Resumen

Los robots de entrega enfrentan el problema de almacenamiento y estrés computacional al realizar tareas inmediatas, superando los límites de la potencia de cálculo a bordo. Basándose en la computación en la nube, los robots pueden transferir tareas intensivas a la nube y adquirir recursos de datos masivos. Con su arquitectura de clúster distribuido, la plataforma puede ayudar a transferir la carga computacional y mejorar la potencia de cálculo del centro de control, que puede considerarse el cerebro externo del robot. Aunque expande las capacidades del robot, la implementación del servicio en la nube sigue siendo compleja porque la mayoría de las aplicaciones de robots en la nube actuales se basan en arquitecturas monolíticas. Algunos académicos han propuesto desarrollar aplicaciones de robots a través del paradigma de desarrollo de microservicios, pero actualmente no hay una plataforma en la nube unificada basada en microservicios para robots. Este documento propone una plataforma en la nube para robots de entrega basada en microservicios, que proporciona servicios dedicados para la conducción autónoma de robots de entrega. Se adopta la arquitectura de microservicios para dividir la aplicación de robot monomérica en múltiples servicios y luego implementar la orquestación automática y el despliegue de servicios en la plataforma en la nube basándose en componentes como Kubernetes, Docker y Jenkins. Esto permite la CI/CD (integración continua, despliegue continuo y entrega continua) contenerizada para el servicio de la plataforma en la nube, y todo el proceso puede ser visualizado, repetible y rastreable. La plataforma está preconstruida con herramientas de desarrollo, y los desarrolladores de aplicaciones de robots pueden utilizar estas herramientas para desarrollar en la nube, sin necesidad de ninguna personalización en el fondo, para lograr el despliegue y lanzamiento rápidos del servicio en la nube de robots. A través de la migración a la nube de aplicaciones de robots tradicionales y el desarrollo de nuevas aplicaciones, las capacidades del servicio de la plataforma se mejoran continuamente. Este documento verifica la viabilidad de la arquitectura de la plataforma a través del experimento de escena de entrega.

• Materias:Sensores Algoritmo genético Controlador difuso Planificación de ruta
• Subjects:sensors Genetic algorithm Fuzzy controller Path planning
• Palabras claves:Robots de reparto; Computación en nube; Arquitectura de microservicios; Aplicaciones para robots; Plataforma en nube; Conducción autónoma
• Keywords:Delivery robots; Cloud computing; Microservice architecture; Robot applications; Cloud platform; Autonomous driving