Создание более безопасных, умных и эффективных автономных роботов

Следующая статья изначально опубликована на ElectronicProducts.com

Автономные роботы — интеллектуальные машины, способные понимать и навигировать через свою среду без человеческого контроля или вмешательства. Хотя технология автономных роботов относительно молода, существует множество кейсов использования на заводах, складах, в городах и домах. Например, автономные роботы могут использоваться для транспортировки товаров по складам или last-mile delivery, в то время как другие виды автономных роботов могут пылесосить дома или косить газоны.

Автономность требует, чтобы роботы могли чувствовать и ориентировать себя в картографированной среде, динамически детектировать препятствия вокруг, отслеживать их, планировать маршрут к заданной цели и управлять транспортным средством для следования плану. Кроме того, робот должен выполнять эти задачи только когда безопасно, избегая ситуаций, создающих риски для людей, имущества или самой автономной системы.

С роботами, работающими в большей близости к людям, чем когда-либо, они должны не только быть автономными, мобильными и энергоэффективными, но и соответствовать требованиям функциональной безопасности, таким как IEC 61508. Датчики, процессоры и устройства управления могут помочь дизайнерам достичь строгих требований стандартов функциональной безопасности.

Соображения для сенсорики в автономных роботах

Робот без датчиков неизбежно столкнется с препятствиями, включая стены, других роботов или людей, и потенциально может привести к серьезным травмам. Существует несколько типов датчиков, помогающих решить вызовы автономных роботов.

Визионные сенсоры тесно эмулируют человеческое зрение и восприятие. Визионные системы решают вызовы локализации, детекции препятствий и избегания столкновений, потому что у них высокое пространственное разрешение и способность не только детектировать объекты, но и классифицировать их. Визионные сенсоры также более стоимоэффективны по сравнению с сенсорами вроде LiDAR. Однако визионные сенсоры очень вычислительно интенсивны.

Энергожоркие центральные процессоры (CPU) и графические процессоры (GPU) могут создавать вызов в энергограниченных автономных роботических системах. При проектировании энергоэффективной роботизированной системы, CPU- или GPU-базированная обработка должна быть минимальной.

Система на кристалле (SoC) в эффективной визионной системе должна обрабатывать цепочку визионного сигнала на высоких скоростях и низком питании, с оптимизированными системными затратами. SoC должен также выгружать вычислительно интенсивные задачи: сырую обработку изображений, деварпинг, стерео-оценку глубины, масштабирование, генерацию пирамиды изображений, глубокое обучение для максимальной системной эффективности. SoC для визионной обработки должны быть умными, безопасными и энергоэффективными, чего можно достичь высокими уровнями накристаллической интеграции в гетерогенной SoC-архитектуре.

Читать статью полностью на ElectronicProducts.com: Designing safer, intelligent, and efficient autonomous robots