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2018 年工业互联网案例汇编 工业互联网产业联盟（AII） 2019年2 月 目 录 一 、 工业互联网测 试床项目 1. 基于视觉 智能工业 品外观柔 性检测方 案 5 2. ROS 机器人无 线通用平 台测试床 13 3. 基于智能 数控系统 的工业 APP 平台测试床 26 4. 基于公有 云的 面向 中小微企 业的协同 制造平台 41 5. NB-IoT 共享洗衣机测试床 50 6. 基于 SDN 和 SDP 的工业 互联网专 网 58 7. 基于工业 互联网平 台的设备 远程监测 诊断测试 床 67 8. 基于 5G 网络连 接的工业 智能化巡 检测试床 82 9. 基于人工 智能技术 的工程机 械装备故 障诊断与 预测 性维护测试 床 95 10. 基于 5G 和人工 智能的产 品质量实 时检测和 优化 105 11. 基于空调云 平台的节 能控制系 统测试床 131 12. 智能电 网 5G 网 络及切片 应用 141 13. 智能制造 安全监 测与运营 管理平台 155 二 、 工业互联网优 秀应用案例 1. 企业对接 省级 国 家级工业 互联网安 全平台 构建行业生 态安全治 理新思路 171 2. 数字化到 智能化赋 能精密组 装堆叠 数据价 值设 计创造与执 行 179 3. 可携式电 子产品智 能制造 七化融 合 ， 实现 关灯 智能生产 190 4. 中储粮智 慧粮仓项 目 全 球最大的 “ 互联网+ 粮 食 ” 应用案 例 203 5. 传化工业 互联网 （ 服务 ） 平 台 212 6. 美欣达环 保行业智 慧运营管 控平台 220 7. 精密机构智能云网制造系统及应用升 级 助力 6C 行业智能运营及应用生态体系 构建 230 8. 基 于 新 兴 信 息 技 术 的 燃 气 燃 煤 机 群 监 测 诊 断 私 有云 平 台 数 智 电 力- 领 略 数 字 医 生的智慧诊 断 241 9. 笔头加工制造数据采集与设备管家 工业微应用项 目 基于数据采集的工业 微服务 在笔头加工 行业的应 用 247 10. 法兰制造 行业网 络化协同 制造项目 智能 网关 与云计算应 用的实践 案例 259 11. 思科工业互联网 智造云平台& 广东 智能制造示 范 工厂 工业互联 网平台打造 智慧 互联工厂 271 12. 蜂窝无线 专网释 放 AGV 机器人潜能 ， 助力仓储 物流更智能 华为 仓库物流 自动 化项目 287 13. 富士康工 业互联 网平台 FiiBEACON 应用技 术创 新 绿色 循环的精 密智能制 造 297 14. 工业互联 网支撑 下的智慧 水务平台 智慧 水务 引领智慧城 市新动向 306 15. 比亚迪 “ 永恒之 蓝 ” 病毒 应急处置 和安全解 决方 案 316 16. 基 于 中 化 工业 互 联 网 平台 的 设 备智 能 诊 断系 统 搭建 及 应 用 科 技 赋 能流 程 制 造 326 17. 用友精智 工业互 联网平台 实践案例 践行 智能 制造 ， 打造 智慧企业 335 18. 经编行业 云平台 整合 经编行业 上下游资 源 ， 构建行业互 联网生态 355 19. 发电设备 工业大 数据应用 技术平台 364 20. 面 向 有 色 行业 的 智 能 制造 运 营 管理 平 台 基 于工 业 互 联 网 平台 的 业 务优 化 和 模 式创新 373 21. 海尔 COSMOPlat 工业互联 网平台 房车行业 解决方 案 385 22. AIdustry 工业互联网项目 华能集团 携手太极 股份联合打 造流程型 行业工业 互联 网平台 397 23. 医疗设备 物联网 解决方案 实现 医疗设备 管理 可视化与智 能化 408 24. 