클라우드 로보틱스

Cloud robotics

클라우드 로보틱스는 로봇공학에 대한 융합형 인프라와 공유 서비스의 혜택을 중심으로 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 스토리지 등 클라우드 기술을 도입하려는 로봇공학 분야다. 클라우드에 연결되면, 다양한 로봇이나 에이전트(기타 기계, 스마트 오브젝트, 인간 등)의 정보를 처리하고 공유할 수 있는 클라우드 내 현대 데이터 센터의 강력한 연산, 저장, 통신 자원의 혜택을 받을 수 있다. 인간은 네트워크를 통해 원격으로 로봇에게 업무를 위임할 수도 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 통해 로봇 시스템에 강력한 기능을 부여하고 클라우드 기술을 통해 비용을 절감할 수 있다. 따라서, 클라우드에서 지능적인 "두뇌"를 가진 가볍고, 저렴하고, 똑똑한 로봇을 만드는 것이 가능하다. "브레인"은 데이터센터, 지식기반, 과제기획자, 딥러닝, 정보처리, 환경모델, 커뮤니케이션 지원 등으로 구성된다.[1][2][3][4]

구성 요소들

로봇용 클라우드는 잠재적으로 최소 6개의 중요한 구성요소를 가지고 있다.[5]

  • 기하학적 특성과 기계적 특성, 전문가 시스템, 지식 기반(즉, 의미 웹, 데이터 센터)과 함께 이미지, 지도 및 객체 데이터의 글로벌 라이브러리 제공
  • 샘플 기반 통계 모델링 및 모션 계획, 작업 계획, 멀티로봇 협업, 스케줄링 및 시스템 조정에 대한 수요에 따른 대규모 병렬 연산
  • 결과, 궤적 및 동적 제어 정책 및 로봇 학습 지원의 로봇 공유
  • 프로그래밍, 실험 및 하드웨어 구축을 위한 "오픈 소스" 코드, 데이터 및 설계의 인적 공유
  • 평가, 학습 및 오류 복구를 위한 온디맨드 인적 지도 및 지원
  • 다양한 방법을 통한 증강된 인간-로봇 상호작용(Semantics Knowledge Base, Apple SIRI 등)

적용들

자율 이동 로봇
구글의 자율주행차는 클라우드 로봇이다. 이 차들은 이 네트워크를 이용해 구글의 방대한 지도 데이터베이스와 위성 및 환경 모델(스트리트뷰와 같은)에 접속해 GPS, 카메라, 3D 센서의 스트리밍 데이터와 결합해 센티미터 이내에서 자신의 위치를 모니터링하고, 충돌을 피하기 위해 과거와 현재의 교통 패턴과 결합한다. 각 자동차는 환경, 도로, 주행 조건, 또는 조건에 대해 무언가를 배울 수 있으며, 구글 클라우드로 정보를 보내 다른 자동차의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있다.
클라우드 의료 로봇
의료 클라우드(헬스케어 클러스터라고도 함)는 질병 아카이브, 전자 의료 기록, 환자 건강 관리 시스템, 실습 서비스, 분석 서비스, 클리닉 솔루션, 전문가 시스템 등과 같은 다양한 서비스로 구성된다. 로봇은 클라우드에 연결하여 환자에게 임상 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 의사에게 도움을 줄 수 있다(예: 공동 수술 로봇). 게다가 의사와 간병인 간의 임상 치료에 대한 정보를 공유함으로써 협업 서비스도 제공한다.[6]
보조 로봇
국내 로봇은 노인 건강관리와 생활 모니터링을 위해 고용될 수 있다. 이 시스템은 이용자의 건강상태를 수집하고 클라우드 전문가 시스템이나 의사 등과 정보를 교환하여 특히 만성질환자의 노인들의 생활을 원활하게 한다. 예를 들어, 이 로봇들은 노인들이 넘어지지 않도록 지원하는 것, 심장병, 피 흘리는 질병과 같은 긴급한 건강 지원을 제공할 수 있다. 노인들의 돌봄 서비스 제공자들은 또한 네트워크를 통해 로봇으로부터 비상시에 알림을 받을 수 있다.[7]
산업용 로봇
독일 정부의 4.0 산업계획에서 강조했듯이 "산업은 4차 산업혁명의 문턱에 있다. 인터넷이 주도하는 현실과 가상 세계는 사물인터넷을 형성하기 위해 점점 더 가까워지고 있다. 미래의 산업 생산은 고도로 유연한 (대형 시리즈) 생산의 조건 하에서 제품의 강력한 개별화, 비즈니스 및 부가가치 프로세스에서 고객과 비즈니스 파트너의 광범위한 통합, 이른바 hyb로 이어지는 생산과 고품질 서비스의 연계로 특징지어질 것이다.제품을 없애다."[8] 제조 과정에서 이러한 클라우드 기반 로봇 시스템은 전문 지식 기반에서 와이어 또는 케이블 나사산 처리 또는 개스킷 정렬과 같은 작업을 처리하는 방법을 배울 수 있다. 한 무리의 로봇들이 몇몇 협력적인 작업에 대한 정보를 공유할 수 있다. 게다가, 소비자는 온라인 주문 시스템을 통해 직접 로봇을 제조하는 데 맞춤화된 제품을 주문할 수 있다.[9] 또 다른 잠재적 패러다임은 쇼핑 배달 로봇 시스템이다. 주문이 들어오면 창고로봇이 자율주행차나 자율주행 드론으로 물품을 발송해 수령자에게 전달한다.

