Brain公司的研究论文被IEEE机器人与自动化通讯杂志认可

介绍了一种用于商业应用的精确、安全的机器人导航新解决方案。

BrainOS是一款用于商业自主机器人的云连接操作系统，其使用的经过验证的、精确的、安全的运动规划方法的概述已发表在2019年7月版的《IEEE机器人与自动化学会通讯》(RA-L)杂志上。同行评议，IEEE机器人与自动化通讯(RA-L)期刊发表了机器人自动化领域的创新应用案例研究和重要研究思想。

Brain Corp的工程团队成立于2009年，当时面临的挑战是为自主机器人创建一个商业可扩展的操作系统体系结构，该体系结构消除了计算约束，在混乱、障碍遍布的环境中实现安全、高效的机器人操作。“我们开发了一种用于路径和运动规划的底层算法，称为张量动态窗口方法(TDWA)，它解决了这个问题，”Brain公司研发总监Oleg Sinyavsky表示，“TDWA的主要新颖之处在于，它的方法为我们提供了模型预测控制的充分灵活性。由于TDWA确定性地从预定义集合中选择运动原语，所以它在恒定时间内运行。”

通过在恒定时间内运行，无论本地环境如何配置，机器人的实时响应能力不会有延迟——如果没有可用的安全电机命令，它将立即停止，这是安全电机命令选择和平稳导航的关键商业优势。

这篇题为“使用黑盒正向模型和运动原语的精确导航并行算法”的论文概述了Brain公司工程团队开发的导航规划架构。通过采用这种独特的架构，消除了商业可行性的计算约束，允许实时精确控制机器人的导航行为。

这种精确控制的一个例子是，当未知物体或无法识别的物体突然出现在我们的brainos机器人面前时，它们会立即停止。在这种情况下，人类需要几秒钟的时间来考虑该做什么，而由BrainOS驱动的机器人会立即做出持续的反应。

Brain Corp平台和人工智能副总裁Jean-Baptiste Passot博士说:“我们的方法有几个特点，使其非常适合商业应用:它是确定性的，计算效率高，运行时间恒定，可以在任意形状和驱动器类型的平台上使用。”

根据该论文，建筑设计采用的方法使用来自多个传感设备的输入本地化信息，在恒定时间内处理和预先计算的成本图，指示机器人的运动。与传统方法相比，使用恒定时间算法的关键优势是机器人的反应时间非常可预测，确保BrainOS驱动的机器人总是及时做出最优决策。

Sinyavsky表示:“与传统的动态窗口方法算法(分别计算每个命令的成本)相比，TDWA在单个张量操作中评估所有运动原语的成本，从而大大加快了计算速度。”“这可以在更大的运动原语集和更长的时间范围内实现更精细的成本区分，这有助于避免出现死角，而不影响安全。”

这种新颖的方法使BrainOS驱动的机器人在商业化部署以来积累了令人印象深刻的记录，各种形状的BrainOS驱动的机器人在世界各地的购物中心、杂货店、机场、仓库等场所拥有10万小时的安全自主操作时间。

BrainOS可由自主机器人和移动设备的商业制造商获得许可，它与机器人应用程序中的消息传递和串行化的事实上标准——机器人操作系统(ROS)合作，使这些制造商有机会利用现有的启用了ROS的项目。可通过ROS服务调用、操作或消息主题访问BrainOS服务，但BrainOS超出了ROS的能力。BrainOS提供的附加功能说明了BrainOS解决方案的可伸缩性。这包括传感器驱动硬件抽象层，由特定应用程序的固件和仿真工具组成，BrainOS安全层，核心中间件库，以及其他基本的机器人功能，如里程数测量，感知，定位，映射和运动规划。这只是机器人的基本功能。

Brain Corp知道下一步是解决运营可伸缩性问题。为了启动可伸缩性并确保成功，还提供了一个具有用户友好的自治、制造和部署应用程序的API框架，为我们的合作伙伴提供了我们在过去10年里学到的来之不易的知识。为了进一步增强这些合作伙伴的能力，BrainOS还为车队生命周期管理、报告等提供了完整的云服务。

由于该架构是硬件不可知的，它可以很容易地适应不同的形式因素和驱动系统:三轮车，差动驱动器和其他转向平台。每一种机动轮式车辆在不同的环境中执行不同的专门功能。

自主移动机器人可应用于各种行业，如零售、医疗保健、酒店和商业清洁行业，执行仓库和工业应用程序的组合。由BrainOS驱动的自主机器人的制造商包括软银机器人，机器人解决方案的全球领导者，此外还有全球工业地板护理设备品牌Tennant Company、Nilfisk、Minuteman International、Intelligent Cleaning equipment和NSS Enterprises。目前还不清楚这些公司是否能够实现2019 - 2025年自主移动机器人行业60%的预期增长率*，但有了BrainOS的“幕后”，机器人制造商能够在加快的时间框架内开发和推出定制的自主移动产品。

*《商业与工业机器人报告》，ABI Research, 2018年