Милтон Кейнс, один из ведущих британских центров умных городов, начал тестирование роботов-уборщиков улиц после того, как выиграл около 800 000 фунтов стерлингов на конкурсе Фонд пионеров регулирующих органов. Роботы будут подметать тротуары, удалять лед, проверять дороги и находить опасности для движения. Это испытание является частью более широкого пакета стоимостью 8,9 миллиона фунтов стерлингов, который поддерживает шестнадцать технологических проектов по всей стране.
В городе уже работает более 2500 технологических предприятий, и около трети местных рабочих мест связано с цифровой индустрией. Предыдущие испытания автономных автобусов и роботов-доставщиков дали полезный опыт в области безопасности и навигации. Новая программа роботов-уборщиков опирается на эти данные, чтобы увидеть, как автоматизация может помочь городским службам.
Баронесса Лиз Ллойд, заместитель государственного секретаря по науке, инновациям и технологиям, заявила: «Мы поддерживаем использование робототехники на улицах Милтон-Кейнса для уборки, инспекций и мониторинга безопасности, принося реальную пользу обществу» (Ллойд).
Как работают роботы
Capra Robotics производит машины, используемые в испытании. Каждый робот оснащен датчиками, которые помогают ему безопасно передвигаться по оживленным улицам и паркам. В городе организовано обучение, чтобы местные ученики могли научиться обслуживать и обслуживать агрегаты. Некоторые жители считают роботов доказательством того, что Милтон Кейнс остается лидером в области инноваций. Другие не уверены в том, как автоматизация может изменить традиционную работу по уборке. Местные чиновники заявляют, что тест останется открытым и прозрачным, чтобы каждый мог видеть результаты.
Роль 4D-радара миллиметрового диапазона в городских роботах
4D радар миллиметрового диапазона (mmWave) дает роботам более четкое представление об окружающей обстановке. Он работает в диапазоне 60–79 ГГц и обнаруживает объекты на расстоянии от 0,2 до 350 метров, включая покрытие на большие расстояния до 350 метров. Радар собирает данные четырех типов — расстояние, скорость, угол и высоту — и обновляет их в режиме реального времени.
При ежедневном использовании это означает, что робот может «видеть» сквозь туман, дождь и пыль там, где с трудом справляются камеры или лазеры. Радар создает изображение облака точек, которое помогает системе обнаружить трещины в дорожном покрытии, мусор или стоячую воду. Объединяя данные радаров с камерами и LiDAR посредством объединения нескольких датчиков, робот получает полную и стабильную картину окружающей среды. Затем он может планировать маршруты, замедляться рядом с людьми или останавливаться перед препятствиями.
Linpowave и ее радиолокационные решения
Linpowave, основанная в 2015 году в Нинбо, разрабатывает и производит 4D mmWave радар для роботов, дронов, транспортных средств и систем «умного города». Серия роботов компании включает модели ближнего действия (0,2–80 м) для работы на близком расстоянии и модели большого радиуса действия (до 350 м) для более широкого наблюдения.
Радары отправляют данные высокого разрешения, которые поддерживают безопасную навигацию и планирование технического обслуживания. Например, они могут обнаружить обледеневшие участки или неровные поверхности до того, как по ним проедет робот. Данные в режиме реального времени помогают городским менеджерам более эффективно планировать уборку и ремонт, а также сокращать время простоев.
Преимущества и практические вопросы
Основные преимущества
-
Всепогодное зондирование. Радар работает в дождь, туман или пыль, обеспечивая работоспособность роботов даже в случае сбоя камер.
-
Точное обнаружение. Четкие данные о расстоянии, угле и скорости повышают безопасность пешеходов и транспортных средств.
-
Новые навыки. Техники и ученики учатся управлять современными роботизированными системами.
Практические вопросы
-
Общественное признание. Некоторые жители беспокоятся о смене работы; открытое общение может облегчить беспокойство.
-
Эксплуатационные доказательства. В ходе годичного испытания собираются данные о том, насколько хорошо роботы работают в реальных условиях.
-
Конфиденциальность. Все данные датчиков должны соответствовать национальным стандартам конфиденциальности и безопасности.
Что означает испытание для развития умных городов
Проект Милтон-Кейнс показывает, как автоматизация может сделать работу города безопаснее и чище. Роботы могут выполнять рутинные, повторяющиеся задачи, позволяя работникам сосредоточиться на сложной или более ценной работе. Использование датчиков, таких как радар миллиметрового диапазона, обеспечивает надежное обслуживание даже в плохую погоду.
Государственные инвестиции также создают опыт, который могут использовать другие советы. Испытывая эти системы сейчас, Великобритания получает доказательства, которые будут служить ориентиром для будущей политики в области умной инфраструктуры. Если испытание пройдет успешно, аналогичные роботы могут появиться и в других городах для уборки, осмотра и мониторинга окружающей среды.
Часто задаваемые вопросы: роботы и 4D-радар миллиметрового диапазона
1. Что такое Linpowave?
Linpowave – компания, занимающаяся радиолокационными технологиями, основанная в 2015 году. Она разрабатывает 4D-радар миллиметрового диапазона для робототехники, дронов, транспортных средств и мониторинга умных городов.
2. Как радар миллиметрового диапазона помогает роботам?
Он одновременно измеряет расстояние, скорость, угол и высоту, создавая живую трехмерную карту плюс карту движения, которая помогает роботам безопасно передвигаться и обнаруживать опасности.
3. Чем он отличается от камер или LiDAR?
Камеры зависят от света, а LiDAR может быть заблокирован дождем или пылью. Радар mmWave использует радиоволны, поэтому работает в плохую погоду и при слабом освещении.
4. Какой диапазон он может охватить?
Приборы ближнего действия считывают 0,2–80 метров; дальнобойные подразделения достигают 350 метров. Оба подходят для городской среды.
5. Смогут ли роботы заменить людей?
Роботы могут изменить способ выполнения некоторых задач, но они также создают новые роли в обслуживании, программировании и техническом обучении. Испытание помогает изучить этот баланс.