리서치

RoboEarth는 특히 클라우드 로봇공학 분야를 탐구하기 위해 연구, 기술 개발 프로젝트를 위해 유럽 연합의 제7차 프레임워크 프로그램의 자금 지원을 받았다. 로보어스의 목표는 로봇 시스템이 다른 로봇의 경험으로부터 이익을 얻을 수 있도록 함으로써 기계 인식과 행동의 급속한 진보, 그리고 궁극적으로 인간과 기계의 보다 미묘하고 정교한 상호작용을 가능하게 하는 것이다. RoboEarth는 Cloud Robotics 인프라를 제공한다. RoboEarth의 World-Wide-Web 스타일의 데이터베이스는 기계 판독이 가능한 형식으로 인간과 로봇에 의해 생성된 지식을 저장한다. RoboEarth 지식 기반에 저장된 데이터에는 소프트웨어 구성 요소, 내비게이션 지도(예: 객체 위치, 월드 모델), 작업 지식(예: 액션 레시피, 조작 전략), 객체 인식 모델(예: 이미지, 객체 모델) 등이 포함된다. 로보어스 클라우드엔진은 내비게이션에 많은 연산이 필요한 모바일 로봇, 자율주행차, 드론 등을 지원한다.[11]

라피우타는 ETHZ 로봇연구원이 개발한 로보어스엔진을 기반으로 한 오픈소스 클라우드 로봇 프레임워크다. 프레임워크 내에서 라피우타와 연결된 각 로봇은 안전한 컴퓨팅 환경(직사각형 박스)을 가질 수 있어 무거운 컴퓨팅을 클라우드로 옮길 수 있다. 또한 컴퓨팅 환경은 서로 밀접하게 상호 연결되어 있으며 로보어스 지식 저장소와 높은 대역폭을 연결한다.[13]

KnowRob은 RoboEarth의 확장 프로젝트다. 지식표현 및 추론방식과 지식의 습득 및 물리적 시스템에서의 지식의 토대를 위한 기법을 결합한 지식처리시스템으로, 서로 다른 출처의 정보를 통합하는 공통의 의미 프레임워크의 역할을 할 수 있다.

