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What CANN Can?一辆小车背后的智能故事

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发布于: 2021 年 04 月 28 日

4 月 24 日,我在 HDC.Cloud2021 的第一天就赶早来到了南山大学城。整整一天,都在峰会、代码大赛和技术展区里来回暴走。

这非常锻炼身体的一天里,有很多人和事都给我留下了深刻印象。有时年八岁,就来逛开发者大会的小朋友;有专业能力极强的视障软件开发者;有华为与各大高校的技术扫地僧。当然也有那些族属关系上并非人类,也在为人类世界做出贡献的“朋友”。比如说——一辆小车。这款由昇腾 CANN 联合华东师范大学机器人运动与视觉实验室、松灵机器人(东莞)有限公司联合打造的智能巡检机器人,牢牢占据着 C 位。

在现场,华东师范大学的帅气小哥给我介绍了这款机器人的故事,让我觉得非常有必要跟大家分享一下。


智能机器人其实这几年我们已经见过很多,但与产业场景、应用空间结合如此紧密的,可能目前还并不算多。

这款智能巡检小车的特别之处在于,它不仅拥有过硬的素质,还拥有一颗能联接产业需求、社会价值的智能计算之心。

这个故事,要从各种各样的仪表说起。

“表”里山河:仪表读取的智能刚需

仪表这个东西,大家应该还是知道的。家里的电表、水表、燃气表都在此行列。但到了产业中间中,各种各样的复杂仪表可就没那么简单了——这些“表”里,装着我们的山河。

在能源、工业、水利等事关国计民生的重要行业,仪表都是产业中不可或缺的一部分。而读表抄表也是很多人最重要的工作。然而在现实中,人工抄表读表其实很难完全避免遗漏。并且抄表在很多时候是非常危险辛苦的工作。比如说荒漠、高山中的变电站,需要巡检人员辛苦跋涉才能完成一次抄表;比如高压电站、水电站的一些工作场景,抄表员是冒着很大的安全隐患完成抄表工作。

那么这种工作让机器来完成行不行呢?

理论上来说当然可以,但 AI 识别仪表在实际操作中面临很多挑战。比如说仪表的种类繁多、数值复杂,缺乏充沛的 AI 计算能力很难处理。而且暴露在复杂环境下的仪表,可能有不同程度的磨损老化,这就需要读取时终端能够理解场景,建立应急决策机制,自动化处理仪表识别中可能发生的种种问题。

另一方面,读取终端需要尽量保证在无接触的准确距离上完成读取,并且确保不会误触误碰其他设备,这就对终端的导航和规避行动能力提出了挑战。

当智能化终端成为仪表读取成为工业、能源、基建的新刚需,我刚刚认识的这辆小车,就找到了它的舞台。

车到山前:一台小车的智能三重奏

这台有四个轮子的智能巡检机器人,就是一台可以自动识别、无接触读取各行业多类仪表的智能帮手。

基于昇腾基础软硬件平台,这台小车可以在不同场景完成巡检任务。经过我在现场观察,它可以准确停靠在不同仪表面前,保持精准距离快速读取,并且自动巡航到下一场景继续工作。值得注意的是,面对那些被预先设置为不可靠近的区域,巡检机器人也会自行规划路线远离该区域,从而实现在现实中的复杂工业场景完成巡检、读取仪表任务。

经过询问了解,这台小车的“神奇”之处可以拆分成三大能力,我们姑且称之为一台小车的智能三重奏。面对真实的巡检场景,小车中必须具备识别、导航、障碍规避三方面的智能能力:

在识别方面,巡检机器人基于昇腾 CANN 异构计算架构,可以兼容多种底层硬件设备形态同时充分释放出底层设备的算力,结合 DBNeT、CRNN、YOLOv5 等多种主流识别算法,从而可以确保多种仪表,比如压力计、温度计、数显温度计、磁翻板液位计与多种警示牌的准确读数和识别。


当然,仅仅拥有对主流仪表的识别能力并不够。由于昇腾基础硬件本身提供丰富的可编程接口与相应软件,可以随时根据不同识别任务调整目标,能够实现快速开发、快速验证。在此基础上,巡检机器人可以一键启动自动完成定时巡检,无需人工参与或遥控。

在导航方面,智能巡检机器人利用多线激光雷达完成工业场景的三维地图构建,实现在复杂的工业场景中实时定位,进而自动规划巡检路线。


在障碍物规避方面,智能巡检机器人在运行的过程中还能够实时进行障碍检测,在 AI 识别能力的搭配工作下完成动态避障,从而确保安全工作。


在这智能三重奏的叠加下,即使非常复杂的现场作业环境、工业仪表,智能巡检机器人也能轻松准确地完成读取识别。所以说在我们需要智能化技术解放生产力的时候,要相信车到山前必有路。

出发,向智能时代

据了解,这款智能巡检机器人是相关合作团队,在“支持大规模荒漠生态恢复系统”项目中,面向更多复杂工业场景的一次尝试性探索。从中我们不仅可以看到这款智能巡检机器人本身在更多工业巡检、仪表识别等领域的探索,同时也可以看到昇腾计算产业面向生产场景中广袤弹性的落地可能。

比如说我们可以看到,这辆工业巡检小车,可以应用于制造、电力、化工、能源等巡检密集、读表密集型行业,解放相当一部分生产力,让巡检员、抄表员远离危重作业。

巡检小车中,昇腾基础硬件帮助解决了多线激光雷达构建三维地图所需的 AI 算力问题。助力机器人完成在场景中的实时定位,确保自动巡检路线实时规划、校准,完成有效规避。这一能力可以应用到更多需要智能机器人、自动驾驶设备的场景中,让复杂地形不再成为机器人的天敌。


而基于昇腾 CANN 异构计算架构,巡检小车可以完成多样性的 AI 任务。比如图片和文字的检测与识别。类似能力在识别、记录、抄写、统计的场景中拥有非常多的应用可能,可以说在大部分生产场景中都具备落地必要性。

所以说,从这里造型炫酷的小车中,我们不仅能看到读取仪表的智能化可能,更富含着运用端侧 AI 算力解决产业问题,自端而上解放生产力的智能时代方案。

也许可以这么说,HDC.Cloud2021 中亮相的这辆小车,穿过仪表丛林时,却让我们读到了一个智能时代。

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