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5G賦能 行業應用與創新

為了解決agv系統架構的問題，作者劉耕蘇鬱 這樣論述：

隨著5G技術的快速發展，5G應用已成為各界熱議的話題，很多行業陸續開展了相關的實踐探索。   《5G賦能行業應用與創新》站在科技發展的前沿，探討了5G在物聯網、人工智慧、無人機、醫療、農業、教育、工業互聯網、新媒體及物流行業的應用。值得指出的是，書中以中國移動（成都）產業研究院等機構在5G領域的實踐為主線，對5G行業應用做了詳細的講解。 《5G賦能行業應用與創新》適合政府、企業、科研機構人員，以及對5G行業應用感興趣的人員閱讀。 劉　耕 中國移動（成都）產業研究院院長 工學碩士、管理學博士、高-級工程師 四川省委省政府決策諮詢委員會委員 成都資訊通信產業促進會理事長 多

年來，劉耕主要從事管理工作，始終把創新作為發展的動力，對科技創新工作具有極大的熱情。主持、參與多個創新項目並獲獎，如“大規模安全虛擬雲桌面系統關鍵技術研究及應用”榮獲2016年四川科技進步二等獎、“移動手機貸”獲工信部“2017年電信大資料SMART獎”、“基於運營商大資料的金融征信和風控技術研究及應用”獲2017年中國通信學會科學技術獎（科技進步類）三等獎。 劉耕先後任職于成都電信局、四川移動，目前任職於中國移動（成都）產業研究院。中國移動（成都）產業研究院主要面向5G、人工智慧（AI）和下一代網路，致力於教育、醫療、農業等領域數位化服務產業發展，推動打造5G產業合-作生態。2019年，劉

耕被中國電子學會評為科技工作者。 蘇　鬱 中國移動（成都）產業研究院副院長，教授級高-級工程師，工學博士，政府特殊津貼獲得者，四川省“千人計畫”專家，中國移動技術諮詢委員會無線專家組成員，2017年度國家技術發明二等獎獲得者。 第1章　掌握5G：內容+ 特點+ 技術 // 1 1．1　5G 的內容 // 3 1．1．1　5G 是什麼 // 3 1．1．2　5G 移動通信技術的發展 // 4 1．1．3　5G 的頻譜資源 // 6 1．2　5G 亟待解決的關鍵問題 // 7 1．2．1　網路架構部署方式的選擇 // 7 1．2．2　5G 網路覆蓋能力 // 7 1．2．3　

無線傳輸需求 // 8 1．2．4　5G 天線部署方案 // 8 1．2．5　5G 供電挑戰 // 8 1．3　5G 五大關鍵技術 // 9 1．3．1　高頻段傳輸 // 9 1．3．2　新型大規模天線陣列 // 10 1．3．3　D2D // 11 1．3．4　密集網路 // 13 1．3．5　新型網路架構 // 15 第2章　5G + 物聯網：讓物聯網真正連接萬物 // 19 2．1　5G 解決物聯網的實現阻礙 // 21 2．1．1　龐大資料連接、集合 // 21 2．1．2　回應機制帶來的延遲 // 23 2．2　5G 與物聯網的結合 // 25 2．2．1　減少超高的物聯網維護成本

// 26 2．2．2　實現物聯網的去中心化 // 28 2．3　利用5G 搭建物聯網平臺 // 30 2．3．1　中國移動：OneNET 物聯網平臺 // 30 2．3．2　諾基亞：IMPACT 管理平臺 // 33 2．3．3　通用電氣：雲平臺Predix // 36 2．3．4　三星：SmartThings 智能平臺 // 38 2．4　智能家居：讓設備更“懂”你 // 40 2．4．1　5G 為智慧家居帶來的改變 // 40 2．4．2　5G 網路下的智慧家居 // 42 2．4．3　家庭安防迎來大發展 // 44 2．4．4　打破感測器標準隔閡 // 46 第3章　5G + 人工