로보브레인(RoboBrain)은 공개 가능한 인터넷 자원, 컴퓨터 시뮬레이션, 실생활 로봇 시험에서 배우는 대규모 연산 시스템이다. 로봇공학은 모든 것을 종합적이고 상호 연결된 지식기반에 축적한다. 응용 프로그램으로는 로봇 연구용 프로토타이핑, 가정용 로봇, 자율주행차 등이 있다. 목표는 프로젝트의 이름만큼이나 직접적인데, 로봇들이 이용할 수 있는 중앙집중화된 상시(Always-on-line) 두뇌를 만드는 것이다. 이 프로젝트는 스탠포드 대학교와 코넬 대학교가 주도하고 있다. 그리고 이 프로젝트는 국립과학재단, 해군연구실, 육군연구실, 구글, 마이크로소프트, 퀄컴, 알프레드 P의 지원을 받고 있다. 슬로언 재단과 국가 로봇 이니셔티브는 세계 경제에서 미국의 경쟁력을 높이기 위해 로봇 기술을 발전시키는 것을 목표로 하고 있다.[16]

마이로봇은 로봇과 지능형 기기를 인터넷에 연결하는 서비스다.[17] 로봇과 스마트 오브젝트(로봇용 페이스북)를 위한 소셜 네트워크로 볼 수 있다. 사회화, 협업 및 공유를 통해 로봇은 센서 정보를 공유함으로써 자신의 현재 상태에 대한 관점에 대한 통찰력을 제공함으로써 이러한 상호 작용으로부터도 이익을 얻을 수 있다.

COLAS는 INERREG IVA 프랑스(채널) – 잉글랜드 유럽 국경 간 협력 프로그램의 자금 지원을 받는다. 이 사업은 사회적·기술적 혁신과 이용자의 사회적·정신적 청렴을 통해 장애인을 위한 신기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 목표는 클라우드에 연결되는 휴머노이드, 지능형 휠체어 등 국내 서비스 로봇과 함께 클라우드 내 헬스케어 클러스터가 있는 인지적 주변 보조 생활 시스템을 생산하는 것이다.[7]

로보트 운영체제(OS)는 클라우드 로봇공학을 지원하는 에코시스템을 제공한다. ROS는 로봇 소프트웨어 개발을 위한 유연하고 분산된 프레임워크다. 다양한 로봇 플랫폼에 걸쳐 복잡하고 강력한 로봇 동작을 만드는 작업을 단순화하는 것을 목적으로 하는 도구, 라이브러리 및 규약 모음입니다. 순수한 자바 구현인 ROS를 위한 라이브러리인 rosjava는 안드로이드 애플리케이션을 로봇용으로 개발할 수 있도록 했다. 안드로이드는 시장이 호황이고 사용자 수가 10억명에 달하기 때문에 클라우드 로보틱스 분야에서는 의미가 클 것이다.[19]

DAVinci Project는 Hadoop에서 일부 로봇 알고리즘을 Map/Reduce 작업으로 병렬화할 수 있는 가능성을 모색하기 위해 제안된 소프트웨어 프레임워크다.[20] 이 프로젝트는 로봇 알고리즘을 SaaS로 공개하는 범용 하드웨어로 구축된 컴퓨팅 클러스터를 제공하고 로봇 생태계 전반에서 협력적으로 데이터를 공유할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하는 것을 목표로 한다.[20] 이 계획은 공개적으로 이용할 수 없다.[21]

C2RO(C2RO Cloud Robotics)는 클라우드에서 충돌 회피, 물체 인식 등 실시간 애플리케이션을 처리하는 플랫폼이다. 이전에는 높은 지연 시간으로 인해 이러한 애플리케이션이 클라우드에서 처리되지 못하여 시스템 내 컴퓨팅 하드웨어(예: 그래픽 처리 장치 또는 GPU)가 필요했다. C2RO는 IEEE PIMRC17에 자사 플랫폼이 클라우드에서 컴퓨팅 하드웨어(예: Rasberry Pi)가 제한된 사용자라도 로봇에서 자동 탐색 및 기타 AI 서비스를 이용할 수 있도록 할 수 있다는 내용의 동료 검토 논문을 발표했다.[22] C2RO는 결국 2017년 9월 로보비즈니스에서 클라우드 기반 SLAM(동시 현지화 및 매핑)을 시연하는 첫 플랫폼이라고 주장했다.

