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        智能具身機器人的梯控方案:基于R2X的硬件梯控方案

        來源:普渡機器人 德勤      編輯:創澤      時間:2025/4/29      主題:其他   [加盟]

        隨著服務機器人技術的發展 ,越來越多的商 業環境如酒店、寫字樓、醫院等開始引入機 器人以提高效率和服務水平。而商業建筑環 境通常復雜多變,機器人需要在這些環境中 自由移動,包括與電梯系統交互,以完成跨樓 層的任務。因此,服務機器人需要與現有的建 筑管理系統(如電梯控制)集成,這要求機器 人具備與多種電梯品牌和型號的兼容性。

        而這帶來了一系列的客戶痛點 ,比如 :不同 品牌的電梯系統差異較大 ,機器人需要能夠 兼容多種電梯系統,以適應不同的商業環境; 為了使機器人能夠與電梯通信,客戶可能需要 對電梯進行硬件改造,這不僅成本高昂,而且 可能影響電梯的美觀和正常使用等等。

        為了解決上述難題,給予客戶更多選擇 ,基 于R2X技術架構 ,普渡機器人針對不同場景 的客戶需求,創新性的推出了硬件梯控和云 梯控雙方案 ,以兩種基于R2X的技術原理和 實現方式有效解決了服務機器人在復雜建筑 環境中的電梯接入問題,為酒店、寫字樓等 不同場景的終端用戶帶來了豐富且多元的定 制化解決方案。

        硬件梯控主要通過為電梯加裝硬件梯控模塊 和控制單元,以實現機器人與電梯之間的通 信。其優勢主要體現在以下方面:

        • 高適配度:

        硬件梯控方案的一個顯著優勢是其廣泛的 適配性。它能夠與市面上90%的電梯型號兼容 ,這意味著無論客戶使用的是哪種品 牌的電梯 ,硬件梯控方案都可能適用 ,極 大地擴展了服務機器人的應用范圍。

        • 高穩定性:

        由于硬件梯控方案不依賴于外部網絡 ,它 可以在沒有網絡連接的情況下穩定運行。 這對于網絡不穩定或無網絡覆蓋的建筑環境尤為重要 ,確保了機器人在任何情況下 都能可靠地使用電梯。

        • 降低總體擁有成本(TCO):

        相比于復雜的軟件解決方案 ,硬件梯控方 案的費用相對較低。一次性的硬件改造成 本可以被多個機器人共享 ,使得長期的運 營成本更加經濟。這對于預算有限的企業 尤其有吸引力。

        • 可復用性強:

        一旦電梯安裝了硬件梯控模塊 ,它就可以供多種不同類型的機器人多次復用 ,這不 僅提升了效率 ,還使得改造投資能夠被多 個機器人分攤,進一步降低了成本。

        • 易于維護和升J:

        硬件梯控模塊作為物理設備 ,其維護和升 J相對簡單直接。一旦出現問題 ,可以快 速定位并進行修復或更換 ,減少了系統的 停機時間。

        • 安全防護強化:

        通過硬件J隔離技術構建d立通信信道, 從源頭規避網絡攻擊風險 ;結合加密算法 對控制指令進行端到端加密傳輸 ,有效防止信號劫持與數據泄露 ;同時采用機器人 ID與梯控模塊的雙向認證機制 ,嚴格管控 設備接入權限 ,確保僅授權機器人可觸發 電梯操作 ,滿足醫療、金融等高安全要求 場景的合規性需求。





        多功能服務機器人核心技術AIoT的重要性:實時連接,數據共享與智能調度,跨設備的任務協作

        通過物聯網技術支持服務機器人與各類設備(如電梯,門禁系統, 電話系統等)建立實時連接;實時收集周圍環境和設備的數據為機器人提供智能決策支持

        具身智能機器人模塊化設計的核心:開放統一的接口,行業標準和協議,模塊間通信

        開發一套標準化的硬件接口和軟件API ,使得不同廠商和不同功能的模塊能 夠無縫聯通和協同工作;制定和遵循行業內一致的標 和協議;采用標準化的數據交換格式和通信協議

        具身智能機器人模塊化設計應用的優勢:靈活配置,降低研發和運營成本,實現R2X萬物互聯

        模塊化設計的核心優勢在于靈活性;模塊化設計可以有效降低研發和運營成本;模塊化設計為技術創新提供了良好的平臺;模塊化設計為統一行業標準和協議提供了條件

        服務機器人的模塊化設計的要素:移動模塊-操作模塊-交互模塊-傳感模塊-數據處理與通信模塊

        服務機器 人模塊化設計以多個軟硬件模塊—移動模塊、操作模塊、交互模塊、傳感模塊和數據處理與通信模塊為核心,提升在不同場景中能夠靈活應對復雜任務的能力

        全棧式智能服務機器人生態的關鍵要素-技術整合,生態開放,交互拓展,形態多元化,商業模式創新

        開放性的全棧式智能服務機器人生態是一個技術框架和商業模式的創新綜合體,構建一個多面互通、無縫銜接的智能服務機器人生態,來實現服務機器人在多樣化應用場景中的深度融合和廣泛應用

        靈巧手百家爭鳴,進化不息:核心環節有無刷直流電機‌,微型絲杠‌,觸覺傳感器‌,腱繩‌

        腱繩‌實現靈巧手柔性驅動與仿生結構;觸覺傳感器‌信號靈敏性、動態響應速度、柔性貼合能力與系統集成度;微型絲杠‌將電機的旋轉運動轉換為G精度線性運動

        機器人量產時刻,互動感知能力有望成為迭代重點,靈巧手是機器人核心硬件,機器人下一個迭代方向

        靈巧手是人 形機器人核心配件之一,是機器人觸達真實物理世界的部件,巧手有望成為機器人下一個迭代方向,傳感器使用數量和種類有望進一步提升

        3D打印賦能人形機器人升級迭代2025-2025年將達到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16.1%

        3D打印技術還可應用于人形機器人重要零部件的升級迭代;3D打印在人形機器人的設計端還可實現快速原型設計;3D打印還能夠匹配人形機器人的個性化定制需求

        質量管理類機器人應用:機器視覺檢測大量取代人工檢測

        “機器人+人工智能”應用模式主要為“機械臂+識別類 模型” ,AI 應用的主要目標是識別外觀缺陷情況,機器人可以適應各類大小、形狀、質地的檢驗對象, 并同時開展多個檢測流程

        物流配送類機器人應用:識別+導航

        移動機器人+識別類模型+自主導航模型模式,AI應用的主要目標是實現環境識別和路徑規劃;移動機器人+協同優化模型模式,AI應用的目標是開展多種物流機器人的協調配合

        生產操作類機器人應用:機械臂+操作

        機械臂+操作優化模型模式,AI應用的主要目標是提高操作精度;機械臂+操作學習模型模式,AI應用的目標是提升機器人的靈活性和適應性

        大模型的算法黑箱特性, 會給機器人的行為可解釋性帶來哪些挑戰

        決策過程不可追溯,推理過程缺乏顯式的規則表達;倫理與責任歸屬困境,行為邏輯模糊性可能引發倫理爭議;動態環境適應性不足,難以預測其在未知場景中的反應模式
         
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