智慧：終端AI + 通信網路 // 49 3．1　5G 場景下的終端AI // 51 3．1．1　終端AI 實現“網隨人動” // 52 3．1．2　5G 與AI 的融合讓網路靈活多變 // 54 3．2　5G + AI 提升通信網路能力 // 56 3．2．1　網路自下而上天然融合 // 56 3．2．2　解決網路複雜性 // 59 3．2．3　5G 與人工智慧：網路重構的最好搭配 // 60 第4章　5G + 無人機：助力無人機多場景應用 // 63 4．1　5G 在無人機領域的應用場景 // 65 4．1．1　5G + 無人機的技術及特點 // 65 4．1．2　無人機分類及應用場景

// 66 4．1．3　5G + 無人機通用能力 // 68 4．1．4　無人機雲平臺 // 69 4．1．5　低空覆蓋 // 70 4．1．6　U-Box // 72 4．1．7　安全應用 // 73 4．2　無人機應用案例 // 75 4．2．1　通信及能源巡檢 // 76 4．2．2　高層消防 // 76 4．2．3　物流配送 // 82 4．2．4　城市安防 // 84 4．2．5　農林植保 // 86 4．2．6　環境監測 // 89 4．2．7　宣傳媒體 // 90 4．2．8　旅遊文化 // 92 第5章　5G + 醫療：重塑醫療體驗 // 97 5．1　5G 電子病歷：醫療效

率更高 // 99 5．1．1　歷史醫療資料共用 // 99 5．1．2　醫療資料庫為患者提供便利 // 100 5．1．3　即時接收，有效調整治療方案 // 102 5．2　看病新方式 // 103 5．2．1　“一站式”預約看病 // 103 5．2．2　遠端虛擬護理服務 // 104 5．3　急救：更快速地挽救生命 // 106 5．3．1　5G 急救通信系統：5G 網路保證反應與運行 // 106 5．3．2　視頻通信：車上完成監測和資料獲取 // 109 第6章　5G + 農業： 打造未來智慧農業 // 111 6．1　智慧農業概述 // 113 6．1．1　智慧農業的發展 //

113 6．1．2　智慧農業面臨的主要挑戰 // 116 6．2　5G + 雲計算+ 大資料+ AI 為智慧農業帶來新動能 // 118 6．2．1　5G 賦能智慧農業 // 119 6．2．2　網路切片賦能智慧農業 // 119 6．2．3　邊緣計算賦能智慧農業 // 120 6．2．4　AI 賦能智慧農業 // 121 6．3　智慧農業綜合服務平臺及主要服務 // 123 6．3．1　智慧農業綜合服務平臺 // 123 6．3．2　精准種植 // 126 6．3．3　畜牧養殖 // 130 6．3．4　水產養殖 // 131 6．3．5　智能農機 // 133 6．4　智慧農業典型案例 /

/ 134 6．4．1　精准種植案例：大田精准種植和大棚精准種植 // 134 6．4．2　畜牧養殖案例：生豬精准飼喂系統 // 136 6．4．3　水產養殖案例：智慧漁業管理雲系統 // 138 6．4．4　智能農機：超級拖拉機1 號 // 139 6．4．5　智慧農業未來展望 // 140 第7章　5G + 教育：推動教育行業變革 // 143 7．1　緊跟5G 步伐，提高教學品質 // 145 7．1．1　加緊研發教育硬體設備 // 145 7．1．2　與VR、AR 融合，學習場景更現實 // 147 7．1．3　均衡優質師資，促進教育公平化 // 148 7．2　基於5G 場景的VR