누스는 클라우드 로봇 서비스로, 클라우드 로봇과 연결된 로봇에 중앙집중화된 지능을 제공한다. 이 서비스는 2017년 12월에 생방송되었다. Noos-API를 사용함으로써 개발자들은 컴퓨터 비전, 딥러닝, SLAM을 위한 서비스에 접속할 수 있었다. 누스는 오르텔리오 주식회사가 개발하고 유지했다.

Rocos는 개발자에게 로봇 비행대를 규모에 맞게 구축, 테스트, 배치, 운영 및 자동화할 수 있는 툴링과 인프라를 제공하는 중앙 집중식 클라우드 로봇 플랫폼이다. 2017년 10월 설립된 이 플랫폼은 2019년 1월 라이브로 진행됐다.

클라우드 로보틱스의 한계

비록 로봇이 클라우드 컴퓨팅의 다양한 장점으로부터 이익을 얻을 수 있지만, 클라우드가 모든 로봇공학에 대한 해결책은 아니다.[23]

  • (실시간) 센서와 컨트롤러 피드백에 많이 의존하는 로봇의 모션을 제어하는 것은 클라우드의 이점을 크게 얻지 못할 수 있다.
  • 실시간 실행을 수반하는 업무는 온보드 처리가 필요하다.
  • 클라우드 기반 애플리케이션은 대기 시간이 긴 응답이나 네트워크 장애로 인해 속도가 느려지거나 사용할 수 없게 될 수 있다. 로봇이 클라우드에 너무 많이 의존할 경우 네트워크의 결함으로 인해 로봇이 "두뇌" 상태가 될 수 있다.

과제들

클라우드 로보틱스의 연구 개발은 다음과 같은 잠재적인 문제와 과제를 안고 있다.[23]

위험

  • 환경 보안 - 클라우드 컴퓨팅 환경에 컴퓨팅 리소스와 사용자가 집중되어 있는 것도 보안 위협의 집중을 나타낸다. 클라우드 환경은 크기와 중요성 때문에 가상 머신 및 봇 악성 프로그램, 짐승 같은 공격 및 기타 공격의 대상이 되는 경우가 많다.[24]
  • 데이터 개인 정보 보호 및 보안 - 클라우드 서비스 제공업체와 기밀 데이터를 호스팅하는 것은 데이터 보안에 대한 조직의 상당한 수준의 통제를 제공업체에 이전하는 것을 포함한다. 예를 들어, 모든 클라우드에는 개인 데이터가 포함된 고객의 방대한 정보가 포함되어 있다. 가정용 로봇이 해킹당하면 사용자는 주택 배치, 생활 스냅숏, 홈뷰 등 개인 사생활과 보안의 위험성을 가질 수 있다. 그것은 범죄자들에 의해 접근되어 세상에 유출될 수도 있다. 또 다른 문제는 일단 로봇이 다른 사람에 의해 해킹되고 통제되어 사용자가 위험에 처할 수 있다는 것이다.
  • 윤리적인 문제 - 특히 클라우드 기반 로봇 공학에 대한 로보틱스의 일부 윤리가 고려되어야 한다. 로봇은 네트워크를 통해 연결되기 때문에 다른 사람이 접근할 위험이 있다. 로봇이 통제 불능으로 불법행위를 하면 누가 책임을 져야 한다.

역사

'클라우드 로보틱스'라는 용어는 제임스 커프너가 2010년 '클라우드 지원 로봇'이라는 제목의 휴머노이드 로보틱스 국제 콘퍼런스에서 발표한 강연 중 하나로 대중 어휘에 처음 등장했다. [25] 이후 '클라우드 로보틱스'는 네트워크로 연결된 로봇과 현대 클라우드 컴퓨팅을 통해 가능한 정보 공유, 분산된 인텔리전스, 플릿 학습의 개념을 포괄하는 총칭이 되었다. 커프너는 프레젠테이션을 할 때 구글의 일원이었고, 이 기술 회사는 개발자들을 위한 구글 클라우드 로보틱스 플랫폼을 출시할 때까지 다양한 클라우드 로보틱스 이니셔티브를 놀려왔다.[26]

