云計算在物流機器人中的應用優勢

(北京物資學院 北京 101149)

一、引言

隨著經濟和科技的發展，出現了可以替代高額勞動成本的智能機器人，這使得企業能夠非常有效的削減人力成本，提高企業經營效率，進一步加速了人工智能時代的到來。根據國際機器人聯合會的數據統計，2018年我國工業機器人市場規模占總市場的81%[1]，依托云計算、大數據、AI等先進技術更是促進了機器人行業的快速發展。從社會發展來看，物流行業目前的發展主要集中于智慧物流，利用互聯網實現企業之間信息共享，建立快速響應的物流網絡，加速物流行業整體健康快速發展。

二、云計算

近年來，云計算因其存儲與計算能力逐漸引起人們的關注，按需付費、擴展性強等特點更是進一步促進了云計算的發展。云服務商為用戶提供資源以及各項服務，用戶通過終端登錄云計算環境獲取需要的信息。在云資源調度中，用戶的使用時間是不可控的，任務的計算時間卻是由調度任務算法決定的。部分任務調度研究考慮了云負載均衡、安全性、可靠性等約束條件，以執行時間和執行費用最小為目標得到任務調度最優結果，以便在任務計算過程中實現云上資源的節約。韓于芳利用改進的蟻群算法有效優化云用戶所關注的執行時間和執行費用以及云服務提供商所關注的負載均衡，并利用改進的文化基因算法進行了大規模任務調度問題研究[2]。賀田塔在考慮能耗的前提下對任務調度進行優化，在保證云計算服務質量的同時，通過資源配置、任務調度等方式降低云計算數據中心的能耗達到綠色環保的要求[3]。優化云資源不僅能夠避免出現云污染，而且能夠實現利用有限的云計算環境中高效地完成用戶任務，因此需要從云服務提供商和用戶角度去考慮如何實現對云資源的有效利用。

三、云計算在物流機器人中的應用優勢

云計算在物流領域中的研究有很多，如構建全程可追溯、互聯共享的全域物流云平臺[4]，覆蓋整個物流行業，為供需雙方提供最適合的服務模式，利用云計算環境實現物流全過程的可視化與信息化，進而避免因物流信息不對稱造成的成本支出。袁大榮利用Hadoop設計了云物流調度系統，利用該系統的調度算法能夠快速地實現車輛調度[5]。云海量的存儲能力使得其聚集了很多信息資源，當用戶查詢信息時只需要登錄終端、發送請求便能夠快速準確地得到相關信息；云快速高效的計算能力使其能夠根據任務需求得出最優的執行方案。一般而言，倉儲管理系統中存在多個物流機器人和多項待執行的任務，倉儲管理系統需要將任務下達給物流機器人，物流機器人接受任務并根據最優作業路線完成任務。此時，利用云存儲與計算能力實現物流機器人與任務的快速匹配，之后根據任務規劃出最佳的作業路線，能夠很好地提高倉儲作業效率。

隨著人力成本的提升，企業致力于實現倉儲作業的自動化，在大型倉儲中心可能會存在多種類型物流機器人，利用不同類型的機器人的優點實現整體配置最優，減少倉儲作業時間。但是當不同類型的物流機器人加入系統時可能會產生一系列的問題，如個體機器人對異構體的兼容度，異構機器人之間的通訊問題，空間感知與任務分配的差異性等[6]。若采用集中的云處理可能會很好地解決系統異構問題，實現不同物流機器人之間的有效協作。郭志強在云計算環境下設計的異構系統集成平臺實現數據提取標準的統一，各個異構系統通過同一個訪問接口操作數據，讓用戶能夠實現信息共享[7]。因此，利用云計算環境實現各個系統基礎數據的統一管理，可以在大規模管理系統中實現信息對稱；在有不同類型的物流機器人時可以利用云計算實現統一管理，同時利用云計算實現多物流機器人大規模調度以及快速應對突發情況。

云機器人系統將云平臺與移動機器人結合起來，云機器人的“大腦”在云中，將計算工作放在云上，處理的結果可以通過聯網技術獲得[8]。云機器人可以支持實時數據計算處理和資源密集型的應用，可以充分利用機器人資源最大限度地增加任務量，充分發揮機器人的作用。雖然云機器人系統能夠快速的進行相應的工作，但是仍然存在信息安全等問題。Srinivasan K等人為解決基于云的物流服務的安全性問題，提出利用混合管理層提高通信的安全，為企業使用云平臺提供保障[9]。物流機器人利用云計算環境實現機器人之間的協作與數據交互，機器人自身不必配置計算與存儲功能，從而使得物流機器人更加移動安全便捷。雖然物流機器人與云計算結合存在很多優勢，但是在實際環境中仍然存在一定的局限性，比如延遲約束、數據傳輸、遠程傳輸、云安全性、云污染等問題。

四、結束語

人工智能時代的到來促進了相關產業的快速變革，物流機器人成為物流行業發展不可或缺的關鍵環節之一。通過云資源調度減少云上使用時間，營造高效有序綠色的云計算環境。將物流機器人與此時的云計算結合，將信息存在云端，物流機器人只需要接受任務指令并執行任務，節約物流成本支出。利用云計算實現異構機器人信息交互，有利于快速應對突發狀況，實現對整個系統的實時監控與管理。