旅程才刚刚开始。其母公司 Teradyne 在 2 月份宣布，将投资 3600 万美元，在欧登塞建立一个协作机器人（也称为 co-bot）研发中心，这是 MiR 与其姐妹公司 Universal Robotics 之间合作的一部分。
研究机构 ABI 的市场观察人士预测，至 2030 年，协作机器人市场规模有望扩大至 120 亿美元。根据丹麦（Danish）分析公司 Damvad 的数据，2018 年，包括 MiR 和 Universal 在内的丹麦公司在这一新兴市场中获利 9.95 亿美元。
Sorensen 表示，借助 NVIDIA 这样的公司所具备的潜力和提供的强大支持，"机器人行业也迎来了发展良机。"
