✖


Jump to content

Облачная робототехника

Облачная робототехника — это область робототехники , которая пытается использовать облачные технологии, такие как облачные вычисления , облачное хранилище и другие интернет-технологии, основанные на преимуществах конвергентной инфраструктуры и общих услуг для робототехники. При подключении к облаку роботы могут извлечь выгоду из мощных вычислительных, хранилищных и коммуникационных ресурсов современного центра обработки данных в облаке, который может обрабатывать и обмениваться информацией от различных роботов или агентов (других машин, интеллектуальных объектов, людей и т. д.). . Люди также могут делегировать задачи роботам удаленно через сети . Технологии облачных вычислений позволяют наделить роботизированные системы мощными возможностями, одновременно снижая затраты за счет облачных технологий. Таким образом, можно создавать лёгких, недорогих и умных роботов с интеллектуальным «мозгом» в облаке. «Мозг» состоит из центра обработки данных, базы знаний , планировщиков задач, глубокого обучения , обработки информации, моделей среды, поддержки связи и т. д. [1] [2] [3] [4]

Компоненты [ править ]

Облако для роботов потенциально имеет как минимум шесть важных компонентов: [5]

  • Создание «облачного мозга» для роботов. Это основной объект облачной робототехники.
  • Предлагает глобальную библиотеку изображений, карт и объектных данных, часто с геометрическими и механическими свойствами, экспертную систему , базу знаний (например, семантическую сеть, центры обработки данных);
  • Массивно-параллельные вычисления по запросу для статистического моделирования на основе выборок и планирования движения , планирования задач, совместной работы нескольких роботов, планирования и координации системы;
  • Обмен роботами результатами, траекториями и политиками динамического управления, а также поддержка обучения роботов;
  • Совместное использование людьми кода, данных и проектов с «открытым исходным кодом» для программирования, экспериментов и создания оборудования;
  • Человеческое руководство и помощь по требованию для оценки, обучения и устранения ошибок;
  • Расширенное взаимодействие человека и робота различными способами (база знаний семантики, сервис типа Apple SIRI и т. д.).

Приложения [ править ]

Автономные мобильные роботы
Беспилотные автомобили Google — это облачные роботы. Автомобили используют сеть для доступа к огромной базе данных Google с картами, спутниками и моделями окружающей среды (например, Streetview) и объединяют их с потоковыми данными от GPS, камер и 3D-датчиков для отслеживания собственного положения с точностью до сантиметров, а также с прошлыми и текущими схемами движения. во избежание столкновений. Каждый автомобиль может узнать что-то об окружающей среде, дорогах, вождении или условиях и отправляет информацию в облако Google, где ее можно использовать для улучшения характеристик других автомобилей.
Облачные медицинские роботы
Медицинское облако (также называемое кластером здравоохранения) состоит из различных сервисов, таких как архив заболеваний, электронные медицинские записи, система управления здоровьем пациентов, практические сервисы, аналитические сервисы, решения для клиник, экспертные системы и т. д. Робот может подключаться к облако для предоставления клинических услуг пациентам, а также оказания помощи врачам (например, робот для совместной хирургии). Кроме того, он также предоставляет услуги сотрудничества, обмениваясь информацией между врачами и лицами, осуществляющими уход, о клиническом лечении. [6]
Вспомогательные роботы
может Домашний робот быть использован для здравоохранения и наблюдения за жизнью пожилых людей. Система собирает информацию о состоянии здоровья пользователей и обменивается информацией с облачной экспертной системой или врачами, чтобы облегчить жизнь пожилых людей, особенно людей с хроническими заболеваниями. Например, роботы могут оказывать поддержку, предотвращая падение пожилых людей, а также оказывать неотложную медицинскую помощь, например, при сердечных заболеваниях и заболеваниях крови. Лица, осуществляющие уход за пожилыми людьми, также могут получать уведомления в случае возникновения чрезвычайной ситуации от робота через сеть. [7]
Промышленные роботы
правительства Германии Как подчеркивается в Плане «Индустрия 4.0» , «Промышленность находится на пороге четвертой промышленной революции. Благодаря Интернету реальный и виртуальный миры становятся все ближе и ближе друг к другу, формируя Интернет вещей. Промышленное производство будущего будет характеризоваться сильной индивидуализацией продукции в условиях очень гибкого (крупносерийного) производства, широкой интеграцией клиентов и деловых партнеров в бизнес-процессы и процессы создания добавленной стоимости, а также объединением производства и высококачественных услуг, что приведет к такому - так называемые гибридные продукты». [8] На производстве такие облачные роботизированные системы могут научиться выполнять такие задачи, как продевание проводов или кабелей или выравнивание прокладок, на основе профессиональной базы знаний. Группа роботов может обмениваться информацией для выполнения некоторых совместных задач. Более того, потребитель может размещать индивидуальные заказы на продукцию для производственных роботов напрямую с помощью систем онлайн-заказов. [9] Другая потенциальная парадигма — роботизированные системы доставки покупок. После размещения заказа складской робот отправляет товар в автономный автомобиль или дрон, чтобы доставить его получателю.

