云边端一体化对机器人系统的支撑

    云边端一体化对机器人系统的支撑：云边端一体化构建了一个通过机器人提供多样化服务的规模化运营平台。其中，服务机器人本体是服务的实施者，而实际功能则根据服务的需要无缝地在终端计算、边缘计算和云计算之间分布和协同。机器人系统类似现在智能手机上的各种APP，主要关注如何实现高性价比的多模态感知融合、自适应交互和实时安全计算。

    1.多模态感知融合：为了支持机器人的移动、避障、交互和操作，机器人系统必须装备多种传感器。同时，环境里的传感器可以补足机器人的物理空间局限性。大部分数据需要在时间同步的前提下进行处理，并且调用不同复杂度的算法模块。机器人硬件系统和边缘计算需要协同来支持多传感器数据同步和计算加速，因此应该采用能灵活组合CPU、FPGA和DSA的异构计算平台。另一部分没有强实时性要求的感知任务，可以由云计算支持。

    2.自适应交互：为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力，需要将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解，并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识。通用知识和较少变化的领域知识应该存放在云端，而与地域和个性化服务相关的知识应该存放在边缘或者终端。无论知识存放在哪里，在机器人系统中应该有统一的调用接口，并可以保证实时通讯。

    3.实时安全计算：未来的服务机器人应用将有大量需要实时响应的情形，因此需要在边缘服务器部署相应的加速硬件。同时，机器人也将处理大量涉及用户隐私的数据。云边端一体化架构需要构建隐私数据的安全传输和存储机制，并且限定物理范围。对于可以进行物理操作的机器人，要构建单独的安全监测机制，保证即使机器人系统被远程攻击劫持后也不会造成物理安全损害。

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