基于 SYSWARE 的 飞 行器总体 集成设计 平台 多专业协同 ， 正 向 研 发设计 421 25. GETECH 格创 东智工业 互联网 平台 数字化 、 智能化工厂 转型实践 中的应用 436 26. 汉云工业 互联网 平台在新 能源物流 行业的应 用项 目 新能 源车辆物 流运输管 理 448 27. 华峰新材 料工业 互联网平 台 产 业生态 创 享未 来 459 28. 基于瀚 云 HanClouds 工业互联网平台的设备 智能 管理应用 快捷 、 低成 本上云和 能耗优化 469 29. WISE-PaaS 平台勤昆 科技智能 工厂案例 研华 iFactory SRP 助力智能化管理 480 30. LOGIDELTA 平台应用案例 工 业互联赋 能传统 物流服务效 率升级 490 三 、 工业互联网典 型安全解决 方案案例 1. 于威胁情 报和白名 单的轨道 交通安全 解决方案 507 2. 工业互联 网数据安 全解决方 案 510 3. 汽车制造 行业勒索 病毒应急 处理和安 全解决方 案 521 4. 某电厂信 息安全监 管与预警 平台建设 案例 525 5. 石化油气 工业互联 网安全解 决方案 529 6. 某电子制 造企业的 安全解决 方案 535 7. 某油田公 司风城油 田作业区 工控安全 加固案例 543 8. 城市污水 处理厂安 全解决方 案 547 9. 某燃气SCADA 工业系统安全 防御建设 项目案例 552 10. 某风电集 控中心 安全解决 方案 555 11. 某发动机制 造企业SD-WAN 工 业专网安 全解决方 案 559 12. 工业互联 网云网 可信互联 安全解决 方案 563 13. 石油石化 行业工 控安全等 保服务安 全解决方 案 568 编 写 说 明 为加速孵化与推进优秀工业互联网解决方案，促进物联网、云计算、 大数据、 人工智 能 等技术在 工业领 域 的创新与 应用， 自2016 年 工业互 联网 产业联盟 成立后 ， 已陆续征 集了 六 期 测试床项 目， 旨 在 通过联盟 树立创 新 样板点， 辐射影 响 力， 推动 形成示 范 应用， 加 速优秀 工 业互联网 创新实 践 的推广与 复制 。 2018 年是 联盟迅 速 发展的一 年， 联盟的 测试床也 在呈现 多 元化发展 的 特色与趋 势； 在 制 造业垂直 行业、 基 础共性技 术、 智 慧 港口等方 面 都有 相 关实践 。 目前已 有48 个测 试床项目 通过 立项， 其 中11 个 测 试床 项目 已完成 结题。 本次汇编 收录2018 年立项的13 个测 试 床， 重 点展示 各测试 床 创新技 术 及创新的 方案； 通 过对测试 应用场 景 的分析与 展现， 发 展行业生 态， 形 成 示范样板 点，带 动 产业发展 。 本汇编由测试床 组 组 长 单 位 华 为 技 术 有 限 公 司 与 副 组 长 单 位 中 国 信 息通信研 究院牵 头 ，各测试 床项目 参 加单位联 合 编写 。 牵头编写 单位： 华 为技术有 限公司 、 中国信息 通信研 究 院 参与编写 单位： 中 国电信 、 中国移 动 、 中国电 信、 智 能 云科信息 科技 有限公司、 中兴通讯股份有限公司 、上海威派格智慧水务股份有限公司 、 3 万向集团公司研究院、360 企业安全技 术（北京）集团有限公司 、 富士康 科技集团 、凌华科技( 中国) 有限公司 、宁波易联汇商信息科技有限公司、 海尔集团 、 深圳 达 闼科技控 股有限 公 司 、 朗坤 智慧科 技 股份有限 公司、 广 西玉柴机 器集团 有 限公司、 江苏徐 工 信息技术 股份有 限 公司、 中 国联通 网 络技术研 究院、 青 岛海尔空 调电子 有 限公司， 国网上 海 市电力公 司 。 