облачный мозг Изучите для роботов

Подход: Обучение на протяжении всей жизни. [10] CAS предложил использовать непрерывное обучение для создания облачного мозга для роботов. Автора волновала проблема, как заставить роботов объединяться и передавать свой опыт, чтобы они могли эффективно использовать предыдущие знания и быстро адаптироваться к новым условиям. Чтобы решить эту проблему, они представляют архитектуру обучения для навигации в облачных роботизированных системах: Lifelong Federated Reinforcement Learning (LFRL). В работе они предлагают алгоритм объединения знаний для обновления общей модели, развернутой в облаке. Затем вводятся эффективные методы трансферного обучения в LFRL. LFRL согласуется с когнитивными науками человека и хорошо вписывается в облачные роботизированные системы. Эксперименты показывают, что LFRL значительно повышает эффективность обучения с подкреплением для навигации роботов. Развертывание облачной роботизированной системы также показывает, что LFRL способна объединять предыдущие знания.

Подход: федеративное обучение. [11] Использование непрерывного обучения для создания облачного мозга для роботов было предложено в 2020 году. Люди способны обучаться новому поведению, наблюдая, как другие выполняют этот навык. Точно так же роботы могут реализовать это путем имитации обучения. Более того, под внешним руководством люди могут более эффективно освоить новое поведение. Итак, как роботы могут достичь этого? Чтобы решить эту проблему, авторы представляют новую структуру под названием FIL. Он обеспечивает механизм объединения гетерогенных знаний для облачных роботизированных систем. Затем предлагается алгоритм объединения знаний в FIL. Это позволяет облаку объединять разнородные знания, полученные от локальных роботов, и создавать направляющие модели для роботов с запросами на обслуживание. После этого мы вводим схему передачи знаний, чтобы облегчить локальным роботам получение знаний из облака. Благодаря FIL робот способен использовать знания других роботов для повышения точности и эффективности имитационного обучения. По сравнению с трансферным обучением и метаобучением, FIL больше подходит для развертывания в облачных роботизированных системах. Они проводят эксперименты по самостоятельному вождению роботов (автомобилей). Результаты эксперимента показывают, что общая модель, созданная FIL, повышает эффективность имитационного обучения локальных роботов в облачных робототехнических системах.