로봇 개발 초기부터 실제 로봇 메커니즘과는 분리되어 있지만 전원과 제어를 위해 와이어로 연결된 컴퓨터에서 연산을 하는 것이 일반적이었다. 무선 통신 기술이 발전함에 따라, 로봇 제어와 안전을 위한 소형 온보드 컴퓨팅 자원에 의해 새로운 형태의 실험용 "원격 브레인" 로봇이 개발되었는데, 이 자원은 무거운 처리를 위해 더 강력한 원격 컴퓨터에 무선으로 연결되어 있었다. [27]

2006년 아마존 EC2가 출시되면서 '클라우드 컴퓨팅'이라는 용어가 대중화되었다. 그것은 고용량 네트워크, 저비용 컴퓨터 및 스토리지 장치의 가용성과 하드웨어 가상화 및 서비스 지향 아키텍처의 광범위한 채택을 나타냈다.[28] 2006년 7월 Popular Science와의 서신에서 커프너는 로봇이 프로그래밍되거나 성공적으로 작업을 수행하도록 학습된 후 다른 모든 클라우드 연결 로봇과 모델 및 관련 데이터를 공유할 수 있다고 썼다.

"...그 후 로봇은 정제된 모델을 어떤 웹사이트나 미래의 모든 로봇들이 다운로드하여 활용할 수 있는 지식의 보편적 저장소로 '유효하게' 할 수 있었다. 나의 비전은 시간이 지남에 따라 미래의 모든 로봇 시스템의 기능을 향상시키는 '로봇 지식 데이터베이스'를 갖추는 것이다. 그것은 로봇이 접근하여 가능한 행동의 결과에 대한 추론을 개선하고 정확성, 안전성 및 강건성의 측면에서 더 나은 행동 계획을 만들기 위해 사용할 수 있는 물리적 세계에 대한 정보와 통계의 창고 역할을 할 것이다. 그것은 또한 일종의 '기술 도서관'의 역할을 할 수 있을 것이다. 예를 들어, 만약 내가 집사 로봇에게 완벽한 오믈렛을 요리하는 방법을 성공적으로 프로그램한다면, 나는 모든 로봇들이 오믈렛을 요리하라는 요청을 받을 때마다 다운로드 할 수 있는 서버에 오믈렛 요리 소프트웨어를 '업로드'할 수 있을 것이다. PC 사용자들에게 인기 있는 현재의 '쉐어웨어'나 '프리웨어' 소프트웨어 모델처럼 로봇 사용자들이 기술 프로그램을 업로드하는 커뮤니티 전체가 있을 수 있다."

— James Kuffner, (July 2006)

Cloud Robotics와 관련된 일부 출판물 및 이벤트(시간 순서대로):

