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傳感器和處理器如何打造更智能、更自主的機器人?

2022/12/02EEWORLD電子工程世界261

自主機器人是智能機器,無需人工控制或干預即可理解其環(huán)境并從中導航。盡管自主機器人技術相對較新,但已在工廠、倉庫、城市和家庭等領域中廣泛應用。例如,自主機器人可用于在倉庫周圍運輸貨物(如圖 1 所示),或執(zhí)行最后一英里配送,而其他類型的機器人可用于家庭吸塵清潔或修剪草坪。


圖 1:機器人在倉庫周圍運輸貨物。

要實現(xiàn)自主性,機器人需能夠在地圖環(huán)境中自我感知和定位,動態(tài)檢測周圍的障礙物,跟蹤這些障礙物,規(guī)劃到達指定目的地的路線,并控制車輛遵循該路線。此外,機器人必須只能在安全的情況下執(zhí)行這些任務,避免對人身、財產(chǎn)或系統(tǒng)本身帶來風險。隨著人與機器人的互動愈加頻繁,它們不僅需要具備自主性、移動性和節(jié)能性,還需要滿足功能安全要求。借助傳感器、處理器和控制器件,設計人員可滿足國際電工委員會 61508 等功能安全標準的嚴格要求。

自主機器人檢測的注意事項

可借助多種不同類型的傳感器解決伴隨自主機器人而來的挑戰(zhàn)。下面詳細介紹一下其中的兩類傳感器:

視覺傳感器。視覺傳感器可切實模擬人類的視覺和知覺。視覺系統(tǒng)可以應對定位、障礙物檢測和防撞等挑戰(zhàn),因為它們具有高分辨率的空間覆蓋能力,并且能夠對物體進行檢測和分類。與激光雷達等傳感器相比,視覺傳感器也更具成本效益,但視覺傳感器是計算密集型傳感器。

耗電量大的中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 可能會給功耗受限的機器人系統(tǒng)帶來挑戰(zhàn)。設計節(jié)能機器人系統(tǒng)時,基于 CPU 或 GPU 的處理應盡可能少。高效視覺系統(tǒng)中的片上系統(tǒng) (SoC) 應以高速率、低功耗和低系統(tǒng)成本處理視覺信號鏈。用于視覺處理的 SoC 必須智能、安全且節(jié)能。TDA4 處理器系列高度集成,采用異構架構設計,旨在以盡可能低的功耗提供計算機視覺性能、深度學習處理、立體視覺功能和視頻分析。

TI 毫米波雷達。在機器人應用中使用 TI 毫米波雷達是一種相對新穎的概念,但使用 TI 毫米波傳感實現(xiàn)自主性的理念已經(jīng)有一段時間。在汽車應用中,TI 毫米波雷達是高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 中的一個關鍵元件,用于監(jiān)控車輛的周圍環(huán)境。您可以將一些類似的 ADAS 概念(如環(huán)視監(jiān)控或防撞)應用于機器人領域。

從傳感技術的角度來看,TI 毫米波雷達具有一定獨特性,因為此類傳感器可提供物體的距離、速度和到達角度信息,能更好地指導機器人導航,從而避免撞擊?;诶走_傳感器數(shù)據(jù),機器人可以根據(jù)所接近人或物的位置、速度和軌跡,決定是繼續(xù)安全行進,還是減速甚至停止,如圖 2 所示。


圖 2:倉庫機器人使用雷達傳感。

利用傳感器融合和邊緣 AI 解決自主機器人的復雜問題

對于更復雜的應用,任何類型的單個傳感器可能不足以實現(xiàn)自主性。最終,攝像頭或雷達這樣的多個傳感器應該用于同一系統(tǒng)中才能相得益彰。通過傳感器融合,利用處理器中不同類型傳感器的數(shù)據(jù)有助于應對一些更為復雜的自主機器人挑戰(zhàn)。

傳感器融合有助于使機器人更加精準,而使用邊緣人工智能 (AI) 可使機器人變得智能。將邊緣 AI 融入機器人系統(tǒng)可以幫助機器人智能地感知、做出決策和執(zhí)行操作。具有邊緣 AI 的機器人可以智能地檢測物體及其位置,對物體進行分類并采取相應的操作。例如,當機器人在雜亂的倉庫中導航時,邊緣 AI 可以幫助機器人推斷出其路徑上有什么樣的物體(包括人員、箱子、機器,甚至其他機器人),并決定在這些物體周圍導航的合適操作。

在設計采用 AI 的機器人系統(tǒng)時,硬件和軟件均有一些設計考慮事項。TDA4 處理器系列具有適用于邊緣 AI 功能的硬件加速器,能夠幫助實時處理計算密集型任務。能夠訪問易于使用的邊緣 AI 軟件開發(fā)環(huán)境則有助于簡化和加快應用程序開發(fā)和硬件部署過程。您可以閱讀“嵌入式邊緣AI應用開發(fā)簡化指南”一文,詳細了解旨在助開發(fā)一臂之力的 TI 免費工具、軟件和服務。

結語

設計更智能、更自主的機器人是繼續(xù)提高自動化水平的必要條件。機器人可用于倉庫和配送領域,從而跟上并促進電子商務的發(fā)展。機器人也可以執(zhí)行吸塵和除草等日常家務。使用自主機器人可以提高生產(chǎn)力和效率,有助于改善我們的生活,賦予生活更多價值。

關鍵詞: 自主機器人




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