教育 // 150 7．2．1　創造場景教學，進行安全培訓的模擬演習 // 150 7．2．2　模擬教學培訓，直面教學難點 // 151 7．2．3　還原真實場景，助力科普教學 // 153 第8章　5G + 工業互聯網：助力製造業轉型 // 155 8．1　智慧製造為什麼需要5G // 157 8．1．1　智慧製造需要通信技術 // 157 8．1．2　智慧製造：以端到端資料流程為基礎 // 160 8．2　基於5G 場景的智慧製造 // 162 8．2．1　助推柔性製造，實現個性化生產 // 162 8．2．2　工廠維護模式全面升級 // 164 8．2．3　智慧型機器人成為“管理層”

// 165 8．2．4　按需分配，提高資源利用率 // 166 第9章　5G + 新媒體：促進媒體產業升級 // 169 9．1　媒體亟待轉型升級 // 171 9．1．1　新媒體市場前景可觀 // 171 9．1．2　5G 是媒體行業的強心針 // 172 9．2　5G 如何賦能媒體行業 // 173 9．2．1　超高清視頻 // 173 9．2．2　VR 全景視頻 // 174 9．2．3　AR 影像 // 175 9．3　5G + 新媒體解決方案 // 175 9．3．1　5G + 超高清視頻制播 // 176 9．3．2　5G + VR 全景視頻制播 // 177 9．3．3　5

G + AR 影像通信應用 // 178 9．4　5G + 新媒體業務發展案例 // 179 9．4．1　央視春晚5G + 4K 直播 // 179 9．4．2　重慶馬拉松5G + VR 直播 // 180 9．4．3　雲棲大會5G + 8K 直播 // 181 9．4．4　5G + 智慧博物館 // 182 第10章　5G + 物流：實現全流程優化 // 183 10．1　傳統物流中存在的問題 // 185 10．1．1　資源整合力度不夠 // 185 10．1．2　物流服務功能單一 // 187 10．1．3　標準化程度低 // 188 10．2　物流設備和軟體 // 190 10．2．

1　倉儲AGV 機器人 // 190 10．2．2　快遞配送機器人 // 191 10．2．3　智能叉車 // 193 10．2．4　物流系統：AIoT + EPR + WMS // 194 10．3　物流運輸 // 198 10．3．1　保障貨物安全，避免爆倉丟包 // 198 10．3．2　優化運輸路線和排程 // 201 10．3．3　即時追蹤，及時交付 // 202 第11章　5G 的廣闊未來 // 205 11．1　我們的未來生活 // 207 11．1．1　智慧設備成為主流 // 207 11．1．2　改變社會管理和服務 // 208 11．1．3　打造國際化資料通道 // 20

9 11．2　5G 的發展現狀與前景 // 210 11．2．1　資金陸續注入 // 210 11．2．2　傳統行業將被洗牌 // 211 11．2．3　深化佈局行業新藍海 // 213 11．3　5G 在各大企業中的發展 // 214 11．3．1　中國移動：實施5G +，共迎新未來 // 214 11．3．2　華為：提供端到端全系列產品解決方案 // 215 11．3．3　愛立信：不斷推進5G 研發進程 // 215 11．3．4　諾基亞：深化佈局5G // 216

類生物化制造系統自組織運作與自適應控制：理論、模型與方法

為了解決agv系統架構的問題，作者唐敦兵 這樣論述：

借鑒生物系統所具有的神經-體液-免疫這種獨特的控制協調機制，本書介紹了一種類生物化自適應制造系統；具體將智能方法與控制和優化方法相結合，運用學科交叉手段，對類生物化自適應制造系統的組織結構形式和控制協調機制進行具體探索，對具有自組織和自適應能力的制造系統運行模式進行了具體研究，並形成一套完整的類生物化自適應制造系統建模體系。 前言第1章 智能制造系統研究進展1.1制造系統發展趨勢1.2制造系統中的控制模式1.2.1制造系統控制模式的主要研究內容1.2.2制造系統控制模式分類1.2.3制造控制系統面臨的問題1.3智能制造系統1.3.1多智能體制造系統1.3.2Holonic制造

