另一个字：机器人开发人员如何通过拥抱失败做得更好

现代机器人很棒，但它们也因陷入危险境地而臭名昭著。有时很搞笑，有时则是灾难性的。人们曾看到机器人驶入池塘，被困在垃圾桶旁，滚进零售店试衣间，或者突然着火。有些人可能会认为机器人就是不工作，但现实情况更微妙:机器人在大多数时间都工作得很好，直到它们不再工作。

传统的机器人被设计来连续完成单一的主要任务，例如在汽车工厂焊接一辆汽车。这些机器人在专门为它们设计的受控环境中工作得最好，就像在装配线上封闭的工作区域。在这些条件下，它们是高度可靠的。

它们的成功推动了制造业的自动化，但从历史上看，限制了机器人在其他行业的应用。这种情况现在正在改变自主性机器人尝试在非结构化环境中解决更复杂的任务。无论任务多么狭窄或简单，今天在机器人空间工作的人都知道自主机器人失败的故事。但这并不像听起来那么糟糕。

当自主移动机器人不是那么自动S.

现实世界是凌乱和混乱的，人类毫不预测地移动，环境不断变化。一类新的自主移动机器人（AMRS）专为使用传感器和人工智能而响应其环境，但即使是最佳机器人也经常脱离Auton'Myy。188金宝搏下载界面随着反射表面的眩光混淆传感器或直接人类干扰的眩光，像撞到机器人的直接人类干扰可能会导致最强大的AMR变得错误，直到人类帮助到达，中止给定的任务或停止。这个不幸的情况，其中机器人在其操作参数之外发现自己并失败被称为“自治异常。“

新兴的机器人市场在生产率、灵活性和效率方面要求很高。因此，机器人制造商正在将机器人的能力推向极限——甚至超越极限。随着制造商处理更多的基本操作功能，实现“完美自主”所需的努力呈指数级增长，导致自主差距。

这一差距导致正在部署自动化解决方案的公司面临运营挑战。随着自动化从试点阶段转移到可伸缩部署阶段，自动化异常的影响将呈指数级增长。一家公司在处理5个机器人时必须解决的问题，与他们处理500或5000个机器人时所面临的挑战截然不同。

弥合自主差距

后代可以回顾并将这些机器人失败视为标志着机器人进度的历史记录，类似于我们如何观看人们试图建立飞行机器的黑白电影覆盖。有效机器人运营（或网络）的基础可以确保继续进展。缩放操作从接受开始，自主异常是不可避免的，机器人将失败。

这是一种很好的失败。迭代进展的性质需要增长失败。在机器人学的情况下，了解失败的生命周期允许公司定义混凝土操作步骤来解决例外，并最终随着时间的推移减少这些事件。

当考虑到来自不同供应商、执行不同任务的多个机器人的编排时，这个挑战就变得复杂了。这就产生了复杂的互操作性挑战，并需要与各种业务线软件集成。

强大的网络从可观察性开始。不仅仅是健康监测，可观察性意味着了解出现问题的数据，日志和指标，以及它们的来源。机器人车队应该被认为是真正的分布式系统，每个机器人都分开，而且是一个整体的一部分，就像一个数据中心一样包括成千上万的主机服务器。

大规模缓解问题需要可靠的配置管理(CM)解决方案。没有能力在整个团队中部署可审计的更改和更新，包括对回滚和最终一致性的支持，机器人开发人员诉诸于沉重的质量保证和软件分发过程，这限制了频繁发布更新的能力，以响应代码离开实验室时可能出现的问题。

如果没有导致学习和增长，失败是毫无价值的。什么比De7-4更好并有效解决问题？首先避免它们。预防安全，安全，安全和审计携手。由于自主机器人仍然是一个新生的领域，确保广泛的情况下的安全操作对于建立信任至关重要。最终目标是为机器人增加人类可以自己做些什么，从而使机器人与人民生活和工作的和谐融合

波尔多斯：一个新的希望

正如Devops社区聚集在一起一样，出现在讨论之间安德鲁·克莱和帕特里克·德布瓦在2008年然后在慢慢蔓延DevOpsDays活动于2009年在比利时举行在美国，RobOps社区开始团结起来。作为该非营利组织的一部分，大规模运行机器人的专家每月会面进行虚拟讨论机器人运营组（rog）定义最佳实践，例如最近发布的开源宣言这为本文的框架提供了依据。

其他组织像Massrobotics.一群对机器人技术充满热情的公司，以及欧洲的一个汽车制造商协会，已经发布了一些早期的互操作性标准。最后，一些初创公司正在开发一种新型的RobOps工具，旨在解决自动化异常并简化车队管理。

总之，标准、工具和最佳实践将把DevOps和云的可扩展性带给自主机器人世界。这里描述的失败生命周期的方法建立在自身的基础上，以创建一个灵活的、自愈的系统，可以随着机器人队伍的成长而适应和发展。随着智能机器人的新应用在每个行业每天都在出现，以及各种规模公司的高管对自动化的兴趣不断增加，这是参与下一波劳动力数字化的大好时机。

这篇文章最初发表于forbes.com.