机器人技术的迅速发展已经给工业、服务、国防等行业带来了长足的进步,创造了极大的社会价值。作为机器人应用的下一重要领域,智能机器人的发展与研究已上升到国家战略层面,引起了世界各国的高度关注。在技术上,机器人仍然存在亟待克服的问题,例如机器人功能单一无法适应多用途场景,以及强大计算能力硬件的成本过高等。本文借助云计算在计算资源与数据共享方面的优势,将机器人与云计算相结合,研究基于容器技术的云机器人服务平台,以云端功能服务的形式构建灵活的机器人系统架构,探索云机器人的实现途径,具有很强的科学价值和现实意义。为了实现机器人计算任务向云端转移这一需求,结合容器技术的技术优势,设计了一套云机器人服务平台架构。在该平台架构中,通过通信中间件、系统管理模块和系统资源模块的协同配合,支撑起平台功能的正常运行。而机器人功能服务被封装到灵活的Docker容器中,改变了复杂计算任务的资源使用方式。为了保证机器人功能服务在高低负载中都具有较好的计算性能,提升服务平台的资源使用效率,本文在资源管理模块加载了容器弹性容量调度算法。该算法考虑了不同机器人服务的运行实际,根据容器的CPU使用率、内存使用率与网络使用率计算平均负载的方法,通过预先设定上下阈值执行容量弹性调度操作。而在执行弹性缩扩容期间,用户将不会感知功能服务容量的动态调度,保证了平台运行的稳定性。针对机器人视觉SLAM属于计算密集型任务的特点,本文结合微服务的构造思想,将其拆分为可在服务平台实现的云端微服务,形成跟踪、局部建图、闭环检测、点云拼接等模块化的功能组成部分,从而实现复杂数据运算的云端卸载;充分利用平台性能,使复杂的算法在低成本机器人上的应用成为可能。在此基础上,通过部署在云端的功能服务测试实验,验证了云服务平台能够有效地将机器人任务卸载至云端,降低了机器人的硬件性能要求。同时,模块化的功能服务形式能够拓展机器人的功能与使用场景,打破传统机器人应用场景单一的限制,有利于提升机器人的智能性。