АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Облачная робототехника

Облачная робототехника — область робототехники, в которой применяются облачные технологии, такие как облачные вычисления, облачное хранилище и другие интернет-технологии, с целью использования преимуществ конвергентной инфраструктуры и общих сервисов для роботов. Роботы, подключенные к облаку, получают доступ к вычислительным, хранилищным и коммуникационным ресурсам современных центров обработки данных, способным обрабатывать и обмениваться информацией от различных роботов и агентов (других машин, смарт-объектов, людей и др.). Люди могут также удалённо поручать роботам выполнение задач через сети. Облачные вычисления наделяют робототехнические системы высокой вычислительной мощностью при одновременном снижении издержек. Благодаря этому возможно создавать лёгких, недорогих и «умных» роботов с интеллектуальным «мозгом» в облаке. Такой «мозг» состоит из центров обработки данных, баз знаний, планировщиков задач, модулей глубокого обучения, средств обработки информации, моделей окружающей среды, средств коммуникации и др[1][2][3][4].

Компоненты

Облако для роботов потенциально включает не менее шести ключевых компонентов:

  • Построение «облачного мозга» для роботов — главный объект облачной робототехники.
  • Предоставление глобальной библиотеки изображений, карт, данных об объектах (нередко с геометрией и механическими характеристиками), экспертных систем, баз знаний (например, с элементами семантической паутины, центров данных);
  • Массивно-параллельные вычисления по требованию для статистического моделирования, планирования движения и задач, многороботного взаимодействия, координации и планирования;
  • Совместное использование роботами результатов, траекторий, политик динамического управления и поддержка обучения роботов;
  • Общее использование открытого кода, данных и конструкций для программирования, экспериментов и аппаратной сборки;
  • Запрашиваемые у человека руководство и помощь для оценки, обучения и устранения ошибок;
  • Расширенное взаимодействие человек-робот с помощью различных средств (семантические базы знаний, сервисы типа Apple Siri и др.).

Применение

Автономные мобильные роботы
беспилотные автомобили Google — пример облачных роботов. Автомобили используют сеть для доступа к огромной базе карт Google, спутниковым и средовым моделям (например, Streetview), объединяя их с текущими данными GPS, камер и 3D-датчиков для отслеживания собственного положения с точностью до сантиметров, а также с историей и актуальной ситуацией на дорогах для предотвращения аварий. Каждый автомобиль может изучить новые сведения об окружающей среде, дорогах и условиях движения и передать эти данные в облако Google для улучшения эффективности других автомобилей.
Облачные медицинские роботы
медицинское облако (или «кластер здравоохранения») включает различные сервисы: архив заболеваний, электронные медицинские карты, системы управления здоровьем пациентов, сервисы практики, аналитические сервисы, клинические решения, экспертные системы и др. Робот может подключаться к облаку для оказания клинических услуг пациентам, а также для помощи врачам (например, при совместных операциях). Также реализована функция обмена информацией между врачами и персоналом о лечении клинических случаев[5].
Ассистивные роботы
бытовой робот может использоваться для ухода и мониторинга здоровья пожилых людей. Система собирает информацию о состоянии здоровья пользователя и обменивается данными с облачными экспертными системами или врачами для облегчения жизни пожилых, особое значение приобретает при хронических заболеваниях. К примеру, роботы могут поддерживать при падениях, оказывать экстренную помощь при сердечных заболеваниях и разном кровотечении. Опекуны получают через сеть уведомления от робота в экстренных случаях[6].
Промышленные роботы
как показано в плане правительства Германии Industry 4.0, «индустрия находится на пороге четвёртой промышленной революции. Под воздействием Интернета реально-виртуальные миры всё более сливаются в Интернет вещей. Промышленность будущего будет строиться на индивидуализированном производстве с высокой гибкостью, глубокой интеграцией клиентов и партнёров и появлением так называемых гибридных продуктов»[7]. В производстве облачные робототехнические системы могут автоматизировать задачи вроде протяжки проводов, выравнивания прокладок, используя профессиональные базы знаний. Группа роботов может делиться информацией при совместной работе. Клиент может напрямую заказывать индивидуализированные товары у производственных роботов через онлайн-системы[8]. Другая перспективная парадигма — доставка товаров роботами: складской робот отправляет продукт автономному автомобилю или беспилотному дрону для доставки получателю.

