邊緣視頻分析例行檢測的自主機器人

概述：
工業應用中機器人數量快速增長。工業4.0規范討論了機器人成功運行的方法。工業5.0引入了人與機器人混合工作的環境，自動移動機器人AMR成為前沿環境中的關鍵角色。AMR配備嵌入式傳感器、AI和深度學習技術，可執行對象檢測和識別，并在不受控制的環境中導航。

需求：
全天候工作，永不疲倦
AMR的美麗之處在于它們可以全天候工作，只需要停下來進行維護或給電池充電即可。它們總是忠實地履行自己的職責，并且不會感到疲倦。
AMR可以執行各種任務，包括對工業設施、變電站、化工廠、倉庫等進行例行檢查。在這些環境中，機器人可以執行一些任務。例如讀取儀表，確保物品屬于它們所在的地方以及檢測何時出現不適當的地方，例如遺留的工具或阻塞入口和出口的物體，這可能會引起極大的火災危險。
由于嵌入式高分辨率攝像機的存在，AMR的另一任務是發現用肉眼很難看到的潛在問題?？赡苌婕芭浼g，管道破裂，蒸汽噴射以及地板上的滴水，泄漏和液體池。一旦檢測到，機器人可以警告操作員。
根據AMR的工作環境，必須包含不同級別的功能。例如，如果機器人可能會暴露在極端溫度下，則可能需要較寬的工作溫度范圍。沖擊和振動也是如此。
一種實現上述功能的方法是在機器人內嵌入人工智能(AI)。但是據我們所知，人工智能會消耗大量的計算能力，這是以前僅在云中可用的水平。但是，由于與云計算相關的延遲，往返于云的數據來回傳輸可能會產生不利影響(并且可能會很昂貴)。在許多情況下，毫秒可以使一件設備爆炸或管道破裂之間產生差異。請注意，基于云的解決方案還假定Internet連接即使在幾秒鐘內也不會斷開。

解決方案：
基于EVA的救援機器人。
值得慶幸的是，即將出現一種新技術，該技術使AMR可以在工廠內的Edge上執行必要的計算。被稱為邊緣視頻分析(EVA)的這項技術提供了實時分析視頻位置的能力。其中包括AI計算，將AMR轉變為“智能機器人”。本質上，這是通過利用當今功能強大的微處理器單元(MPU)的功能，并將其與功能更強大的圖形處理單元(GPU)結合在一起而實現的，圖形處理單元擁有數千個小型處理器。他們可以一起以大規模并行方式執行與AI相關的任務。
　　使EVA成為現實
凌華科技設計并制造了多種用于邊緣計算應用的產品。該公司的邊緣計算解決方案包括GPU加速的板級，系統級和服務器級產品，使系統架構師能夠構建和優化單個邊緣計算應用程序的系統架構。對于公司的EVA解決方案，通過使用NVIDIA GPU和Jetson系列系統模塊，可以顯著提高系統響應速度。
大多數工程師都熟悉NVIDIA的現成GPU卡及其集成的散熱風扇。不幸的是，這些卡雖然功能強大，但并不總是適合于EVA應用，部分原因是現成的卡通常用于非敵對的低風險操作環境，例如空調辦公室或服務器機房中。
凌華科技的EVA解決方案除了分析其周圍環境外，還擁有足夠的計算能力來控制機器人，并且具有堅固的設備，非常適合在惡劣的環境中使用。顯然，這使它們適用于AMR。此類功能包括可鎖定的連接器，該連接器可承受移動機器人使用中普遍存在的嚴酷沖擊和振動。此外，這些系統可以采用領先的被動冷卻技術進行設計，這意味著不需要風扇。
對于EVA解決方案，凌華科技的工程團隊設計了一系列基于Pascal和最新Turing架構的緊湊型 MXM GPU模塊，以及邊緣AI系統基于Jetson系列系統，包括Jetson Nano，TX2，Xavier NX和AGX Xavier。這些模塊和系統可解決EVA的尺寸，重量和功率限制，但不會降低性能。實際上，它們提供了等效的處理能力，同時消耗了大約一半的功率(并且產生的熱量更少)。而且它們比傳統的圖形子系統具有更長的商業壽命。
　　EVA解決方案支持多種類型的相機，包括USB相機，以太網相機，GMSL II相機。這使AMR的設計團隊可以為目標應用選擇最佳的攝像機。
　　與要求所有機器人通過中央集線器進行通信的解決方案不同(可以將其設想為基于云的體系結構)，凌華科技采用了分散式通信協議，該協議允許機器人之間直接進行實時實時通信。使用此架構，機器人可以根據需要將視頻流傳輸到邊緣服務器，霧服務器和云服務器以進行其他分析。