Подход: обучение с помощью коллег. [12] UM предложил использовать обучение с помощью коллег для создания облачного мозга для роботов. Технологическая революция происходит в области робототехники благодаря технологии глубокого обучения на основе данных. Однако создание наборов данных для каждого локального робота является трудоемким процессом. Между тем, островки данных между локальными роботами делают невозможным совместное использование данных. Для решения этой проблемы в работе представлено роботизированное обучение со сверстниками (PARL) в робототехнике, вдохновленное обучением со сверстниками в когнитивной психологии и педагогике. PARL реализует совместную работу над данными с помощью облачных роботизированных систем. И данные, и модели передаются роботами в облако после семантических вычислений и локального обучения. Облако объединяет данные и выполняет увеличение, интеграцию и передачу. Наконец, настройте этот более крупный общий набор данных в облаке для локальных роботов. Кроме того, мы предлагаем сеть DAT (сеть увеличения и передачи данных) для реализации обработки данных в PARL. Сеть DAT может реализовать пополнение данных от нескольких локальных роботов. Авторы проводят эксперименты по упрощенной задаче самостоятельного вождения для роботов (автомобилей). Сеть DAT значительно улучшила возможности сценариев беспилотного вождения. Наряду с этим, результаты экспериментов по беспилотному вождению также демонстрируют, что PARL способен улучшить эффект обучения за счет совместной работы с данными локальных роботов.

Исследования [ править ]

РобоЗемля [13] был профинансирован Седьмой рамочной программой Европейского Союза для исследований и проектов технологического развития, в частности, для изучения области облачной робототехники. Цель RoboEarth — позволить роботизированным системам извлекать выгоду из опыта других роботов, открывая путь к быстрому прогрессу в машинном познании и поведении и, в конечном итоге, к более тонкому и сложному взаимодействию человека с машиной. RoboEarth предлагает инфраструктуру облачной робототехники. База данных RoboEarth в стиле Всемирной паутины хранит знания, созданные людьми и роботами, в машиночитаемом формате. Данные, хранящиеся в базе знаний RoboEarth, включают компоненты программного обеспечения, карты для навигации (например, местоположения объектов, модели мира), знания о задачах (например, рецепты действий, стратегии манипуляций) и модели распознавания объектов (например, изображения, модели объектов). Облачный движок RoboEarth включает поддержку мобильных роботов, автономных транспортных средств и дронов, которым для навигации требуется много вычислений. [14]

Рапюта [15] — это платформа облачной робототехники с открытым исходным кодом, основанная на RoboEarth Engine, разработанная исследователем робототехники из ETHZ. В рамках этой структуры каждый робот, подключенный к Rapyuta, может иметь защищенную вычислительную среду (прямоугольные коробки), что дает им возможность переносить тяжелые вычисления в облако. Кроме того, вычислительные среды тесно взаимосвязаны друг с другом и имеют высокоскоростное соединение с хранилищем знаний RoboEarth. [16]

ЗнайРоб [17] это дополнительный проект RoboEarth. Это система обработки знаний, которая сочетает в себе методы представления и рассуждения знаний с методами получения знаний и их закрепления в физической системе и может служить общей семантической структурой для интеграции информации из разных источников.

РобоБрейн [18] — это крупномасштабная вычислительная система, которая учится на общедоступных интернет-ресурсах, компьютерном моделировании и реальных испытаниях роботов. Он аккумулирует все, что связано с робототехникой, в комплексную и взаимосвязанную базу знаний. Приложения включают создание прототипов для исследований в области робототехники, домашних роботов и беспилотных автомобилей. Цель столь же очевидна, как и название проекта — создать централизованный, всегда онлайн-мозг, к которому могли бы подключиться роботы. В проекте доминируют Стэнфордский университет и Корнеллский университет. Проект поддерживается Национальным научным фондом, Управлением военно-морских исследований, Армейским исследовательским управлением, Google, Microsoft, Qualcomm, Фондом Альфреда П. Слоана и Национальной инициативой по робототехнике. Соединенные Штаты более конкурентоспособны в мировой экономике. [19]

MyRobots — сервис для подключения роботов и интеллектуальных устройств к Интернету. [20] Ее можно рассматривать как социальную сеть для роботов и интеллектуальных объектов (например, Facebook для роботов). Благодаря общению, сотрудничеству и обмену информацией роботы также могут извлечь выгоду из этого взаимодействия, делясь информацией с датчиков, давая представление о своем взгляде на свое текущее состояние.