4 基于视觉智能工业品外观柔性检测方案 引言/导读 随着工业制造 2025 计划的实施，工业品质量检测效率成为制约整个生产链条的 重要因素。传统工业品产品外观检测，依赖“人眼+简单工具” ，实现对产品外观的识别，剔除外 观有缺陷的产品，效率低下，漏检率高。随时 AI 技术快速发展，本测试床探索将视觉智能检测技 术应用于工业品外观检测。 一、关键词 视觉智能，边缘计算，薄膜类外观质量检测 二、发起公司和主要联系人联系方式 华为技术有限公司 IT 产品线 ，联系人李超洋 13571870047 Email：Andy.leehuawei 富士康科技集团，联系人 郑承斌：15989547752 Email：benjaminchengfoxconn 三、合作公司 深圳云天励飞技术有限公司，联系人董卿 13714505207, Email：dong.qingintellif 软通动力，联系人 崔士勇 13911161706，Email：sycuicisoftstone Intel 公司，联系人 张宇 13501081206， Email：richard.yu.zhangitel 5 四、测试床项目目标和概述 所谓“机器视觉” ，就是利用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统相当于人 类的眼睛， “眼睛”通过把“看”到的影像传送到控制芯片，然后通过控制程序来进行事 态的判断。一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、相机、图像处理单元（或图像捕 获卡） 、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等.通过机器视觉获得的图像，经过 AI智能算法的自动检测，识别，最终完成“人的眼睛和大脑”的功能，在实际工业质量检 测中，达到代替现有人力，提高检测效率、提升检测准确率。 现工业产品检测，经过很多年发展，但现有自动检测的存在如下问题： 可检测产品单一，不通用：设备高度专业化，只能在特定场景，对特定产品，特 定的外观问题进行检测。例如，环境条件固定，只能检测外观尺寸，只能检测玻璃 制品等。 检测精度低：检测精度是固定的，不能实现“经验积累” ：随着检测产品的增多， 不断提高检测准确率。 检测效率低：受检测设备算力的影响（一般都基于工控机） ，在检测效率较低，滞 后日益进步的生产效率。 本测试床引入 AI 技术，充分利用边缘计算的业务灵活性和业务实时性，并在公有云实 现 AI 算法的训练，充分利用公有云资源弹性调度、价格低廉的优势，以降低该方案的总 体投入，以期达到可以规模复制的目标。 主要功能模块说明： 1、 采集端：利用光电技术，获取工业品外观高质量图片。工业品，特别是薄膜类产 品，具有容易弯曲、对光照敏感等特点，需要采用暗箱、强光等以达到高质量图像标 准； 2、 边缘计算节点：边缘计算是工业检测的大脑，通过 AI 算法对产品外观图片进行智 能分析和识别，并自动对有缺陷产品进行标记；边缘计算节点要求算力强、设备体积 小、可以安装在工厂质检室或者生产线附近； 3、 云端训练：AI 的训练周期长，需要资源多，具有阶段性；因此采用租赁公有云方 式较为合适；可以根据训练数据的大小、训练算法的复杂度，灵活租赁对应资源，训 练完毕，获取模型后，即可释放训练资源，以期达到节省成本的目标。 五、测试床解决方案架构 本测试床在传统产品检测基础上，引入现在 AI 技术，依靠边缘云和公有云联动， 工厂侧线下推理和识别，公有云线上训练，构成一个完整的测试方案。 (一) 测试床应用场景 本测试床项目，适用于外观类产品质量检测，例如车辆框架、主承外观，对部分 容易产生变形的产品，如非刚性产品，例如纸张等，需要采用额外的辅助方法，获得相对 稳定的图像质量。