系統1.3.3分形制造系統1.3.4生物型制造系統1.3.5智能制造系統模式綜合分析1.4智能制造系統的協調機制1.4.1協調的基本概念1.4.2協調機制的分類1.4.3協調機制形式化描述方法1.5類生物化制造系統的概念1.6本章小結參考文獻第2章 類生物化制造系統模型2.1引言2.2類生物化制造系統的生物學背景2.2.1人體神經系統2.2.2人體內分泌系統2.2.3人體免疫系統2.2.4人體神經—內分泌—免疫系統調節網絡2.3類生物化制造系統協調控制模型2.3.1現代制造系統與有機生命系統之間的相似性2.3.2類生物化制造系統協調控制模型2.3.3類生物化制造系統協調控制模型的功能特點2.4

類生物化制造系統模型的形式化描述2.4.1形式化描述的必要性2.4.2類生物化制造系統的形式化定義和描述2.4.3基於π演算的控制體系結構的形式化描述2.5本章小結參考文獻第3章 基於內分泌調節機制的改進型車間調度優化算法3.1引言3.2車間調度問題3.2.1調度問題的描述及其分類3.2.2車間調度問題的特點3.2.3調度問題的研究方法3.2.4現有調度方法存在的問題3.3內分泌系統中激素調節規律3.4基於內分泌激素調節的自適應遺傳算法3.4.1Job—Shop調度模型3.4.2基本遺傳算法求解車間調度問題3.4.3基於內分泌激素調節機制的自適應遺傳算法3.4.4參數選擇范圍討論3.4.5調度

實例3.4.6對比實驗研究3.5基於內分泌調節機制的IAPSO在PFSP調度問題中的應用研究3.5.1研究現狀3.5.2置換流水車間調度問題3.5.3求解PFSP的IAPSO算法3.5.4實驗仿真與結果分析3.6本章小結參考文獻第4章 基於神經內分泌協調機制的JobShop動態重調度4.1引言4.2基於神經內分泌調節機制的動態重調度4.2.1類生物化制造系統的組成4.2.2動態重調度模型4.3基於內分泌調節的資源分配機制4.3.1生物的內分泌調節機制4.3.2類生物化制造系統的內分泌調節模型4.3.3類生物化制造系統的資源分配機制4.4類生物化制造系統的動態重調度4.4.1緊急訂單的動態重調度

4.4.2機床故障的動態重調度4.4.3生產延遲的動態重調度4.5案例分析4.5.1性能指標4.5.2結果分析4.6本章小結參考文獻第5章 基於激素反應擴散原理的制造系統動態協調機制5.1引言5.2內分泌系統中激素反應擴散機制5.2.1內分泌系統中激素反應擴散過程5.2.2激素反應擴散機制模型5.2.3激素反應擴散過程中的隱式協調機制5.3制造系統中生產任務與資源協調優化模型5.4基於激素反應擴散機制的「任務—資源」動態協調算法5.4.1構建類生物化制造系統的激素信息5.4.2激素容留環境的建立5.4.3基於激素反應擴散機制的隱式協調算法5.4.4突發事件動態處理策略5.5應用分析5.5.1制

造任務協調優化5.5.2突發事件動態協調5.6本章小結參考文獻第6章 基於激素調節原理的多AGV自組織運作6.1引言6.2多AGV區域控制模型6.3基於DHMRCS的多AGV防碰撞及防死鎖機制研究6.3.1多AGV碰撞類型6.3.2DHMRCS模型6.3.3基於DHMRCS的多AGV防碰撞及防死鎖機制6.4基於激素調節原理的多AGV調度系統建模6.4.1激素調節規律6.4.2調度過程中的時間參數6.4.3基於激素調節原理的多AGV動態調度模型6.4.4基於激素調節機制的運輸任務分配和AGV調度機制6.5仿真實驗6.5.1實驗描述6.5.2結果分析6.6本章小結參考文獻第7章 基於激素調控機制的

