◆盛春明

（深圳技師學院 廣東 518000）

1 概述

隨著人工智能的興起，機器人的應用更加廣泛，多機器人的協(xié)同控制問題受到更多專家學者的關注。自適應控制網(wǎng)絡具有解決不確定性問題的能力和自動耦合自適應變化的特性，被廣泛應用于解決多節(jié)點問題[1]。利用運動學軌跡跟蹤控制器實現(xiàn)路徑預測問題，由節(jié)點速度輸入和地理位置信息預測機器人位置信息的跟蹤控制問題得到了廣泛應用。

新一代5G技術將使用新的技術概念來滿足隨處寬帶接入、高用戶使用和設備移動性以及大量設備以超可靠、實惠的方式進行鏈接的需求。引入自定義網(wǎng)絡（Software Defined Networking，SDN）[2-3]和網(wǎng)絡功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）[3]技術，利用不斷成熟的云計算技術，來滿足這些高傳輸和低延遲要求，提供穩(wěn)定傳輸。

2 智能機器人基本功能

機器人在精細化生產(chǎn)方面具有很高的效率，大范圍應用于汽車的自動裝配和其他零部件的制造。機器人還可以用來進行貨物運輸，部署機器人執(zhí)行瑣碎和重復的任務，減少出錯率，解放更多工人從事更有價值的工作[1]。大部分智能應用機器人大致由通信模塊、移動模塊和執(zhí)行特定功能的各類傳感器模塊組成，通信模塊如表1所示。

表1 機器人通信模塊各模塊

QAM 映卷積編射√√√√碼√√√√Turbo 編碼√√循環(huán)冗余校驗（CRC）√√√

3 5G 網(wǎng)絡協(xié)議技術

網(wǎng)絡通信技術與機器人技術的結合促進了機器人技術的發(fā)展，也給機器人技術的應用提出了挑戰(zhàn)。由于當前智能機器人系統(tǒng)在應用方面發(fā)展不太成熟，通過網(wǎng)絡實現(xiàn)操作者對機器人的計算機輔助遙控操作，是對智能機器人系統(tǒng)的一個很好的補充[4]。

在對機器人的無線模塊進行改裝，使其同時具備基站的收轉發(fā)功能和終端的接收功能。移動網(wǎng)絡的低延遲、自組織性和自動耦合性，可以在這一領域引入云計算和人工智能技術，實現(xiàn)5G 網(wǎng)絡到機器人的連接，可以使用云計算技術找到機器人網(wǎng)絡執(zhí)行任務的最佳方式，按需更新編程代碼，節(jié)省大量事先預設的人力和物力[1]。

非視距通信特別是遠距離通信當中會遇到什么問題呢？首先是多徑的問題，因為非視距通信主要是依靠反射來進行信號的傳輸，在反射的過程中就會有多路信號相互疊加，這時候問題就來了，相互疊加的信號會相互影響，進而影響解調(diào)，同時無線傳輸所面臨的最大問題是信道的時變多徑衰落，克服多徑衰落主要用“微分集”來解決，這也是人們通常所說的分集技術[5]?？苟鄰剿ヂ溥€常用均衡技術和差錯控制編碼技術。均衡技術可以補償時分信道中由于多徑效應而產(chǎn)生的碼間干擾。信道編碼是通過在發(fā)送信息時加入冗余的數(shù)據(jù)位來改善通信鏈路的性能[6]。一般情況下，在基站和移動臺之間不存在直射信號，此時接收到的信號是發(fā)射信號經(jīng)過若干次反射、繞射或散射后的疊加，而在某些空曠地區(qū)或基站天線較高時可能存在直線傳播路徑[7]。

無線部分技術規(guī)范的設計，主要是圍繞著5G 終端以及5G 基站來進行的。除了明確針對終端和基站的規(guī)范之外，還有關于5G 終端以及5G 基站之間的接口（NR）以及基站之間，基站內(nèi)部（CU 和DU 之間）各個接口（NG-RAN）相關的規(guī)范[8]，如圖1所示。

