В 2019 году Google обещает запустить облачную платформу для поддержки робототехнических решений, адресованную разработчикам. В рамках этого проекта, Google объединит свои наработки в области AI, робототехники и облачных решений чтобы создать продукт для подключения коллаборативных роботов.
Как ожидается, платформа позволит эффективно проводить роботизацию в высокодинамичных средах. Основная инфраструктура платформы будет построена на базе открытого кода. Пользователи смогут оплачивать только реально востребованные ими услуги.
Пробежимся по основным функциональностям платформы:
1.Критическая инфраструктура.
Платформа обеспечит защищенную и надежную подключенность роботов к облаку. Для управления и распределения цифровыми активами будет использоваться решение Kubernetes, возможности регистрации, мониторинга и выдачи алертов и необходимую панель статистики обеспечит Stackdriver. Разработчикам также обещан доступ к системам управления данными Google и ИИ, в диапазоне от Cloud Bigtable до Cloud AutoML.
Стандартизованные типы данных и открытые API помогут разработчикам создавать многократно используемые компоненты автоматизации. Вдобавок открытые интерфейсы обеспечат функциональную совместимость, что позволит интеграторам создавать комплексные решения на базе коллаборативных роботов разных производителей.
Инструменты, предоставляемые платформой, призваны помочь разработчикам в создании, тестировании и развертывании ПО для роботов. За счет таких инструментов упрощается создание и внедрение решений автоматизации на площадке заказчика. Заодно у операторов появляется возможность мониторить флот роботов и все текущие миссии.
Важный момент - если пользователь захочет перейти к другому поставщику облака, он сможет взять с собой свой набор данных.
Исходный набор услуг Cloud Robotics компании Google применим в различных ситуациях, например, для решения задач локализации робота или слежения за объектом. Подключение к облаку обеспечит обработку данных сенсоров, включая ситуацию, когда они поступили из множества источников. В системе используется машинное обучение (ML) для получения информации и инсайтов относительно состояния физического мира. Это может помогать созданию экосистемы аппаратных средств, а также приложений, которые затем можно будет использовать и переиспользовать для решений автоматизации на базе коллаборативных роботов.
Промышленная автоматизация зачастую требует широкого примения пользовательской интеграции. Коллаборативные роботы могут повысить гибкость всего производственного процесса. Это поможет снизить затраты и сгладить проблемы зависимости от поставщиков. Трудно запрограммровать роботов с тем, чтобы они замечали и реагировали на малопредсказуемые изменения физической среды человеческого мира. Платформа Google Cloud призвана релить эти проблемы, предоставив гибкие возможности автоматизации, такие, как услуги Cartographer, службы Spatial Intelligence (анализ пространства) и Object Intelligence (анализ объекта).
Возможности новой платформы поясняет трехминутное видео.
