5月11日，研华科技与合作伙伴携手合作Basler及Canonical成功举办了以视觉、神经、大脑为主题的机器人发展三个关键要素在线论坛，并与您讨论了机器人发展的三个关键要素。本文将带您回顾会议的精彩内容！

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根据Omdia/HIS 根据2021年的市场调查报告，到2024年，整体移动机器人（AGV/AMR）市场总值将达到60亿美元。使用传统磁条感应和QR code移动机器人技术的整体市场价值约占12%，采用同时定位和地图构建技术（SLAM）整体市场价值占50%左右。

在这个在线论坛上，研华特别邀请了在机器人开发中发挥关键作用的摄像头制造商Basler软件操作平台制造商Canonical从实际应用出发，专家们就机器人应用开发的三个关键点机器视觉”、“软件平台”及“AI运算平台与大家分享。

l 机器人眼：工业相机的选择和标准

Basler业务部业务经理李玉杰从视觉应用端推回所需的摄像头技术和规格，称根据相机选择元素的需要，选择合适的相机分辨率、帧率（速度）、传输接口、图像传感器类型等。

例如缺陷检测AOI由于相机需要在高速移动状态下拍摄微小缺陷，建议使用系统CoaxPress 接口、高分辨率、高帧率、高带宽接口和耐扰线。机器手臂可以在低移动速度或静止状态下拍摄GBE由于机器手臂的扭转，接口、低帧率相机和高扰曲线必须匹配，分辨率取决于被测物体的大小。

我们看到在AMR、在复杂的使用环境下，移动机器人、自动辅助驾驶等需要深度感知，3D对此，李玉杰先生就如何选择适用于工业领域的3D共享成像技术如下：

1. 时间飞行法 (Time of Fly / ToF) : 依靠光飞行时间测距。适用于机械臂，AMR、AGV物流的应用。

2. 结构光 (Structured Light) : 投影图案的变形。适用于3D瑕疵检测（AOI）、3D扫描。

3. 主动/被动立体视觉 (Stereo Vision) : 来自两个相机图像的对应点。适用于机械臂和服务机器人。

l 机器人神经：Ubuntu 如何成为开发者和ROS提供支持

对于大量部署的机器人来说，嵌入式操作平台和软件是一个很大的挑战。Canonical网络方案架构师彭日廷表示，Ubuntu长期提供维护和安全操作系统，为保证安全，有公开客观的安全测试指标（CVE）, 每三周定期发布一次安全更新，维护周期可长达10年。

此外，机器人应用ROS/ROS也提供适配Ubuntu LTS 长期更新和维护版本。基于Ubuntu OS 开发AI在开发阶段，机器人平台可以为客户提供多样性AI SDK以及完整的软件开发生态链；在训练阶段，需要大量的信息，Ubuntu OS以及各种云服务商Azure AWS及Oracle合作密切，用户训练方便AI模型；在地端部分，设备选择较多。在Ubuntu开发体验会非常完整方便。

目前，研华已广泛应用Ubuntu在硬件平台上验证操作系统， 同时与Canonical有合作协议， 由其提供Ubuntu Certified的认证。

l 机器人大脑：研华嵌入式高效AI计算平台和服务

研华嵌入式物联网平台业务集团高级产品经理王圣文分享，从应用角度来看，目前移动机器人开发平台可分为两类：一是内部建设AI效率：适用于机械臂或机械臂AMR，二、扩展AI加速卡，可扩展 xPU、FPGA等。基于开发机器人平台所需的特点，我们针对不同的应用需求AI运算能力, 利用空间和环境开发研华嵌入式AI平台。

? 小型机臂、商用无人机等需要小型化和轻量化的特点，我们提供第一代Pico-ITX AI运算平台MIO-只有手掌大小的2375。

? AGV、AMR、室内外配送机器人等高度复杂的环境Cymbet代理应用程序对尺寸要求不高，但需要处理的数据流和传感器数量较多，我们提供Intel第11代开始的3.5高集成嵌入式单板 MIO-5373满足各种需求。

? 在未来的特殊领域，需要更高AI特殊加速器的扩展必须是独立的GPU、xPU加速器、ASIC、FPGA、DSP等加速器，我们也开始开发第12代Intel平台，如MIO-4370，提供PCIe Gen.5及Thunderbolt扩展能力。

? 研华已经推出EPC-C基于301掌上无风扇嵌入式工控机Intel第八代低功耗超级书CPU，集合丰富的I/O接口，可充分满足AGV和AMR应用需求。

嵌入式AI与服务器或云相比，应用程序的应用程序AI性能与功耗、体积与成本、时效与效益的平衡更为重要。研华致力于提供适合嵌入式的AI应用平台， 从原生AI可扩展运算效率AI计算方案，搭配Ubuntu、Yocto OS，大大降低了客户的早期发展困难。研华还将继续与合作伙伴合作，为客户提供越来越好的服务AI与机器人解决方案和技术支持。