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DIY 機器人非夢事!創博+AWS 力推模組化開發

本文作者:任苙萍       點擊: 2019-12-10 08:01
前言:
 一種新產品日後是否「大有可為」?模組化是指標跡象之一,意味著業界期藉此降低成本、激發創意以全力衝刺市場。如今,機器人亦透露這樣的訊息;新漢 100% 投資的子公司——創博 (NexCOBOT),已著手整軍經武。總經理沈倩怡細數新漢集團歷史:最初 1992 年之後的十年,專職從事工業電腦和嵌入式運算的研發和製造;第二個十年,開始以一系列無風扇式工業電腦深入垂直應用,觸及網路安全、車載電腦和數位監控 (AVR);2012 年,正式轉型解決方案供應商,涉足工業 4.0、智慧機械與機器人控制範疇。
 
照片人物:創博總經理沈倩怡

EtherCAT 工業標準+開放架構=模組化+客製化
2018 年,新漢將旗下新漢智能和創博分拆出來,專注於行業領域的銷售開發及市場推廣,以及整體解決方案和服務,焦點市場放在:1.工業等級的教育機器人套件 (MiniBOT);2.將機器人與自動化導入零售和服務業;3. 可與不同構件、品牌相容的工業機器人控制器;4.貼標機或工具機等智能產線。沈倩怡認為,電腦、手機等之所以能快速蓬勃發展,是因為有共同的開放標準;反觀工業應用最大挑戰是廠內有不同協定和堆疊,且工業語言都不同。只要有能力讓現有設備互通、從老舊設備撈取資料,就能做數位轉型。

沈倩怡觀察,工業應用要實現模組化、客製化,「EtherCAT 工業標準+開放架構」是人工智慧 (AI) 與機器視覺 (Machine Vision) 的最佳助力。例如,在無人搬運車 (AGV) 上面架設機器手臂,成為自主移動式機器人 (AMR);或是將原有機器人升級、賦予機器視覺做外觀瑕疵檢測——創博與四大機器人家族都有合作,已順利完成個別串接,內部正規劃用於新漢生產線。令人眼睛一亮的是,服務型機器人的後來居上;粗估非工業機器人成長是工業用的 10~15 倍,2025 年將擁有 2,500 億美元的市場規模。

創博總監陳維庭敘述,機器人的需求正在變化、且越見增長。商場 Pepper 互動、餐館送菜、超商泡咖啡等服務型機器人後市看俏;而模組化、開放架構有助於加速開發,且具備靈活性。為此,創博結盟亞馬遜 AWS「RoboMaker」,即使是不熟悉機器人設計的工程師,也能「按需客製化」、隨心所欲建置多元機器人系統,包括建構專屬的機器人構形,創造無限可能。陳維庭指出,整合人臉/語音辨識、數據分析功能,還要能運作,需有很多知識支撐,對於新手並非易事,進入門檻高。上述合作能為開發者帶來的最大好處是:初始成本幾乎為零。
 
照片人物:創博總監陳維庭

AWS 雲端開發優勢:共同遠端創作、分工編輯文件並同步部署
「既不需買硬體、且能省下時間成本,雲端開發還能不受時空限制」,陳維庭說。利用 ROS (Robot Operating System,機器人操作系統) 社群的機器人應用程式範例快速開發,且可透過 Gazebo、Rviz 等工具進行視覺化模擬。工廠中若機器人過於密集,容易發生碰撞;而一個手臂就是一個座標,自行逐一嘗試、建置非常辛苦,模組化分組模擬將省事得多,就算同時指揮操縱「百人大軍」也沒問題!打造服務型機器人團隊亦是如此。其次,AWS 本身就有許多 AI 功能,方便集成且運算力夠,已打下良好基礎,而創博的職責就是協助邊緣應用落地。
 
圖1:利用 RoboMaker 建置新機器人 vs. 整合現有機器人
資料來源:創博提供

推廣教育市場是第一步。很多機械本科的畢業生並不熟悉機器人操作,但偏偏這又是他們一進入職場就會遇到的東西;將原有教室與 RoboMaker 做結合,只要在雲端操作、不一定要有實體裝置,就能逼真地「實地演練」。初學者可在 ROS 抓取現成的空間/機械/馬達等模擬模組和程式碼範例,縮短學習曲線、迅速主導機器人產線,讓開發者可聚焦於應用整合,不必在前段基礎耗費太多時間。之後,模擬完成的東西可利用 AWS IoT Core 經由 AWS Greengrass (建置於 Robot Gateway) 即時部署到實機做虛實整合,並透過雲端做裝置管理及韌體更新。

要讓地端與雲端對接,光是協定整合就是一門學問。陳維庭表示,OPCUA 是屬於較上層的部分,底層 I/O 介面傳輸亦須打通才不會枉費力氣,例如,電腦對馬達。創博預言,未來應用轉趨多元,機構設計的份量將隨之加重;沈倩怡更樂觀看待「人手一個機器人」的 DIY 時代終將到來,故積極推動產學交流。首先,是在美國技職體系 (Community Colleges) 的培訓室建置 AI 機器人、將 Robot Box 裝到機器人教室,接著部署機聯網並建置 AWS Dashboard。由於全是線上作業,可讓教室多位學生共同遠端創作、分工編輯雲端文件,並同步做週邊部署。
 
圖2:Robot Gateway 之系統架構
資料來源:創博提供

Robot Gateway:中樞總管兼司令官
最後是做產線建置,例如,輸送帶流程控制;通常是機器手臂前端已全部就緒、完成自動化,才會考慮到這部分。同時與先進製造協會合作,為學校附近的公司做在職訓練 (Workforce Training)。陳維庭補充,多個手臂通常需要多個控制器,若是集中運算耗時過久,需要讓多台電腦分工處理。在資安防護上,已兼顧 Cyber-IT 與 Embedded-OT 層面 (屬於新漢旗下另一公司 TMR 業務)——AWS 原有機制加上 PC-based 應用程式集認證及底層控制器的軟體模組管理監控 (工業通訊端),形成金三角防線。

沈倩怡強調,不同裝置會有個別硬體控制,但不是所有機器人都允許外接 I/O,此時就更需要集中至機器人閘道器 (Robot Gateway),這個盒子儼然就是中樞總管兼司令官 (commander),特別適合非單站的統整作業;複雜系統待規劃完成,會發包給系統整合商 (SI) 做產線配置,也可由產品商自行籌組。台灣以製造業為主,前端第一線服務業多停留在概念驗證 (POC) 階段——因為台灣消費者偏好有溫度的服務;但美國和東南亞市場潛力十足,尤其新加坡和馬來西亞政府對於自製機器人給予大力補助,此類模組化的快速開發別具意義。
 
圖3:AWS 功能模組齊全
資料來源:創博提供

有別於樂高的玩具式學習,創博+AWS 的模組化組合可直接移植、套用在真實運作環境。類似概念還能用於智慧建築,流程如下:結合建築通訊協定,由 Amazon QuickSight 將邊緣採集到的數據做可視化處理,再由 AWS IoT Analytics 建立 Data Pipeline 進行大數據分析、由 Amazon SageMaker 做預測維護分析,並透過機器學習 (ML) 訓練後產生新模型。最後,由 AWS IoT 透過 MQTT 管理並雙向與物件溝通並提供空中更新 (OTA),另 Kinesis Video Streaming 可即時分析影像、辨別異常狀況。
 

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