【2021EdgeX中国挑战赛精选】中兴通讯AGV载重平台5G云化导航解决业界传统痛点

EdgeX中文社区 2022-03-11 08:58:00

在前期的介绍中,我们已经领略到EdgeX在工业、商业、医疗、物流等多个领域的不同魅力,多场景落地的参赛作品给人惊喜不断。本次我们要介绍的,又是2021 EdgeX中国挑战赛上一款明星产品,它以独有的特色功能和创新的行业价值,针对行业内的一些传统问题提供了出色的解决方案。这,就是中兴通讯的业界首批集成5G模组的工业自然导航AGV载重平台。

随着自动化工厂、智能物流的快速发展,物流自动化的进程不断加快,AGV是物流自动化的创新核心。中兴通讯5G AGV,是业界首款集成5G模组的工业自然导航AGV载重平台,支持5G全频段通讯,解决了传统的AGV采用WIFI通讯模式掉线概率大、通信时延长的问题,有效提升网络稳定性。尤其是在工业区域内,5G网络能有效解决AP切换时延大的问题,平均掉线率也降低了80%。


由中兴自主研发的rBrain智能调度系统搭载在Ubuntu系统架构上,可基于裸金属、边缘云、公有云部署,具备智能指派、交通管制、过程可视等特色功能。

目前,AGV市场行业内定制化需求十分普遍,中兴作为产业内的新入局者,产品的迭代速率十分之快,每年对同型号产品进行多次硬件更新,并同时发布十款左右的新车型和定制化车型。如此高频的产品迭代速率,使研发的版本适配工作十分艰巨。对此,中兴积极寻找更有效的升级方案。EdgeX的边缘计算理念同中兴入局AGV一开始所定义的云化调度不谋而合。因此,中兴以2021 EdgeX中国挑战赛为契机,将成熟的商用产品同EdgeX结合,利用EdgeX替代部分硬件设备接入手段,使用Intel Whiskey Lake工控单元,简化下位机连接部署方式,显著提升后期研发选择多元零部件、传感器设备、摄像头等硬件的可能性。通过EdgeX Foundry实现了Intel Real Sense Texture的接入,更加高效灵活、同时可降低本地处理图像和深感信息的计算单元资源消耗量。


在AGV同EdgeX结合的过程中,架构调整虽然不可避免地产生一定工作量,但这次的适配工作是一个好的开始,为中兴的参赛团队积累了丰富的工作经验,也为以后的EdgeX协同工作打下了扎实的基础。在本届EdgeX中国挑战赛中,中兴以出色的参赛产品获得了工业与物流赛道的一等奖,并一举夺得5G云化AGV的开源组件特别奖。


未来,中兴通讯AGV产品团队希望通过EdgeX Foundry作为AGV端硬件的统一接入和通讯手段,实现接入的统一化,并由此方便快捷地进行车辆硬件选型变化和升级。同时,EdgeX作为一款开源共享的服务框架,蓬勃的生态和后续发展的潜力是大家共同所期冀的目标。希望更多的开发者,尤其是非商用开发者,能够共同快速发展EdgeX的创新能力,共建EdgeX的成熟生态。

 

文末,让我们一同认识中兴通讯AGV产品团队的成员们。主要参赛成员有:
中兴通讯AGV产品团队研发骨干 赵显庭,
中兴通讯AGV产品团队产品规划 杨扬,
中兴通讯AGV产品团队综合方案 钟钰,
中兴通讯AGV产品团队综合方案 李溦,

更有众多参与本次参赛项目的的研发同事因工作原因未能来到现场,在此对他们的辛苦付出表示感谢。 

 

 

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内容概要:本文聚焦于“通过ADMM进行TV-L1去噪”的研究,系统阐述了基于交替方向乘子法(ADMM)实现总变差(Total Variation, TV)正则化与L1范数稀疏约束相结合的图像去噪模型。文中详细解析了TV-L1模型的数学构建及其在抑制椒盐噪声、保持图像边缘结构方面的优越性,重点介绍了ADMM算法如何将复杂的凸优化问题分解为多个可高效求解的子问题,提升收敛效率与数值稳定性。配套提供的Matlab代码实现了完整的去噪流程,便于读者复现算法并开展实验验证。此外,文档还整合了电力系统、信号处理、路径规划、机器学习等多个领域的科研资源,凸显其作为综合性学术资料包的价值。; 适合人群:具备良好数学基础与Matlab编程能力,从事图像处理、信号去噪、优化算法或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 深入理解并复现基于ADMM的TV-L1图像去噪算法;② 掌握总变差正则化与L1范数在稀疏噪声去除中的理论与应用;③ 利用所提供的Matlab代码进行算法调试、性能评估与二次开发;④ 借助附带的多领域科研案例拓展研究思路,推动跨学科技术创新。; 阅读建议:建议读者结合理论推导与Matlab代码实践,逐步跟踪ADMM的迭代过程,观察其收敛行为与去噪效果,同时可参考文档末尾提供的丰富科研资源链接,拓展技术视野与研究深度。

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