因此，本测试床推荐应用在刚性产品外观检测，或者部分形变较小的产 品外观检测场景。 (二) 测试床重点技术 本测试床为提高检测的鲁棒性，引入了三项关键新技术，该技术在工业外观检测 中比较新颖和独创性。 一、采用边缘计算新技术。边缘计算融合了计算、存储和网络于一体，具有很高 的产品环境适应度。本测试床边缘采用引入深度学习 AI 技术，在边缘侧实 现 AI 的推理，实现对产品检测的自动化和智能化。边缘智能计算的应用在 业内属于首次。 二、引入 AI 技术。AI 技术最大的价值是具有自动学习和进化功能，对检测产品 具有很强的鲁棒性；而强的鲁棒性，对本测试床的检测范围具有很大的价值。 这点是传统影像技术无法比拟的。 7 三、是引入公有云训练 AI。AI的训练耗资巨大，对专业性要求很高，普通企业很 难承受。通过引入公有云 AI 服务，可以把算法的训练和模型设计交给专业 的服务公司实现，通过租赁资源方式，完成云端的训练；以降低 AI 的成本， 获取便捷的服务。 (三) 技术创新性及先进性 本测试采用的边缘智能计算架构，为提升识别率引入的 AI 技术，都是在前工业 检测中首次应用，并根据工业现场进行了技术专门开发，具有独特的价值。 (四) 测试床解决方案架构 本测试床解决方案整体架构如下，主要分为 4 个层面： 1、 边缘计算平台：主要在工厂侧进行产品外观产品的识别和处理；是 AI 算法的主要承载 体； 2、 IaaS 层：通过引入虚拟化和 Docker 技术，逻辑隔离各类业务应用，使应用具有更 大的弹性，也更方便与工业云平台对接； 8 3、 工业 PaaS 层：对边缘前端和各类数据进行清理和管理的平台，通过 PaaS 层，企业 IT 人员关注业务，把复杂的 IT 基础设施的管理交给 PaaS 层； 4、 视觉业务应用层：深度学习的算法好服务。业务作为一个服务，提供给企业内部各 个业务单元使用。 六、预期成果 本测试床预期目标为：产品检测率达到 100%；完全代替人工检测和识别部分， 达到节省人力的目标。并通过技术创新，可应用在更多场景检测，如各类薄膜，产品外观 等，柔性外观检测。 (一) 测试床的预期测试结果，针对测试项 本测试床预期检测结果：产品检测率达到 100%，通过多种检测技术的结合和运 用，使产品检测率达到 100%，超越人工检测的精度。 (二) 商业价值 本测试床通过引入边缘计算和 AI 技术，将 AI 应用引入到工厂侧，AI 训练算法采 用成本低廉的公有云；通过对传统工业的智能化改造，开创新的商业共赢模式，对在其他 类似领域有非常好的启发作用。 (三) 经济效益 本测试床根据富士康 CPU 贴膜检测项目，商业价值估算如下：原人工检测：20 万+/年，通过本测试床方案一次性设备投资 10 万，云服务按需付费，节省 50%的检测投 资；提升产品检测效率和正确率，节省产品缺陷类引起的负资产。 (四) 社会价值 减少由于人工检测引发的眼睛疲劳职业病，解放员工“眼睛” ，减少和预防职业 病； 9 七、测试床技术可行性 本测试床重点测试一下技术可行性： 1、工厂产品外观图像检测和采集的可行性：采集端要求对光源、产品略微 形变鲁棒，采集图像设备能排除产线其他因素干扰等； 2、AI算法的精度。AI算法精度直接影响到检测的精度，需要实际验证算法的 精度和识别速度。 (一) 物理平台 物理平台包括前端产品图像的采集端和边缘计算平台两个部分。 产品图集采集端：包括高速工业摄像机、专业光源、暗盒，运动轨道等辅助设备； 边缘平台：包括边缘硬件平台（含存储、网络设备） ，部分车间网络环境较差， 需要提供 4G 等 WIFI传输方式；其他连接线等辅助设备。 (二) 软件平台 本测试床不单独提供软件平台；其中 AI 算法包括在边缘平台中； 八、和 AII 技术的关系 (一) 与 AII 总体架构的关系 略 (二) AII 安全（可选） 略 (三) 详细清单（可选） 略 (四) 风险模型（可选） 10 测试床平台中运算处理器采用嵌入式 SoC，运行基于 Linux 操作系统的专用嵌入 式软件，保证了软件系统的可靠性和安全性。系统采用分级用户权限管理，数据和视频存 储采用嵌入数据库、数据加密和数据水印技术保证数据安全不可篡改 (五) 安全联系人 不涉及 (六) 与已存在 AII 测试床的关系 无，首次申请。 九、交付件 实验测试床一套：包括前端采集设备，边缘计算平台，以及内嵌的 AI算法软件。 十、测试床使用者 相关单位可利用本测试床搭建或者改进，鼓励在各个领域进行推广和使用 十一、 知识产权说明 本测试床相关部件的产权归属各个申请企业，测试床方案和架构完全公开，鼓励企业据此架 构开展各领域应用。 十二、 部署，操作和访问使用 可部署在互联网，根据申请，明确使用权限。 11 十三、 资金 企业自筹资金 序号 工作内容 需要资金（万） 1 前端采集设备（光源、相机等） 5 2 边缘智能节点 15 3 公有云平台 5 4 算法联调 8 合计 33 十四、 时间轴 本测试床关键时间点： 2018 年 8 月 30 日完成方案的工程效果测试； 2018 年 10 月 30 日项目验收和推广 十五、 附加信息 本测试床可以应用在以下领域：如工业 PCB板质量检测，如线路漏焊，虚焊，线 路断裂等；汽车钣金等外观质量检测，如检测是否有划痕，光滑度，完整度等。 12 ROS机器人无线通用平台测试床 一、 测试床名称 ROS 机器人无线通用平台测试床 二、 发起公司和主要联系人联系方式 凌华科技(中国)有限公司 陈家榜 邮箱: ryanjb.chenadlinktech 三、 合作公司 华为技术有限公司 王斌 邮箱：binger.wanghuawei 四、 测试床目标和概述 本测试床的基本目标 1）是综合运用最新的机器人操作系統(ROS2：Robot Operating System 2)、 蜂窝无线网络技术以及人工智能技术，建设一个围绕 ROS 机器人产业在控制与通信领域的通用平 台，测试验证相关的业务需求和技术方案，并通过测试床平台快速导入 智 能 制 造/ 物 流 仓 储/ 无 人 商 店/ 机 器 人 看 护等多场景机器人应用，使周边设备及机器人实时相互协调工作，推动 ROS 机器 人在各场景下的全过程智能化应用。2）是开展 ROS 机器人的行业应用示范，通过发挥凌华公司 和华为公司的龙头企业带动作用，吸引研究院所、大专院校及机器人产业生态资源，打造政产学 研用紧密结合的协同创新载体，形成良好的产业生态环境，带动中小企业向“专、精、特、新” 方向发展，形成全产业链协同发展的局面，推动国内机器人产业的蓬勃发展。3）是通过测试床将 未来各行业产业升级所涉及的三大要素： 无 线 连 接、 资 料 收 集及 智 能 控 制串连在一起，形成一套 完整的创新解決方案，助力加快智能制造、智慧医疗、智能家居等产业转型升级之进程。 五、 预期成果 5.1 商 业 价 值 ROS 机器人无线通用平台测试床为基于 ROS2 开源系统的机器人领域从业者和使用者提供标准 13 化、通用化的机器人控制和无线通信承载方案。 1） 通过高可靠、高稳定性的无线专网承载技术，提高工业和服务机器人作业的精确控制和 稳定运行，提高机器人的整体使用效率（如在工厂中，可通过人工智能技术，让工厂中 的设备可以协助判别产线的良品率，以协助提高工厂的生产效率和品质）。 2） 引入机器人控制的分布式架构，提升机器人控制的效率和业务灵活性，进一步丰富机器 人的业务使用场景和领域，带动机器人产业技术的持续更新升级。 3） 扩展 ROS、DDS 技术和蜂窝无线网络在服务及工业机器人领域的业务应用，为机器人产业 提供工业级高品质的无线网络解决方案，并为之创造并扩大在工业、商业、及医疗等相 关行业领域的市场空间。 