КОАЛЫ [21] финансируется программой международного приграничного сотрудничества INTERREG IVA Франция (Канал) – Англия. Проект направлен на разработку новых технологий для людей с ограниченными возможностями посредством социальных и технологических инноваций и социальной и психологической целостности пользователей. Цель состоит в том, чтобы создать когнитивную вспомогательную систему жизни с кластером здравоохранения в облаке и домашними обслуживающими роботами, такими как гуманоиды, интеллектуальные инвалидные коляски, которые подключаются к облаку. [7]

ROS (операционная система роботов) предоставляет экосистему для поддержки облачной робототехники. ROS — это гибкая и распределенная среда для разработки программного обеспечения для роботов. Это набор инструментов, библиотек и соглашений, призванных упростить задачу создания сложного и надежного поведения роботов на самых разных роботизированных платформах. Библиотека для ROS, представляющая собой чистую реализацию Java, называемая rosjava, позволяет разрабатывать приложения Android для роботов. Поскольку Android имеет быстро развивающийся рынок и миллиарды пользователей, это будет иметь большое значение в области облачной робототехники. [22]

DAVinci Project — это предлагаемая программная среда, цель которой — изучить возможности распараллеливания некоторых алгоритмов робототехники в виде задач Map/Reduce в Hadoop . [23] Целью проекта является создание среды облачных вычислений, способной предоставить вычислительный кластер, построенный на обычном оборудовании, представляющий набор роботизированных алгоритмов в виде SaaS и обеспечивающий совместный обмен данными в роботизированной экосистеме. [23] Эта инициатива не доступна публично. [24]

C2RO (C2RO Cloud Robotics) — это платформа, которая обрабатывает приложения в реальном времени, такие как предотвращение столкновений и распознавание объектов в облаке. Раньше большое время задержки не позволяло обрабатывать эти приложения в облаке, поэтому требовалось внутрисистемное вычислительное оборудование (например, графический процессор или графический процессор). C2RO опубликовала рецензируемую статью на IEEE PIMRC17, в которой показано, что ее платформа может сделать автономную навигацию и другие услуги искусственного интеллекта доступными для роботов — даже тех, у кого ограниченное вычислительное оборудование (например, Raspberry Pi) — из облака. [25] В конечном итоге C2RO заявила, что является первой платформой, продемонстрировавшей облачный SLAM (одновременную локализацию и картографирование) на RoboBusiness в сентябре 2017 года.

Noos — это облачная служба робототехники, предоставляющая централизованный интеллект подключенным к ней роботам. Сервис был запущен в декабре 2017 года. Используя Noos-API, разработчики получили доступ к сервисам компьютерного зрения, глубокого обучения и SLAM. Noos был разработан и поддерживается компанией Ortelio Ltd.

Rocos — это централизованная облачная платформа робототехники, которая предоставляет разработчикам инструменты и инфраструктуру для создания, тестирования, развертывания, эксплуатации и автоматизации парков роботов в любом масштабе. Основанная в октябре 2017 года, платформа заработала в январе 2019 года.

Ограничения облачной робототехники [ править ]

Хотя роботы могут извлечь выгоду из различных преимуществ облачных вычислений, облако не является решением для всей робототехники. [26]

  • Управление движением робота, которое в значительной степени зависит от датчиков ( в режиме реального времени ) и обратной связи контроллера, может не принести особой пользы от облака.
  • Задачи, требующие выполнения в реальном времени, требуют встроенной обработки.
  • Облачные приложения могут работать медленно или быть недоступными из-за высокой задержки ответа или сбоев в сети. Если робот слишком сильно полагается на облако, сбой в сети может сделать его «безмозглым».

