用于在边缘处理物联网数据的人工智能 (AI) 被赋予首字母缩写词 物联网. AMR 是利用 AIoT 进行操作所需的大量数据处理的一个很好的例子。 AMR 能够全天、整夜和全年运行，仅在充电和维护时停止运行，同时还可能与人类一起工作。这些功能为工业、自动化或制造环境提供了广泛的优势，并且需要人工智能来确保人和机器的安全。

AMR 有很多优点，但设计和构建起来很复杂；从视觉系统（仅需要大量数据处理），到导航系统、电机控制、无线通信和人机实时交互，需要考虑的东西很多。

为您的 AMR 供电

虽然构建 AMR 系统的复杂性可能会带来许多障碍，但您必须从一个基本要素开始——如何为 AMR 供电。如前所述，机器人需要长时间运行才能充电。

在考虑如何为 AMR 供电时，我们还需要选择一个能够执行无数任务的平台，例如 NVIDIA 的 Jetson，它是具有 CPU、GPU、PMIC、DRAM 和闪存的系统级模块 (SOM)。该平台可以与公司的 Isaac 机器人平台结合使用，其中包括 Isaac SIM。在部署 AMR 之前，该 SIM 用于在虚拟环境中模拟和训练机器人。此外，用户将找到 Isaac SDK，这是一个用于在 Jetson 上进行处理的开放软件框架。它支持自定义行为和功能，可以加速机器人技术的开发。

NVIDIA 提供了一个平台，作为 AMR 开发的一个很好的起点，它以出色的电源效率为机器人的各个方面提供所需的控制和计算效率，使其真正脱颖而出。

传感器、传感器和更多传感器

在 AMR 中集成传感器非常重要。这些传感器可以包括 2D/3D 相机、飞行时间传感器和 LIDAR 设备等任何东西，并且传感器必须连接到高速 I/O。当然，大量的传感器带来了大量的数据。这些数据必须在机器人上实时处理，以便它可以在繁忙的环境中自主导航。可以肯定的是，通过集成 AI 功能，可以最大限度地减少现场升级。

正如 NVIDIA 自主机器产品管理总监 Amit Goel 所说，“模拟环境是 AMR 开发和部署的关键组成部分。开发实际硬件会增加一些限制并影响 AMR 的设计速度，坦率地说，还有多少人可以同时在 AMR 上工作。一旦您将设计转移到仿真中，您的开发团队就可以在任何地方。”

现在设计人员面临一个新问题：应该部署什么类型的处理器？这个问题确实没有固定的答案，但 AMR 肯定需要接受、读取和计算与其环境有关的信息。然后它需要控制行为。 GPU是最理想的。我们还需要一个流程，该流程将为升级甚至缩减规模提供足够的灵活性。要了解有关使用 ADLINK Technology 平台和 NVIDIA GPU 设计 AMR 的更多详细信息，请查看此播客，以真正的 Amit 为特色！