  • IEEE RAS 인터넷 및 온라인 로봇 기술 위원회는 2001년 5월 켄 골드버그와 롤랑 시와트 외 에 의해 설립되었다. 그 후 위원회는 2004년에 IEEE 로보틱스 및 자동화 협회의 네트워크로봇 기술 위원회는 2004년에 IEEE 로봇 협회 네트워크 로봇에 관한 기술 위원회로 확대되었다.[30]
  • 전 CMU 로보틱스 교수 겸 구글의 연구 과학자였던 제임스 커프너(James J. Kuffner)는 현재 도요타 연구소—Advanced Development의 CEO가 IEEE/RAS 국제 휴머노이드 로보틱스 2010 콘퍼런스에서 클라우드 로보틱스에 대해 연설했다. "인터넷을 방대한 데이터 자원의 대규모 병렬 계산과 공유를 위한 자원으로 활용하는 새로운 로봇공학 접근방식"[25]을 기술하고 있다.
  • 라이언 힉먼 구글 제품 매니저는 2010년 구글의 클라우드 서비스와 로봇을 연결하기 위한 내부 자원봉사를 주도했다. 이 작품은 이후 오픈소스 ROS 지원을 포함하도록 확장되었으며, Ryan Hickman, Damon Kohler, Brian Gerkey, Ken Conley가 Google I/O 2011에서 시연하였다.[31]
  • 미국 국립로보틱스 이니셔티브(National Robotics Initiative of America)는 2011년 로봇이 인간의 작업을 대체하기보다 어떻게 향상시킬 수 있는지 탐구하는 것을 목표로 발표했다. 그것은 차세대 로봇들이 망각하기보다는 인지도가 높고, 독방보다는 사회성이 강하다고 주장한다.[32]
  • 클라우드 로보틱스에 대한 NRI 워크샵: 과제 및 기회 - 2013년 2월.[33]
  • 인터넷에서 로보틱스에 이르는 미국 로봇의 로드맵- 조지아 공과대학, 카네기멜론대학 로봇기술 컨소시엄, 펜실베이니아대학, 남부캘리포니아대학, 스탠포드대학, 캘리포니아대학-버클리, 매사추세츠공과대학US and Robotics OA US. 로드맵은 향후 몇 년간 "클라우드" 로보틱스와 제조 자동화를 강조하였다.[23]
  • Google 개체 인식 엔진을 사용하여 클라우드 기반 로봇 [34]파악
  • 2013 IEEE IROS 클라우드 로보틱스 워크샵. 도쿄. 2013년 11월.[35]
  • 클라우드 로봇 - 로봇을 위한 클라우드 컴퓨팅 지원 저자는 로봇공학에서 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 몇 가지 패러다임을 제안했다. 몇몇 잠재적인 분야와 도전들이 생겨났다. R. Li 2014.[4]
  • 클라우드 로보틱스와 자동화에 관한 특별 이슈- IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2015년 4월 특별 이슈.[1]
  • Robot APP Store Robot Applications in Cloud, 컴퓨터/전화 앱과 마찬가지로 로봇용 애플리케이션을 제공한다.[36]
  • DARPA 클라우드 로보틱스.[37]
  • 최초의 산업용 클라우드 로봇 플랫폼인 텐더는 마크 실리만, 제임스 젠테스, 로버트 키퍼 등이 2017년 2월 설립했다. 텐더는 웹세트와 노드Js를 통해 로봇을 원격으로 제어하고 감시할 수 있도록 한다.[38][39]
  • 클라우드 로보틱 아키텍처:[40] 비교 분석을 통한 향후 연구 방향