5.2 经 济 效 益 本测试床的经济效益一方面在于简化机器人从业者对机器人控制和通信相关领域的技术投入， 缩短开发周期，降低开发成本，提高机器人研发效率，使得机器人开发从业者可以将资源更多地 聚焦在机器人产业更前端的人工智能、感知与识别、机器和驱动、业务和应用等领域，驱动我国 机器人产业的快速创新和产业繁荣； 另一方面在于对工业生产等社会效率的提升，以工业领域 ROS 机器人的使用为例进行经济效 益评估，因使用 ROS2 系统与工业无线网络联网可满足产线实时分散式运算，可降低工业机器人 的误操作发生概率（预期可下降 20%以上），且因为工厂使用该平台达到几乎全自动作业，可保 障人身安全，预期可降低 15%的运维成本，提升 15%的工作效率。 5.3 社 会 价 值 工业机器人是先进制造业的关键支撑装备，服务机器人是改善人类生活方式的重要手段，无 论是在制造环境下应用的工业机器人，还是在非制造环境下应用的服务机器人，已经凭借开源成 长为产业主导的 ROS 机器人平台都有涉足，本测试床立足于构建 ROS2 机器人操作系统底层的控 制和通信通用平台，将大大降低围绕 ROS 平台开发机器人的难度，并依据测试床“DDS+蜂窝无线” 优异的分布式控制与通信架构，提升所开发机器人的性能和场景匹配度。 测试床针对多种 ROS 机器人（如服务型机器人、导览机器人、工业机器人等）在 无 人 商 店、 自 动 化 仓 储、以及 工 业 工 厂等场景提供应用案例，以呼应中国制造 2025 主要任务中“ 推 进 工 业 机 器 人 向 中 高 端 迈 进 ”的要求，同时聚焦智能生产、智能物流，攻克工业机器人关键技术，提升 可操作性和可维护性，以及着力推进应用示范，重点针对需求量大、环境要求高、劳动强度大的 工业领域，实现一批效果突出、带动性强、关联度高的典型行业应用示范项目。通过测试床的示 范和虹吸效应，还能聚拢 ROS 机器人领域国内优秀的产、学、研资源，促进国内机器人产业持续 健康快速发展，对于推动工业转型升级，加快制造强国建设，改善人民生活水平具有重要意义。 六、 测试床技术可行性 本测试床技术方案主要针对 ROS 机器人应用于 机 器 人 产 业、 工 业 工 厂 、 自 动 化 仓 储以及 无 人 商 店等不同场景领域，将与控制与通信相关的部分以无线通用平台的方式进行标准化和通用化。 14 以工业工厂为例，利用此通用平台实现周边设备及机器人实时相互协作，从而使得整个应用作业 实现无人协作全自动化运营的能力状态。测试床整套系统具体分为三大部分(见下图 1)： 分别是 eLTE 无线蜂窝技术为主的网络层、ROS2 工业级规格的控制器平台层及面向不同应用场景的业务 应用层。三层之间通过：1）华为 eLTE 工业级无线通信系统与 DDS中间层融合对接；2）DDS中 间层与 ROS 2 工厂设备的整合；3）ROS2 设备或机器人和 eLTE工业无线网络整套导入工厂等三 个方面的组合来实现测试床的应用孵化和创新落地。 图 1：测试床整体系统架构图 6.1 物 理 平 台 ROS 机器人控制与通信平台测试床的物理平台主要包括： 1） 基于华为 eLTE 蜂窝无线专网设备和通信模块的网络层（前期采用 5.8G 免授权频谱的 eLTE-U 网络方案，后阶段再引入基于 5G 技术的 NR-U 的网络方案），eLTE-U 是一种在免 授权频谱上使用 LTE 的无线宽带接入技术，eLTE-U 结合了 LTE 的高性能与 Wi-Fi 易部署的 特点，相比 Wi-Fi 和微波技术，具备 覆 盖 距 离 远、 抗 干 扰 能 力 强、 移 动 性 强、 用 户 容 量 大、 安 全 性 和 可 靠 性 更 高的特点，在承载机器人的控制和通信上有天然的性能优势。 2） 基于凌华公司工控机的 ROS2 机器人控制器硬件平台。