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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?

發布時間:2022-11-29 來源:德州儀器 責任編輯:lina

【導讀】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。


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。


傳感器和處理器如何打造更智能、更自主的機器人?

圖 1:機器人在倉庫周圍運輸貨物。


要實現自主性,機器人需能夠在地圖環境中自我感知和定位,動態檢測周圍的障礙物,跟蹤這些障礙物,規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行這些任務,避免對人身、財產或系統本身帶來風險。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。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。視覺系統可以應對定位、障礙物檢測和防撞等挑戰,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帶來挑戰。設計節能機器人系統時,基于 CPU 或 GPU 的處理應盡可能少。高效視覺系統中的片上系統 (SoC) 應以高速率、低功耗和低系統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 毫米波傳感實現自主性的理念已經有一段時間。在汽車應用中,TI 毫米波雷達是高級駕駛輔助系統 (ADAS) 中的一個關鍵元件,用于監控車輛的周圍環境。您可以將一些類似的 ADAS 概念(如環視監控或防撞)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。基于雷達傳感器數據,機器人可以根據所接近人或物的位置、速度和軌跡,決定是繼續安全行進,還是減速甚至停止,如圖 2 所示。


傳感器和處理器如何打造更智能、更自主的機器人?

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據有助于應對一些更為復雜的自主機器人挑戰。


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 融入機器人系統可以幫助機器人智能地感知、做出決策和執行操作。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 軟件開發環境則有助于簡化和加快應用程序開發和硬件部署過程。您可以閱讀“嵌入式邊緣AI應用開發簡化指南”一文,詳細了解旨在助開發一臂之力的 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展。機器人也可以執行吸塵和除草等日常家務。使用自主機器人可以提高生產力和效率,有助于改善我們的生活,賦予生活更多價值。

(來源:德州儀器)


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