作者：謝涵如
近年隨著科技日新月異，世界各國紛紛大力投入發展「工業4.0」，積極地提出相關策略，而台灣製造產業在這股浪潮中也不落人後，在AI、物聯網、機器人、大數據分析等智慧製造關鍵技術上努力布局，爭取在全球智慧製造的產業競爭中保持優勢。
本次Edge AI社聚，邀請兩位專家以智慧工廠在物料運輸方面的新科技 — 具有強大的計算能力、能自主決策的AMR自主移動機器人為主題，帶領觀眾探討如何加速AMR的實務開發，滿足智慧工廠再進化的需求。
更智慧的移動機器人：AMR
「所謂的工業4.0就是一種從需求到製造、物流的全流程整合，並且利用科技盡可能減少浪費和延遲。」台科大工業4.0實作中心梁書豪助理教授，以自己投身實務及學術界多年的經驗，開宗明義指出，在追求自動化的智慧工廠中，從AGV到AMR，都在工業4.0的推展中扮演著重要的角色。
台科大工業4.0實作中心助理教授梁書豪解說AGV與AMR的差異（攝影：劉庭芸）
目前工廠中廣泛用於物料搬運的工具是AGV自動導引車，全稱為Automated Guided Vehicle，是一類輪式移動機器人。依照定位及導航方式，可分為靈活度較差的「磁條導航」、較常用於無人智慧倉儲系統的「二維條碼導航」，以及可執行多變形式路徑、適應多種現場環境的「雷射導航 (SLAM)」等類型。
在應用方面，AGV設備經常用於跨樓層跨區搬運，以減少錯誤及污染的問題。用於電商倉儲則能有效提升物流效率；此外尚有產線、物流自動化及自動化立庫的取件等方面之應用。
至於AMR自主移動機器人，全稱為Autonomous Mobile Robot，除了具備AGV的功能，從名稱中就能看出AMR更強調自主性，也就是自己做出判斷的能力。從定義上來看，AMR其實比傳統的工廠的運輸載具涵蓋更廣，甚至是無人機(UAV)、無人潛艇（UUV)也屬於AMR。
AMR的困難與挑戰
至於AMR應用上遭遇的挑戰，其中之一是當必須指派大量機器人同時作業時，如何解決路徑相遇時互相干擾的問題，也就是所謂的MAPF（多個智慧型代理人路徑查找）問題。目前Amazon Robotics與南加大已合力研究出可行的解決方案。
AMR要能多機同時應用，如何克服MAPF問題是一大挑戰。（圖片來源：arxiv）
此外，當系統大到無法進行管理的時候，就需要考慮如何讓機器人自己管理自己以增進效率。例如機器人沒電時，要能發布無法完成工作的訊息，呼叫其他同伴(AMR)接手工作並自行回到充電樁。或者半途故障時，發出SOS訊息並等待維修救援等等。
「機器人不是問題，背後的腦袋才是關鍵。」梁書豪表示，要想讓工業無人化，打造出真正的智慧工廠，就必須讓機器人達到完全的智慧化，遭遇困難時能夠像人類一樣解決。
ROS/ROS 2平台支援 快速打造AMR原型
「自主式移動機器人市場正在爆炸性的成長。」ADLINK（凌華科技）市場開發經理王健豪博士，在機器人開發平台方面有極為豐富的經驗。他提到，由於人口高齡化隨之衍生出的缺工問題，帶動機器人市場需求蓬勃發展，前景相當不錯。
能夠打造AMR的平台很多，凌華目前主推的為ROS及ROS2。ROS直譯即為機器人作業系統，是已有十年歷史的開源平台，而顧名思義，它扮演著機器人的控制中心，不同的機器人、不同的感測器，在ROS裡可以用相同的方式來開發與管理，供上層應用程序調用。
許多人也將自己開發好的功能包開放提供出來，讓有志於研發機器人的企業或個人能省下開發的力氣，專注在整合上，大幅縮短研發新機器人的時間。預估在2024年，市場上少則一百萬台、多則可達總銷售量55%機器人將會使用ROS系統。
ADLINK市場開發經理王健豪，向來賓介紹能夠快速打造AMR的ROS平台。（攝影：劉庭芸）
至於ROS和ROS2的有什麼差別？又該如何選擇？王健豪表示，要使用ROS2其實有一定門檻，必須要先有操作ROS的基礎才行，因此上手過程會較為漫長。
至於該如何選擇，王健豪建議，假如今天只想做一台機器人在單一工廠中使用，ROS就已足夠。但如果想要做出數台機器人，在同一場域裡作業，就建議使用ROS2，因為ROS2加入了DDS技術，以達成機器人間點對點的傳輸為技術核心，能夠加速傳輸效率，減少機器人間因為傳輸不夠通順而干擾作業的情形。
小結
隨著少子化、高齡化、缺工等社會問題日漸嚴重，「工業4.0」的推進刻不容緩，而AMR自主移動機器人的投入及ROS/ROS2平台的加速，都是讓工廠更有智慧的重要推手，讓製造業能更近一步落實「工業4.0」的願景。
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