Проблемы [ править ]

Исследования и разработки облачной робототехники сопряжены со следующими потенциальными проблемами и проблемами: [26]

Риски [ править ]

  • Экологическая безопасность . Концентрация вычислительных ресурсов и пользователей в среде облачных вычислений также представляет собой концентрацию угроз безопасности. Ввиду их размера и значимости, [27] облачные среды часто подвергаются атакам виртуальных машин и вредоносных программ-ботов, атак методом перебора и других атак.
  • Конфиденциальность и безопасность данных . Размещение конфиденциальных данных у поставщиков облачных услуг предполагает передачу поставщику значительной части контроля организации над безопасностью данных. Например, каждое облако содержит огромную информацию от клиентов, включая личные данные. Если домашний робот будет взломан, пользователи могут подвергнуть риску свою личную конфиденциальность и безопасность, например, планировку дома, снимок жизни, вид дома и т. д. Преступники могут получить к ним доступ и передать их в окружающий мир. Другая проблема возникает, когда робот взломан и контролируется кем-то другим, что может подвергнуть пользователя опасности.
  • Этические проблемы . Необходимо учитывать некоторые этические аспекты робототехники, особенно облачной робототехники. Поскольку робот подключен через сети, существует риск, что к нему смогут получить доступ другие люди. Если робот вышел из-под контроля и осуществляет незаконную деятельность, кто должен нести за это ответственность.

История [ править ]

Термин «облачная робототехника» впервые появился в общественном лексиконе в рамках выступления Джеймса Каффнера в 2010 году на Международной конференции IEEE/RAS по гуманоидной робототехнике под названием «Роботы с поддержкой облачных технологий». [28] С тех пор «облачная робототехника» стала общим термином, охватывающим концепции обмена информацией, распределенного интеллекта и обучения автопарка, которое возможно с помощью сетевых роботов и современных облачных вычислений. Каффнер был сотрудником Google, когда он выступал со своей презентацией, и технологическая компания дразнила свои различные инициативы в области облачной робототехники до 2019 года, когда она запустила платформу Google Cloud Robotics Platform для разработчиков. [29]

С первых дней разработки роботов вычисления обычно выполнялись на компьютере, который был отделен от реального механизма робота, но соединен проводами для питания и управления. По мере развития технологии беспроводной связи были разработаны новые формы экспериментальных роботов с «удаленным мозгом», управляемые небольшими бортовыми вычислительными ресурсами для управления роботами и безопасности, которые были подключены по беспроводной сети к более мощному удаленному компьютеру для выполнения тяжелых операций. [30]

Термин « облачные вычисления » стал популяризирован с запуском Amazon EC2 в 2006 году. Он ознаменовал наличие сетей с высокой пропускной способностью, недорогих компьютеров и устройств хранения данных, а также широкое распространение аппаратной виртуализации и сервис-ориентированной архитектуры . [31] В переписке с Popular Science в июле 2006 года Каффнер написал, что после того, как робот был запрограммирован или успешно научился выполнять задачу, он мог поделиться своей моделью и соответствующими данными со всеми другими роботами, подключенными к облаку: [32]

«...затем робот сможет «опубликовать» свою усовершенствованную модель на каком-нибудь веб-сайте или в универсальном хранилище знаний, которое все будущие роботы смогут загрузить и использовать. Мое видение состоит в том, чтобы иметь «базу данных знаний роботов», которая со временем улучшит возможности роботов. все будущие роботизированные системы будут служить хранилищем информации и статистики о физическом мире, к которым роботы смогут получить доступ и использовать их для улучшения своих рассуждений о последствиях возможных действий и составления более эффективных планов действий с точки зрения точности, безопасности и надежности. Он также мог бы служить своего рода «библиотекой навыков». Например, если бы я успешно запрограммировал своего робота-дворецкого, как готовить идеальный омлет, я мог бы «загрузить» программное обеспечение для приготовления омлета на сервер, который затем могли бы загрузить все роботы в любое время. их попросили приготовить омлет. Может существовать целое сообщество пользователей роботов, загружающее программы навыков, очень похожие на нынешние «условно-бесплатные» и «бесплатные» модели программного обеспечения, популярные среди пользователей ПК».

- Джеймс Каффнер (июль 2006 г.)