참고 항목

참조

  1. ^ a b "Cloud Robotics and Automation A special issue of the IEEE Transactions on Automation Science and Engineering". IEEE. Archived from the original on 14 September 2017. Retrieved 7 December 2014.
  2. ^ "RoboEarth". Archived from the original on 2014-12-01. Retrieved 2014-12-07.
  3. ^ Goldberg, Ken. "Cloud Robotics and Automation".
  4. ^ a b Li, R. "Cloud Robotics-Enable cloud computing for robots". Retrieved 7 December 2014.
  5. ^ Kehoe, Ben; Patil, Sachin; Abbeel, Pieter; Goldberg, Ken (13 September 2014). "A Survey of Research on Cloud Robotics and Automation" (PDF). IEEE Transactions on Automation Science and Engineering.
  6. ^ "Impact of Cloud Computing on Healthcare" (PDF).
  7. ^ a b Li, Ruijiao; Hu, Huosheng (16 October 2013). Towards ROS Based Multi-robot Architecture for Ambient Assisted Living. Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2013 IEEE International Conference on. pp. 3458–3463. CiteSeerX 10.1.1.648.3228. doi:10.1109/SMC.2013.590. ISBN 978-1-4799-0652-9.
  8. ^ "Project of the Future: Industry 4.0". Retrieved 9 December 2014.
  9. ^ LaSelle, Rush. "Automation in the Cloud". Robotic Industries Association. Retrieved 9 December 2014.
  10. ^ "roboearth". Retrieved 7 December 2014.
  11. ^ Waibel, M; Tenorth, M; D'Andrea, R (June 2011). "RoboEarth" (PDF). IEEE Robotics & Automation Magazine. 18 (2): 69–82. doi:10.1109/MRA.2011.941632.
  12. ^ "Rapyuta". Retrieved 7 December 2014.
  13. ^ Hunziker, D; D'Andrea, R; Gajamohan, M; Waibel, M (May 2013). Rapyuta: The RoboEarth Cloud Engine. Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on. pp. 438–444. CiteSeerX 10.1.1.800.2033. doi:10.1109/ICRA.2013.6630612. ISBN 978-1-4673-5643-5.
  14. ^ "KnowRob". Retrieved 8 December 2014.
  15. ^ "RoboBrain Project". Retrieved 7 December 2014.
  16. ^ "Robo Brain' mines the Internet to teach robots".
  17. ^ "MyRobots". Archived from the original on 11 December 2014. Retrieved 9 December 2014.
  18. ^ Hu, Huosheng; McDonald-Maier, Klaus D; Gu, Dongbing; Li, Ruijiao. "COLAS". Archived from the original on 9 December 2014. Retrieved 7 December 2014.
  19. ^ "ROSjava-Cloud Robotics". Archived from the original on 27 December 2014. Retrieved 9 December 2014.
  20. ^ a b Arumugam, R.; Enti, V. R.; Bingbing, L.; Xiaojun, W.; Baskaran, K.; Kong, F. F.; Kumar, A. S.; Meng, K. D.; Kit, G. W. (2010). "DAvinCi: A cloud computing framework for service robots". 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation: 3084–3089. doi:10.1109/ROBOT.2010.5509469. ISBN 978-1-4244-5038-1.
  21. ^ "RoboEarth What is Cloud Robotics?". Archived from the original on 2013-07-11. Retrieved 2019-03-08.
  22. ^ C2RO Cloud Robotics (2017-10-18). "Real-Time Cloud Robotics in Practical Smart City Applications". {{cite journal}}: Cite 저널은 필요로 한다. journal= (도움말)
  23. ^ a b c Robotics-vo. "A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics 2013 Edition" (PDF). Archived from the original (PDF) on 5 September 2014. Retrieved 8 December 2014.
  24. ^ "Linking of cloud robotics to server". Archived from the original on 2018-06-18. Retrieved 2018-06-18.
  25. ^ a b Kuffner, James (2010). "Cloud-Enabled Robots". IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robotics.
  26. ^ Crowe, Steve (2018-10-24). "Google Cloud Robotics Platform coming to developers in 2019". The Robot Report. Retrieved 2019-03-08.
  27. ^ Inaba, Masayuki (1997). "Remote-brained robots". Proceedings of the Fifteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence-Volume 2. Morgan Kaufmann Publishers Inc. pp. 1593–1606.
  28. ^ "Cloud Computing: Clash of the clouds". The Economist. 2009-10-15. Retrieved 2009-11-03.
  29. ^ "The Future of Robots". Popular Science. September 2006. pp. 55–71.
  30. ^ "Networked Robots Committee". Retrieved 8 December 2014.
  31. ^ "Google I/O 2011: Cloud Robotics, ROS for Java and Android". Retrieved 9 December 2014.
  32. ^ "Big NSF grant funds research into training robots to work with humans". 17 December 2012.
  33. ^ "cloud-robotics.cs.umn.edu/". Retrieved 7 December 2014.
  34. ^ Goldberg, Ken (2013). Cloud-based robot grasping with the google object recognition engine. Robotics and Automation (ICRA), 2013 IEEE International Conference on. pp. 4263–4270. CiteSeerX 10.1.1.299.3857. doi:10.1109/ICRA.2013.6631180. ISBN 978-1-4673-5643-5.
  35. ^ "2013 IEEE IROS Workshop on Cloud Robotics. Tokyo. November 2013". Archived from the original on 2016-09-05. Retrieved 2014-12-07.
  36. ^ "RobotApp". Retrieved 7 December 2014.
  37. ^ "DARPA-Cloud-Robotics". Retrieved 7 December 2014.
  38. ^ "When Robotics Meets the Cloud, Customers Win". Retrieved 18 April 2017.
  39. ^ "Robot Control From the Cloud". Retrieved 17 April 2017.
  40. ^ 다와카, 브이, 베카루, G, 2018년 12월. 클라우드 로보틱 아키텍처: 비교 분석을 통한 향후 연구 방향 2018년 ICONIC(International Conference on Intelligent and Innovative Computing Applications) (pp. 1-7). IEEE.

외부 링크