生產控制模型與方法7.1引言7.2研究背景7.3基於激素調控機制的類生物化制造系統自適應控制模型7.3.1神經內分泌激素的調節原理7.3.2激素調控理論7.3.3類生物化制造系統層次模型7.3.4基於控制理論的類生物化制造系統控制模型7.3.5類生物制造系統自適應控制器性能仿真分析7.4基於神經內分泌調節原理的在制品控制器優化設計7.4.1神經內分泌系統的調節原理7.4.2基於多重反饋機制的WIP庫存優化控制模型7.4.3應用實例7.5本章小結參考文獻第8章 基於人工免疫的制造系統監控技術8.1引言8.2監控系統與免疫系統的相似性8.3制造系統免疫監控模型的構建8.3.1制造系統的免疫監控模型

8.3.2免疫監控模型的運行機制8.3.3免疫監控模型的算法實現流程8.4制造系統免疫監控的功能模塊分析8.4.1制造系統擾動分析8.4.2系統的免疫識別模塊8.4.3系統的免疫狀態評估模塊8.4.4系統的免疫應答模塊8.4.5系統的免疫調節模塊8.5制造系統免疫監控示例8.5.1免疫監控指標體系的構建8.5.2系統中抗原的免疫識別8.5.3系統的免疫狀態評估8.5.4系統對抗原的學習與記憶8.5.5系統的免疫自適應調節8.6本章小結參考文獻第9章 原型系統仿真平台設計與開發9.1引言9.2原型系統硬件平台開發9.2.1原型系統硬件平台體系結構9.2.2原型系統類體液環境的設計9.2.3原型系

統硬件仿真實驗平台9.3原型系統軟件系統開發9.3.1軟件系統架構9.3.2軟件系統功能組成9.4原型系統運行實例9.4.1類生物化制造系統調度實驗9.4.2基於激素隱式協調機制的適應性試驗9.4.3制造系統實驗仿真平台的免疫監控9.5本章小結參考文獻

應用ROS平台整合SLAM及導航技術於工業型室內無軌式智慧車開發

為了解決agv系統架構的問題，作者張哲維 這樣論述：

本論文以機器人作業系統ROS(Robot Operating System)為架構，開發一工業型、室內、無軌式的智慧導航車(Natural Navigation Automated Guided Vehicle)，此車之設計包括中控IPC系統、車體機構、動力及控制系統、ROS相關套件軟體平台整合、光達(LiDAR)建置地圖及防撞、慣性感測器資訊…等。所設計車體乘載重量為400kg，因此選擇高扭力的工業用直流無刷馬達配合減速機構來驅動，並以電池作為此AGV之動力來源。此AGV已將嵌入式系統整合在ROS架構內，同時將已搭載ROS的車載工業電腦(ADLINK ROScube)、LiDAR雷射測距儀

(SICK TIM561)和慣性感測器安裝於AGV上，用於定位和避開障礙物。感測器與速度命令訊息由機器人控制板Open CR經由USB發送到中控IPC端，再利用Arduino回傳馬達Encoder訊號，進而計算里程計資訊。藉由Wi-Fi網路完成無線遠端操作AGV之中控IPC，並從Rviz人機界面執行即時同步定位、地圖建構技術SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）與導航功能。地圖建立使用Gmapping演算法結合光達感測器掃描環境後獲得精確的環境地圖，本研究遵循ROS中導航堆之設定後使AGV運行自動導航，在導航中全局路徑規畫使用A *高效路徑搜索演

算法使AGV依最佳路徑朝目標移動。局部路徑規畫使用定時彈性帶演算法TEB（Timed Elastic Band）來完成動態避障。在實驗測試與導航相關參數調整後，該AGV成功運用ROS架構與相關功能包套件在模擬的工業環境中執行SLAM、自動導航及路徑規劃。關鍵字：智慧導航車、機器人作業系統、同步定位與地圖建構、導航。