Некоторые публикации и события, связанные с облачной робототехникой (в хронологическом порядке):

  • Технический комитет IEEE РАН по Интернету и онлайн-роботам был основан Кеном Голдбергом и Роландом Зигвартом и др. в мае 2001 года. Затем в 2004 году комитет расширился до Технического комитета по сетевым роботам Общества робототехники и автоматизации IEEE. [33]
  • Джеймс Дж. Каффнер, бывший профессор робототехники CMU и научный сотрудник Google, а ныне генеральный директор Toyota Research Institute — Advanced Development, рассказал об облачной робототехнике на Международной конференции IEEE/RAS по гуманоидной робототехнике 2010. В нем описывается «новый подход к робототехнике». который использует преимущества Интернета как ресурса для массовых параллельных вычислений и совместного использования огромных ресурсов данных». [28]
  • Райан Хикман, менеджер по продуктам Google, в 2010 году возглавил внутреннюю волонтерскую работу по подключению роботов к облачным сервисам Google. Позже эта работа была расширена за счет поддержки ROS с открытым исходным кодом и была продемонстрирована на сцене Райаном Хикманом, Дэймоном Колером, Брайаном Герки и Кеном Конли на Google I/O 2011. [34]
  • Национальная инициатива по робототехнике США, объявленная в 2011 году, направлена ​​​​на изучение того, как роботы могут улучшить работу людей, а не заменить их. В нем утверждается, что следующее поколение роботов более осознанно, чем невнимательно, более социально, чем одиноко. [35]
  • Семинар NRI по облачной робототехнике: проблемы и возможности, февраль 2013 г. [36]
  • Дорожная карта для робототехники в США. От Интернета к робототехнике. Издание 2013 г. – Технологический институт Джорджии, Консорциум технологий робототехники Университета Карнеги-Меллона, Пенсильванский университет, Университет Южной Калифорнии, Стэнфордский университет, Калифорнийский университет в Беркли, Вашингтонский университет, Массачусетский институт TechnologyUS и Robotics OA США. В дорожной карте особое внимание уделяется «облачной» робототехнике и автоматизации производства на ближайшие годы. [26]
  • Облачный робот, захватывающий объекты с помощью механизма распознавания объектов Google. [37]
  • Семинар IEEE IROS 2013 г. по облачной робототехнике. Токио. Ноябрь 2013 г. [38]
  • Облачная робототехника. Обеспечьте облачные вычисления для роботов. Автор предложил некоторые парадигмы использования облачных вычислений в робототехнике. Были определены некоторые потенциальные области и проблемы. Р. Ли 2014. [4]
  • Специальный выпуск «Облачная робототехника и автоматизация» — специальный выпуск журнала IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, апрель 2015 г. [1]
  • Приложение для роботов Храните приложения для роботов в облаке и предоставляйте приложения для роботов, такие же, как приложения для компьютера/телефона. [39]
  • Облачная робототехника DARPA. [40]
  • Первая промышленная облачная платформа робототехники Tend была основана Марком Силлиманом, Джеймсом Гентесом и Робертом Киффером в феврале 2017 года. Tend позволяет удаленно управлять и контролировать роботов через веб-сокеты и NodeJ. [41] [42]
  • Облачные роботизированные архитектуры: направления будущих исследований на основе сравнительного анализа. [43]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б «Облачная робототехника и автоматизация. Специальный выпуск журнала IEEE Transactions on Automation Science and Engineering» . IEEE. Архивировано из оригинала 14 сентября 2017 года . Проверено 7 декабря 2014 г.
  2. ^ «РобоЗемля» . Архивировано из оригинала 1 декабря 2014 г. Проверено 7 декабря 2014 г.