Исследования

RoboEarth[9] финансировался по седьмой рамочной программе ЕС для исследований и технологического развития специально для изучения области облачной робототехники. Его задача — обеспечить возможность роботам использовать опыт других роботов, способствовать развитию машинного интеллекта и поведения, более глубокому и тонкому взаимодействию между человеком и машиной. RoboEarth предоставляет инфраструктуру облачной робототехники; его база знаний хранит данные, сгенерированные людьми и роботами, в машиночитаемом формате (программные модули, карты навигации, планы задач, стратегии манипуляции и др.). Облачный движок RoboEarth поддерживает мобильных роботов, автономные транспортные средства и дроны, которые требуют больших вычислительных ресурсов для навигации[10].

Rapyuta[11] — открытая программная облачная робототехническая платформа на основе RoboEarth Engine, разработанная в ETH Zurich. Каждый робот, подключённый к Rapyuta, получает защищённую вычислительную среду (в виде прямоугольных контейнеров), позволяя выполнять ресурсоёмкие вычисления в облаке. Эти среды плотно интегрированы и имеют широкополосное соединение с базой знаний RoboEarth[12].

FogROS2[13] — открытое расширение для Robot Operating System 2 (ROS 2), разработанное в Калифорнийском университете в Беркли. Платформа позволяет роботам отправлять ресурсоёмкие задачи (SLAM, планирование захватов, планирование движения и др.) на вычисления в облаке, сокращая требования к собственным ресурсам. FogROS2 автоматизирует развертывание облачных экземпляров, рабочих узлов ROS 2 и обеспечивает безопасную связь между роботами и облаком. Платформа совместима с приложениями ROS 2 без необходимости модификации кода. Среди дополнительных функций — FogROS2-SGC (обеспечивает защищённое соединение между сетями и регионами)[14], и FogROS2-FT (устойчивость к сбоям за счёт репликации сервисов между разными облачными провайдерами)[15].

KnowRob[16] — расширение проекта RoboEarth, совмещающее методы представления и рассуждения о знаниях с методами их получения и приземления на физические системы, выступающее единой семантической платформой интеграции из различных источников.

RoboBrain[17] — крупномасштабная вычислительная система, обучающаяся на открытых ресурсах интернета, симуляциях и реальных робототехнических экспериментах. Формирует связанную базу знаний роботов для научных исследований, бытовых роботов, самоуправляемых машин. Руководителями проекта выступают Стэнфордский университет и Корнеллский университет, финансирование — от NSF, Office of Naval Research, Army Research Office, Google, Microsoft, Qualcomm, Alfred P. Sloan Foundation, National Robotics Initiative (США)[18].

MyRobots — сервис для подключения роботов и интеллектуальных устройств к интернету[19]. По сути — социальная сеть для роботов и смарт-объектов. Через коллективное взаимодействие и обмен данными роботы могут делиться сенсорной информацией и состоянием.

COALAS[20] финансируется по трансграничной программе INTERREG IVA Франция—Англия и нацелен на новые социально-технологические решения для людей с инвалидностью. Задача — создать когнитивную систему ассистивной среды, подключённую к облачному кластеру здравоохранения и бытовым сервисным роботам (гуманоидные роботы, интеллектуальные кресла-коляски и др.), соединённым с облаком[6].

ROS (Robot Operating System) предоставляет экосистему для поддержки облачной робототехники. Это гибкая распределённая программная среда с инструментами и библиотеками для облегчения разработки сложного, надёжного поведения роботов разных платформ. Версия для Java (rosjava) позволяет разрабатывать приложения под Android для роботов, что критически важно в свете популярности Android и миллиардов пользователей[21].

DAVinci Project — проект программного обеспечения, исследующий параллелизацию робототехнических алгоритмов по модели Map/Reduce на платформе Hadoop[22]. Создаётся облачная среда с вычислительным кластером на обычных компонентах, предоставляющая набор робототехнических алгоритмов как SaaS и обеспечивающая коллективный обмен данными между роботами[22]. Проект недоступен публично[23].

