基于人工智能學習的巡檢監(jiān)控機器人系統(tǒng)的探索與研究

張俊 馬迅飛 張進鐸 陳翔 李華松

摘 ?要： 利用人工智能技術開發(fā)巡檢監(jiān)控機器人系統(tǒng)，將巡檢監(jiān)控機器人引入到機房日常巡檢與IT運維工作中。文章詳細討論了目前常規(guī)監(jiān)控系統(tǒng)存在的弊端，以及人工巡檢存在的不足，并對不同機房監(jiān)控模式進行對比分析，指出了智能巡檢機器人具有獨到的技術優(yōu)勢。文章對機器人的上位機和下位機的功能進行了描述，探索與研究了將巡檢邊緣云及數(shù)據(jù)可視化技術引入到巡檢機器人的應用中，并對巡檢機器人的預期應用前景進行了充分展望。

關鍵詞： 人工智能技術; 巡檢監(jiān)控機器人; 上位機; 下位機; 巡檢邊緣云; 數(shù)據(jù)可視化

中圖分類號：TP242 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1006-8228（2019）11-15-03

Abstract： The routing inspection and monitoring robot system is developed by using artificial intelligence technology. The routing inspection and monitoring robot is introduced into the daily routing inspection and IT maintenance work of the computer room. This paper discusses in detail the disadvantages of the current conventional monitoring system and the shortcomings of manual routing inspection， and makes a comparative analysis of different monitoring modes in the computer room， points out that the intelligent routing inspection robot has unique technical advantages. In this paper， the functions of the upper and the lower machine of the robot are described， the routing inspection edge cloud and data visualization technology are introduced into the application of routing inspection robot， and the expected application prospection of routing inspection robot is fully prospected.

Key words： AI technology; routing inspection and monitoring robot; upper machine; lower machine; routing inspection edge cloud; data visualization

0 前言

AI（Artificial Intelligence）——人工智能，該詞最初是在1956年提出的。

它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，其理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。讓機器能夠勝任通常需要人類智能才能完成的復雜工作，就是人工智能研究的主要目標。

隨著近年來AI技術的快速發(fā)展，機器人的應用越來越廣泛。其中，機房智能巡檢機器人能夠完全替代人工巡檢，完成對機房環(huán)境、機柜、蓄電池、動力電源，以及空調(diào)系統(tǒng)等設備全方位的移動式立體監(jiān)測任務[1～2]。

1 開發(fā)巡檢機器人的必然因素

1.1 常規(guī)監(jiān)控系統(tǒng)的弊端

① 常規(guī)監(jiān)控系統(tǒng)是在收集數(shù)據(jù)的基礎上，以結(jié)果檢測為主，而缺乏成因分析和過程分析。其事件的發(fā)現(xiàn)時機滯后，且事件危害較大并緊急，留給技術人員解決問題的時間有限。

② 常規(guī)監(jiān)控系統(tǒng)各組成部分獨立工作、分別報警，收集到的數(shù)據(jù)互不關聯(lián)，會形成一個個數(shù)據(jù)孤島。

1.2 人工巡檢存在的不足

人工介入巡檢方式基本包括人工巡檢、人工抄表、人工模擬故障法檢測、人工核對傳感器數(shù)值，并依據(jù)人機工程學的理論開展工作。在人機合作系統(tǒng)中，人類適合負責需要創(chuàng)新性、靈活性、開放性的工作，而機器適合于需要簡單重復、高計算量、高精度的工作。

人工巡檢、人工抄表等大量簡單重復的工作方式，并不是人機合作的最佳工作方式。因此，人工巡檢方式雖然緩解了事件發(fā)現(xiàn)時間滯后、誤報、漏報等問題，但也不可避免地引入了其他問題，例如人手不足、數(shù)據(jù)精度有限、可靠性不高、人員水平、責任心參差不齊等諸多不利因素。

因此，我們需要重新設計機房監(jiān)控和巡檢的工作模式，將不適合人去完成的、更適合于機器去完成的工作，全部交由機器去完成，引入智能巡檢機器人來逐步減少人工巡檢，從而實現(xiàn)降本增效、提高工作效率的目標[3～4]。