伴隨網絡技術、網格計算的發(fā)展，以嵌入式移動設備為中心的“*的計算”將成為現(xiàn)實。從用于生產加工的傳統(tǒng)工業(yè)機器人到豐富大眾生活的現(xiàn)代娛樂機器人，都與嵌入式密不可分。但我們常常說到的嵌入式基本是以微控制器為核心的軟件和硬件系統(tǒng)。

嵌入式的優(yōu)點

硬件上：功耗低、可剪裁性好、實時性高（豐富的中斷）、體積小、有豐富的接口和外設資源、有些還可以進行并行計算等等優(yōu)點。
軟件上：運算速度快、基本具有FPU進行浮點運算、實時操作系統(tǒng)（VxWorks、μCOS、freeRTOS、μClinux......，目前國內也有一些開源的實時操作系統(tǒng)，比如RT-Thread）、GUI等。

嵌入式系統(tǒng)框圖

嵌入式人工智能

幾乎所有的機器人和智能設備均會使用嵌入式設備，單片機、ARM、FPGA、DSP、ASIC等等。嵌入式之火目前似乎燎原之勢在互聯(lián)網和人工智能（Artificial Intelligence）行業(yè)蔓延，這種趨勢和現(xiàn)狀跟兩個領域適應性良好有關，當然也跟arm架構和各種EDA工具的推進有關。甚至于目前嵌入式人工智能已經發(fā)展為工業(yè)界的一個新概念，在AI領域開辟一個舉足輕重的分支。

AI技術和算法終落地到本地嵌入式設備上，以實現(xiàn)本地實時環(huán)境識別感知、人機交互、決策控制等。嵌入式人工智能是一種遠離云端，計算邊緣化的突破。隨著移動設備越來越高的AI要求，很多計算將從數(shù)據中心遷移到移動設備實現(xiàn)嵌入式邊緣計算。
 

物流機器人

AI加嵌入式的設備被用到各種各樣的行業(yè)和領域，普及的圖像識別和語音交互技術用在各種移動終端上，比較火的概念和嘗試有自動駕駛（畢竟沒有成熟的市場）、虛擬現(xiàn)實等，比較常見要數(shù)無人機、多軸機械臂、深度視覺識別設備和AGV等設備在物流倉儲和自動化生產行業(yè)的應用了。
由倉儲物流機器人組成的智慧倉儲使得倉儲中繁重工作變得簡單快捷，更加節(jié)省人力資源，提升工作效率。
 

簡單介紹幾種常見的物流機器人

1、固定多軸工業(yè)機械臂機器人，配合使用深度視覺相機檢測物料，進行輥筒流水線混合拆碼垛作業(yè)。

WuKong3D VISION SENSOR智能3D視覺系統(tǒng)

2、智能搬運機器人，進行自動搬運物料作業(yè)，主要有背負式、頂升式和輥筒式等作業(yè)形式。

輥筒式搬運機器人

3、 叉車式AGV，跟傳統(tǒng)人工駕駛的叉車不同，叉車AGV能夠進行自動行駛自動碼垛等任務。可以定位并叉取貨物，實現(xiàn)機臺到機臺、機臺到地面、地面到地面、以及疊放托盤等多種模式。

堆高式叉車AGV

4、 智能料箱揀選機器人，高柔性的貨到人機器人，適用于不同高度的貨位，實現(xiàn)自動完成升降、抓取料箱和搬運工作，以實現(xiàn)倉儲自動化。

料箱揀選機器人

實例分析

物流機器人硬件上一般都是幾個模塊組成：電源模塊、電機驅動模塊、傳感器模塊（紅外線傳感器、超聲波傳感器、震動傳感器、相機、深度相機和激光雷達等傳感器）、處理器、顯示器、揚聲器模塊等。這些模塊一起組成嵌入式硬件系統(tǒng)，它為機器人提供各種功能實現(xiàn)的基礎。

物流機器人的嵌入式處理器一般主要工作內容有，一用來運行機器人系統(tǒng)，二用來采集傳感器數(shù)據，或者兩種合二為一，采用一塊嵌入式芯片進行機器人系統(tǒng)和傳感器數(shù)據處理。

目前的嵌入式芯片運行機器人系統(tǒng)在性能上較x86架構芯片可能稍微差些，但一般任務已經足夠使用，甚至的嵌入式AI芯片更能加速系統(tǒng)的數(shù)據處理。較普及的機器人操作系統(tǒng)ROS（很不錯的機器人學習的平臺），負責整個機器人任務的運行、傳感器數(shù)據讀取、SLAM、導航、物體識別、語音識別、機械臂的運動規(guī)劃和連接互聯(lián)網等等等。（有這方面的經驗或興趣的小伙伴歡迎向藍芯的HR投送您的簡歷呦。）

未來前景

近幾年，AI產業(yè)爆發(fā)式發(fā)展，各種互聯(lián)網行業(yè)向人工智能實體設備進軍，阿里和騰訊的工業(yè)互聯(lián)網應用、百度的Apollo與車企的無人駕駛產業(yè)化進程等無一不是劍指人工智能。

2019年會有更多的企業(yè)從互聯(lián)網或其他領域轉向人工智能實體經濟，推進平臺建設，創(chuàng)建產業(yè)生態(tài)，加速AI產業(yè)發(fā)展。

未來的嵌入式在單核性能和多核多線程方向會得到更多的發(fā)展，的AI處理器發(fā)展也越來越成熟，處理計算能力大幅度提升，在人機交互和AI領域占據更重要的地位，加速推進AI技術發(fā)展，推進AI技術和應用的歷史進程。

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