C2RO (C2RO Cloud Robotics) — платформа для обработки в облаке задач реального времени, таких как предотвращение столкновений и распознавание объектов. Ранее высокая задержка мешала выполнять эти задачи в облаке, что требовало локальных вычислительных ресурсов (например, GPU). В 2017 году на конференции IEEE PIMRC была продемонстрирована возможность облачного автономного перемещения и других ИИ-сервисов даже на ограниченном аппаратном обеспечении (например, Raspberry Pi)[24]. Позже C2RO первой продемонстрировала облачную SLAM на RoboBusiness в сентябре 2017 года.

Rocos — централизованная облачная платформа для разработки, тестирования, развёртывания, эксплуатации и автоматизации флота роботов в масштабе. Основана в октябре 2017 года, запущена в январе 2019 года.

Ограничения облачной робототехники

Несмотря на многочисленные преимущества облачных вычислений, облачная архитектура подходит не для всех задач робототехники[25].

  • Контроль движения робота, требующий (реального времени) сенсоров и связи с регулятором, мало выигрывает от облака.
  • Реально-временные задачи требуют локальной обработки.
  • Задержки отклика или перебои в сети делают облачные приложения медленными или недоступными. Если робот слишком сильно зависит от облака, потеря связи делает его «безмозглым».

Проблемы и вызовы

В сфере исследований и развития облачной робототехники стоит ряд проблем[25]:

Риски

  • Экологическая безопасность — концентрация вычислительных ресурсов и пользователей в одной облачной среде сопровождается концентрацией угроз. Крупные облака часто становятся объектами атак виртуальных машин, ботнетов, переборов паролей и т.п[26].
  • Конфиденциальность и безопасность данных — хранение персональных данных у облачного провайдера переносит контроль за их защитой вне компании. В каждое облако поступает множество пользовательской информации (в том числе о частной жизни). Узнав расположение дома, фото, видеопотоки, злоумышленник может использовать их в преступных целях. Захваченный робот может нести угрозу пользователю.
  • Этические проблемы — облачная робототехника ставит вопросы этики. Поскольку робот подключён к сети, он может стать объектом несанкционированного доступа. В случае потери управления, совершения противоправных действий должна устанавливаться ответственность.

История

Термин «облачная робототехника» впервые был публично предложен Джеймсом Кафнером в 2010 году на конференции IEEE/RAS International Conference on Humanoid Robotics в докладе «Cloud-enabled Robots»[27]. С тех пор термин объединяет обмен информацией, распределённый искусственный интеллект, коллективное обучение через облачные сети и современные средства вычислений. Кафнер в тот момент работал в Google, которая публично реализовала облачную робототехнику в 2019 году, запустив Cloud Robotics Platform[28].

В заре робототехники вычисления традиционно выполнялись внешними по отношению к роботу компьютерами, связанными кабелем по питанию и сигналам управления. С развитием беспроводной связи появились роботы с «внешним мозгом», в которых часть задач выполнялась локальными ресурсами (управление, защита), а ресурсоёмкие обработки уносились на внешние компьютеры[29].

Термин «облачные вычисления» получил популярность после запуска Amazon EC2 в 2006 году, что стало возможно благодаря появлению сетей большой ёмкости, дешёвых компьютеров, устройств хранения, распространению виртуализации и сервис-ориентированной архитектуры[30]. В интервью Popular Science (июль 2006) Кафнер описывал будущее коллективного опыта в облачной робототехнике:

"...робот сможет 'публиковать' свои оптимизированные модели на определённом сайте или в универсальном хранилище знаний, откуда их смогут загрузить все будущие роботы. Моя идея — создать 'базу знаний роботов', которая со временем станет улучшать возможности всех следующих робототехнических систем. Она будет складом информации и статистики о физическом мире, к которой роботы смогут обращаться для повышения точности, безопасности и надёжности принятых решений. Она также сможет существовать как 'библиотека навыков'. Например, если я обучил своего робота-дворецкого готовить идеальный омлет, я бы мог 'загрузить' программу на сервер, чтобы любой другой робот мог скачать её и приготовить омлет по запросу. Могла бы появиться целая коммуна пользователей роботов, выкладывающих экспертные программы и навыки, по аналогии с сегодняшними моделями shareware и freeware для ПК."