此控制器以 ROS2 机器人操作系统 作为控制器的中间件，使得机器人及工厂设备开发人员可以引用 ROS2 丰富的开源应用程 序进行开发，实现工厂间设备顺畅沟通，在确保安全性的前提下，实现设备与设备的即 时资料共享，并保证软硬件综合运作后的实时性和可靠度，藉此实现各种智能制造应用 15 场景。此控制器同时将支持 AI运算平台(Nvidia GPU CUDA, Intel VPU AI)，可加速机器人的 运算，对于机器人的影像识别(服务机器人之人形识别、工业机器人之 AOI)有很大的帮助， 且能够将训练好的模型直接施行于这些运算平台上。另外，本控制器还将整合 AI运算套 件至 ROS2，未来结合收集产线大数据进行分析，可应用 AI技术持续优化产线机器，提升 生产控制智能化程度。 3） 采用上述硬件平台开发的 ROS2 机器人等行业设备（如凌华的 DDSBot、仓储 AGV、各类 型服务机器人等），结合业务场景导入工厂转型。如下图 2 未来工厂的情景展示：客户 从远端下订单，经过云端的资源管理系统，连接上 IT 系统，连接工厂端智能制造设备、 各式移动机器人投产UAV 取件，AGV 搬运与自动仓储，都在无人化或人机协助环境 下完成。 图 2 ROS2 导入工厂转型情境示意图 6.2 软 件 平 台 本测试床的软件平台主要包括： 16 1） 实现蜂窝无线网络与终端模块之间无线通信的 eLTE-U 空口协议软件和后续的 NR-U 空口 协议软件，和在无线空口协议之上实现数据通信的 UDP/TCP、IP 等协议软件，提供机器人 环境检测和操作控制的无线通信承载； 2） 位于 ROS2 标准 API 之下，实现机器人 D2D 分布式通信的 DDS 协议软件和通信协议软件， 实现数据采集点到控制终端之间点对点或点到多点的通信和控制。 图 3：测试床软件平台及接口协议 3） 开源的 ROS2 的标准 API 软件平台：ROS 是一成立于美国的 OSRF(Open Source Robotics Foundation)开源组织所提出的设计架构，适用于机器人的开源作业系统，ROS2 是其第 2 代开发平台，具有共通的架构和相通的语言，开发者可以在 ROS2 平台沟通设计内容，并 具有如下几个方面的优势： 提供了作业系统应有的服务，包括硬件抽象，底层设备控制，常用函数的实现，进程 间消息传递及包管理，且因开源的关系，它也提供用于获取、编译、编写和跨计算机 运行代码所需的工具和库函数，使开发者可進行 快 速 开 发。 主要目标是为机器人研究和开发提供代码复用的支持，因此所有的工程都可以被 ROS 的基础工具整合在一起，可 快 速 复 制至不同的应用场景中。 ROS2 针对设备之间的资料分发和设备控制、设备和云端的资料传输等，具有相当高的 匹配度，同时资料分发的即时效率非常高，能做到秒級内同时分发百万条消息到众多 设备。智能工厂将持续引入大量装备及资料，可通过 ROS2 定义好资料格式，使用统 一的流通格式，將工厂的静态设备及移动装备(AGV/AMR)、甚至传感器进行 实 时 相 互 联 网 与 协 作 沟 通 。 17 图 4 ROS 2 是离散式与自主式机器人的开源作业系统 6.3 软 件 开 发 和 环 境 模 拟 参与测试床的机器人开发者合作伙伴可以聚焦在 ROS 系统的软件开发，承载控制和通 信功能的软、硬件分别由测试床发起单位凌华和华为提供，凌华上海张江实验室和华为 Openlab 实验室提供实际的 eLTE-U（后续 NR-U）网络及 ROS2 平台测试环境（开发者也可以 登录华为官网 eLTE 开发者社区获取技术支持），测试床合作伙伴集成华为 eLTE 蜂窝无线模 块和凌华的机器人控制器开发 ROS2 机器人，在凌华张江实验室或华为 Openlab 实验室进行 测试和验证对接。 18