  3. ^ Голдберг, Кен. «Облачная робототехника и автоматизация» .
  4. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Ли, Р. «Облачная робототехника: облачные вычисления для роботов» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  5. ^ Кехо, Бен; Патил, Сачин; Аббель, Питер ; Голдберг, Кен (13 сентября 2014 г.). «Обзор исследований в области облачной робототехники и автоматизации» (PDF) . Транзакции IEEE по автоматизации науки и техники .
  6. ^ «Влияние облачных вычислений на здравоохранение» (PDF) . 11 июля 2023 г.
  7. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Ли, Жуйцзяо; Ху, Хуошэн (16 октября 2013 г.). «На пути к архитектуре мультироботов на основе ROS для жизни с поддержкой окружающей среды». Международная конференция IEEE 2013 по системам, человеку и кибернетике . стр. 3458–3463. CiteSeerX   10.1.1.648.3228 . дои : 10.1109/SMC.2013.590 . ISBN  978-1-4799-0652-9 . S2CID   10169400 .
  8. ^ «Проект будущего: Индустрия 4.0» . Архивировано из оригинала 2 декабря 2014 года . Проверено 9 декабря 2014 г.
  9. ^ ЛаСель, Раш. «Автоматизация в облаке» . Ассоциация робототехнической промышленности . Проверено 9 декабря 2014 г.
  10. ^ Лю, Бойи; Ван, Луцзя; Лю, Мин (октябрь 2019 г.). «Пожизненное федеративное обучение с подкреплением: архитектура обучения для навигации в облачных роботизированных системах» . Письма IEEE по робототехнике и автоматизации . 4 (4): 4555–4562. arXiv : 1901.06455 . дои : 10.1109/LRA.2019.2931179 . ISSN   2377-3766 . S2CID   58981458 .
  11. ^ Лю, Бойи; Ван, Луцзя; Лю, Мин; Сюй, Ченг-Чжун (апрель 2020 г.). «Федеративное имитационное обучение: новая структура для облачных робототехнических систем с гетерогенными данными датчиков» . Письма IEEE по робототехнике и автоматизации . 5 (2): 3509–3516. arXiv : 1912.12204 . дои : 10.1109/LRA.2020.2976321 . ISSN   2377-3766 . S2CID   209500667 .
  12. ^ Лю, Бойи; Ван, Луцзя; Чен, Синьцюань; Хуан, Лесюн; Хан, Донг; Сюй, Ченг-Чжун (май 2021 г.). «Робототехническое обучение с помощью коллег: подход к совместному обучению на основе данных для облачных робототехнических систем» . Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2021 г. стр. 4062–4070. arXiv : 2010.08303 . дои : 10.1109/ICRA48506.2021.9562018 . ISBN  978-1-7281-9077-8 . S2CID   223953372 .
  13. ^ «робоземля» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  14. ^ Вайбель, М; Тенорт, М; Д'Андреа, Р. (июнь 2011 г.). «РобоЗемля» (PDF) . Журнал IEEE «Робототехника и автоматизация» . 18 (2): 69–82. дои : 10.1109/MRA.2011.941632 .
  15. ^ «Рапюта» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  16. ^ Хунцикер, Д; Д'Андреа, Р; Гаджамохан, М; Вайбель, М. (май 2013 г.). «Рапьюта: облачный движок RoboEarth». Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации , 2013 г. стр. 438–444. CiteSeerX   10.1.1.800.2033 . дои : 10.1109/ICRA.2013.6630612 . ISBN  978-1-4673-5643-5 . S2CID   7644907 .
  17. ^ «ЗнайРоб» . Проверено 8 декабря 2014 г.
  18. ^ «Проект РобоБрейн» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  19. ^ «Robo Brain' копает Интернет, чтобы обучать роботов» .
  20. ^ «МоиРоботы» . Архивировано из оригинала 11 декабря 2014 года . Проверено 9 декабря 2014 г.
  21. ^ Ху, Хуошэн; Макдональд-Майер, Клаус Д.; Гу, Дунбин; Ли, Жуйцзяо. «КОЛАС» . Архивировано из оригинала 9 декабря 2014 года . Проверено 7 декабря 2014 г.
  22. ^ «РОСява-Облачная робототехника» . Архивировано из оригинала 27 декабря 2014 года . Проверено 9 декабря 2014 г.