— Джеймс Кафнер, (июль 2006)

Основные публикации и события в истории облачной робототехники (по хронологии):

  • В 2001 году Кен Голдберг и Роланд Зигварт создали технический комитет по интернет- и онлайн-роботам IEEE RAS. В 2004 году его работа расширена до технического комитета по сетевым роботам IEEE Society of Robotics and Automation[31].
  • Джеймс Дж. Кафнер выступил с докладом о облачной робототехнике на конференции IEEE/RAS International Conference on Humanoid Robotics 2010[27].
  • Райан Хикман (Google) вёл внутреннюю инициативу по интеграции роботов с облачными сервисами Google, позже реализованную с открытой поддержкой ROS и Android, впервые продемонстрированной на Google I/O 2011[32].
  • National Robotics Initiative (США) анонсирована в 2011 г. для исследований, как роботы могут дополнять труд людей, а не заменять его[33].
  • Мастерская NRI «Cloud Robotics: Challenges and Opportunities» — февраль 2013[34].
  • Дорожная карта по робототехнике в США (2013) отметила облачную робототехнику и автоматизацию для индустрии будущего[25].
  • «Cloud-Based Robot Grasping with the Google Object Recognition Engine»[35].
  • IEEE IROS Workshop on Cloud Robotics, Токио, ноябрь 2013[36].
  • Cloud Robotics-Enable cloud computing for robots. Р. Ли, 2014[4].
  • Спецвыпуск IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, апрель 2015[1].
  • Robot APP Store: облачные приложения для роботов, аналогично магазину приложений для ПК и мобильных[37].
  • DARPA Cloud Robotics[38].
  • Первая индустриальная облачная робототехническая платформа — Tend, основана Марком Силлиманом, Джеймсом Джентес и Робертом Киффером в феврале 2017 года. Tend позволяет дистанционно контролировать и мониторить роботов через websockets и NodeJS[39][40].
  • Сравнительный анализ облачных архитектур для примеров будущих исследований[41].