圖1 5G 通信系統(tǒng)接口規(guī)范

4 主要技術應用

通過采用新的計算和網(wǎng)絡技術，創(chuàng)建一個通用的可組合核心，并簡化操作和管理。

4.1 自定義網(wǎng)絡（Software Defined Networking，SDN）技術

當前的SDN 架構，要求數(shù)據(jù)轉發(fā)元素存儲流量請求，直到控制器更新流量轉發(fā)規(guī)則。布置超需求或者多個控制器可以解決控制器可用性的問題，提高對安全攻擊的恢復能力，但是多個控制器導致的轉發(fā)包的錯誤配置或系統(tǒng)網(wǎng)絡間信息傳輸?shù)年犃袥_突會降低網(wǎng)絡信息的穩(wěn)定傳輸和對各機器人的有效控制。

SDN 具有網(wǎng)絡的全局視圖、集中控制和網(wǎng)絡元素的可編程性，支持系統(tǒng)范圍內(nèi)各機器人一致化行動的策略，并通過從網(wǎng)絡資源、狀態(tài)和數(shù)據(jù)流中獲取各節(jié)點的運行情況來優(yōu)化系統(tǒng)資源配置。因此，SDN 架構支持高度反應性和前瞻性的流量分析和響應系統(tǒng)，可以更好地保證網(wǎng)絡傳輸?shù)姆€(wěn)定性和高效性。

4.2 網(wǎng)絡功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）技術

NFV 對未來的通信網(wǎng)絡非常重要，但它面臨著最基本的挑戰(zhàn)，網(wǎng)絡劃分的最優(yōu)化，如完整性、真實性和不可否認性。從其在移動網(wǎng)絡中使用的角度來看，當前的NFV 平臺沒有為虛擬化無線終端網(wǎng)絡服務提供適當?shù)膭澐謽藴?。使用NFV，可以將核心網(wǎng)絡云的服務轉移到邊緣以滿足用戶需求。運行時需調(diào)配虛擬存儲片或資源，以滿足不斷增長的流量需求和不同網(wǎng)絡位置計算的需求。

4.3 云計算技術

云計算系統(tǒng)由用戶之間共享的各種資源組成，包括機器人位置信息和運算承載能力。多址邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC）將云計算能力擴展到了移動網(wǎng)絡的邊緣，因此與傳統(tǒng)大型數(shù)據(jù)中心相比，可為邊緣主機提供更加便捷的信息獲取速度，最大化邊緣節(jié)點參與系統(tǒng)運算的效率。MEC 對開放應用編程接口的需求主要是為系統(tǒng)應用以及不同機器人節(jié)點的信息交互提供支持。

多址邊緣計算的主要優(yōu)點是在支持云的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境以及開放的應用編程接口的背景下，控制人員通過這些開放的應用編程接口向MEC 應用程序和機器人終端發(fā)布指令和獲取信息[9]。在共享環(huán)境中，相同的基礎架構在不同的參與者之間共享，例如虛擬機和系統(tǒng)網(wǎng)絡終端。5G 網(wǎng)絡使用基于云的數(shù)據(jù)存儲和NFV 功能，弱化系統(tǒng)網(wǎng)絡的物理邊界。

云計算為機器人系統(tǒng)的數(shù)據(jù)維護、服務和應用提供了一種有效的方式，它將技術上不同的系統(tǒng)整合到一個域中，在該域中可以部署多種服務，以實現(xiàn)更高程度的靈活性和可用性，同時降低數(shù)據(jù)傳輸和能量消耗。多址邊緣計算使用云計算的概念，將使網(wǎng)絡邊緣能夠處理用戶或事物附近的延遲敏感和上下線的感知應用。

5 總結

通過智能機器人+5G 通信技術切實、精準應用，滿足了機器人批量化智能化發(fā)展的需求，建立起低時延、高可靠、廣覆蓋的多機器人網(wǎng)絡系統(tǒng)和更加智能化的應用需求，同時也將移動通信、人工智能技術與機器人應用深度融合，為各行業(yè)戰(zhàn)略轉型提供了有益實踐。本文對機器人的功能模塊進行了簡要闡述和分析，通過功能改造和模塊處理，基于5G技術對多機器人組成的系統(tǒng)網(wǎng)絡進行功能虛擬化和自適應控制分層，利用云計算技術的多址邊緣計算能力，有效優(yōu)化系統(tǒng)效率，降低機器人反應時延，使其更適應于工業(yè)化應用。