  23. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Арумугам, Р.; Энти, VR; Бинбин, Л.; Сяоцзюнь, В.; Баскаран, К.; Конг, ФФ; Кумар, А.С.; Мэн, К.Д.; Кит, GW (2010). «DAvinCi: среда облачных вычислений для сервисных роботов». 2010 Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации . стр. 3084–3089. дои : 10.1109/РОБОТ.2010.5509469 . ISBN  978-1-4244-5038-1 . S2CID   2669707 .
  24. ^ «RoboEarth | Что такое облачная робототехника?» . Архивировано из оригинала 11 июля 2013 г. Проверено 08 марта 2019 г.
  25. ^ Облачная робототехника C2RO (18 октября 2017 г.). «Облачная робототехника реального времени в практических приложениях умного города» . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь ) CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
  26. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Робототехника-во. «Дорожная карта робототехники США от Интернета к робототехнике, издание 2013 г.» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 5 сентября 2014 года . Проверено 8 декабря 2014 г.
  27. ^ «Привязка облачной робототехники к серверу» . Архивировано из оригинала 18 июня 2018 г. Проверено 18 июня 2018 г.
  28. ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Каффнер, Джеймс (2010). «Облачные роботы» . Международная конференция IEEE-РАН по гуманоидной робототехнике.
  29. ^ Кроу, Стив (24 октября 2018 г.). «Платформа Google Cloud Robotics станет доступна разработчикам в 2019 году» . Отчет о роботах . Проверено 08 марта 2019 г.
  30. ^ Инаба, Масаюки (1997). «Роботы с удаленным мозгом». Материалы пятнадцатой международной совместной конференции по искусственному интеллекту. Том 2 . Morgan Kaufmann Publishers Inc., стр. 1593–1606.
  31. ^ «Облачные вычисления: столкновение облаков» . Экономист . 15 октября 2009 г. Проверено 3 ноября 2009 г.
  32. ^ «Будущее роботов». Популярная наука . Сентябрь 2006 г., стр. 55–71.
  33. ^ «Комитет сетевых роботов» . Проверено 8 декабря 2014 г.
  34. ^ «Google I/O 2011: облачная робототехника, ROS для Java и Android» . Проверено 9 декабря 2014 г.
  35. ^ «Большой грант NSF финансирует исследования по обучению роботов работе с людьми» . 17 декабря 2012 г.
  36. ^ «cloud-robotics.cs.umn.edu/» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  37. ^ Голдберг, Кен (2013). «Облачный робот, хватающий с помощью механизма распознавания объектов Google». Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации , 2013 г. стр. 4263–4270. CiteSeerX   10.1.1.299.3857 . дои : 10.1109/ICRA.2013.6631180 . ISBN  978-1-4673-5643-5 . S2CID   2744967 .
  38. ^ «Семинар IEEE IROS по облачной робототехнике, 2013 г. Токио. Ноябрь 2013 г.» . Архивировано из оригинала 5 сентября 2016 г. Проверено 7 декабря 2014 г.
  39. ^ «РоботАпп» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  40. ^ «DARPA-Облако-Робототехника» . Проверено 7 декабря 2014 г.
  41. ^ «Когда робототехника встречается с облаком, выигрывают клиенты» . Проверено 18 апреля 2017 г. .
  42. ^ «Управление роботом из облака» . Проверено 17 апреля 2017 г.
  43. ^ Даварка В. и Бекару Г., 2018, декабрь. Облачные роботизированные архитектуры: направления будущих исследований на основе сравнительного анализа. Международная конференция по интеллектуальным и инновационным вычислительным приложениям (ICONIC) 2018 г. (стр. 1–7). IEEE.

Внешние ссылки [ править ]

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Cloud_robotics&oldid=1211485137"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 8b608874b8bf0edb556345745b556926__1709400900
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/8b/26/8b608874b8bf0edb556345745b556926.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Cloud robotics - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)