Примечания

  1. ↑ 1 2 Cloud Robotics and Automation A special issue of the IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. IEEE. Дата обращения: 7 декабря 2014. Архивировано 14 сентября 2017 года.
  2. ↑ RoboEarth. Дата обращения: 7 декабря 2014. Архивировано 1 декабря 2014 года.
  3. ↑ Goldberg, Ken Cloud Robotics and Automation.
  4. ↑ 1 2 Li, R Cloud Robotics-Enable cloud computing for robots. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  5. ↑ Impact of Cloud Computing on Healthcare (11 июля 2023).
  6. ↑ 1 2 Li, Ruijiao. Towards ROS Based Multi-robot Architecture for Ambient Assisted Living // 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics / Ruijiao Li, Huosheng Hu. — 16 октября 2013. — P. 3458–3463. — ISBN 978-1-4799-0652-9. — doi:10.1109/SMC.2013.590.
  7. ↑ Project of the Future: Industry 4.0. Дата обращения: 9 декабря 2014. Архивировано 2 декабря 2014 года.
  8. ↑ LaSelle, Rush Automation in the Cloud. Robotic Industries Association. Дата обращения: 9 декабря 2014.
  9. ↑ roboearth. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  10. ↑ Waibel, M; Tenorth, M; D'Andrea, R (Июнь 2011). “RoboEarth” (PDF). IEEE Robotics & Automation Magazine. 18 (2): 69—82. Bibcode:2011IRAM...18b..69W. DOI:10.1109/MRA.2011.941632.
  11. ↑ Rapyuta. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  12. ↑ Hunziker, D. Rapyuta: The RoboEarth Cloud Engine // 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation / D Hunziker, R D'Andrea, M Gajamohan … [и др.]. — Май 2013. — P. 438–444. — ISBN 978-1-4673-5643-5. — doi:10.1109/ICRA.2013.6630612.
  13. ↑ Ichnowski, Jeffrey; Chen, Kaiyuan; Dharmarajan, Karthik; Adebola, Simeon; Danielczuk, Michael; Mayoral-Vilches, Vıctor; Jha, Nikhil; Zhan, Hugo; et al. (2022), FogROS2: An Adaptive Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2, arΧiv:2205.09778 [cs.RO]. 
  14. ↑ Chen, Kaiyuan; Hoque, Ryan; Dharmarajan, Karthik; LLontop, Edith; Adebola, Simeon; Ichnowski, Jeffrey; Kubiatowicz, John & Goldberg, Ken (2023), FogROS2-SGC: A ROS2 Cloud Robotics Platform for Secure Global Connectivity, arΧiv:2306.17157 [cs.RO]. 
  15. ↑ Chen, Kaiyuan; Hari, Kush; Chung, Trinity; Wang, Michael; Tian, Nan; Juette, Christian; Ichnowski, Jeffrey; Ren, Liu; et al. (2024), FogROS2-FT: Fault Tolerant Cloud Robotics, arΧiv:2412.05408 [cs.RO]. 
  16. ↑ KnowRob. Дата обращения: 8 декабря 2014.
  17. ↑ RoboBrain Project. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  18. ↑ Robo Brain' mines the Internet to teach robots. Cornell University (25 августа 2014).
  19. ↑ MyRobots. Дата обращения: 9 декабря 2014. Архивировано 11 декабря 2014 года.
  20. ↑ Hu, Huosheng; McDonald-Maier, Klaus D; Gu, Dongbing; Li, Ruijiao COLAS. Дата обращения: 7 декабря 2014. Архивировано 9 декабря 2014 года.
  21. ↑ ROSjava-Cloud Robotics. Дата обращения: 9 декабря 2014. Архивировано 27 декабря 2014 года.
  22. ↑ 1 2 Arumugam, R. DAvinCi: A cloud computing framework for service robots // 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation / R. Arumugam, V. R. Enti, L. Bingbing … [и др.]. — 2010. — P. 3084–3089. — ISBN 978-1-4244-5038-1. — doi:10.1109/ROBOT.2010.5509469.
  23. ↑ RoboEarth (амер. англ.). Дата обращения: 8 марта 2019. Архивировано 11 июля 2013 года.
  24. ↑ C2RO Cloud Robotics (18 октября 2017). “Real-Time Cloud Robotics in Practical Smart City Applications”.
  25. ↑ 1 2 3 Robotics-vo A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics 2013 Edition. Дата обращения: 8 декабря 2014. Архивировано 5 сентября 2014 года.
  26. ↑ Linking of cloud robotics to server. Дата обращения: 18 июня 2018. Архивировано 18 июня 2018 года.
  27. ↑ 1 2 Kuffner, James Cloud-Enabled Robots. IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robotics (2010).
  28. ↑ Crowe, Steve Google Cloud Robotics Platform coming to developers in 2019 (амер. англ.). The Robot Report (24 октября 2018). Дата обращения: 8 марта 2019.
  29. ↑ Inaba, Masayuki (1997). “Remote-brained robots”. Proceedings of the Fifteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence-Volume 2. Morgan Kaufmann Publishers Inc. pp. 1593—1606.
  30. ↑ Cloud Computing: Clash of the clouds (15 октября 2009). Дата обращения: 3 ноября 2009.
  31. ↑ Networked Robots Committee. Дата обращения: 8 декабря 2014.
  32. ↑ Google I/O 2011: Cloud Robotics, ROS for Java and Android. Дата обращения: 9 декабря 2014.
  33. ↑ Big NSF grant funds research into training robots to work with humans (17 декабря 2012).
  34. ↑ cloud-robotics.cs.umn.edu/. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  35. ↑ Goldberg, Ken. Cloud-based robot grasping with the google object recognition engine // 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. — 2013. — P. 4263–4270. — ISBN 978-1-4673-5643-5. — doi:10.1109/ICRA.2013.6631180.
  36. ↑ 2013 IEEE IROS Workshop on Cloud Robotics. Tokyo. November 2013. Дата обращения: 7 декабря 2014. Архивировано 5 сентября 2016 года.
  37. ↑ RobotApp. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  38. ↑ DARPA-Cloud-Robotics. Дата обращения: 7 декабря 2014.
  39. ↑ When Robotics Meets the Cloud, Customers Win. Дата обращения: 18 апреля 2017.
  40. ↑ Robot Control From the Cloud. Дата обращения: 17 апреля 2017.
  41. ↑ Dawarka, V. и Bekaroo, G., 2018, декабрь. Cloud robotic architectures: directions for future research from a comparative analysis. В 2018 International Conference on Intelligent and Innovative Computing Applications (ICONIC) (стр. 1–7). IEEE.

Литература

  • Goldberg, Ken. Cloud-based robot grasping with the google object recognition engine // 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. — 2013. — P. 4263–4270. — ISBN 978-1-4673-5643-5. — doi:10.1109/ICRA.2013.6631180.

Ссылки

Категории