利用感測器和處理器打造更智慧且自主的機器人
作者 : TI
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、行動性和節能性，還需要滿足功能安全要求
自主機器人是智慧機器，無需人工控製制或干預即可理解環境並從中導航。儘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，自主機器人可用於在倉庫周圍運輸貨物(如圖1所示)，或執行最後一英哩配送，而其他類型的機器人可用於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，追蹤這些障礙物，規劃到達指定目的地的路線，並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、行動性和節能性，還需要滿足功能安全要求。藉助感測器、處理器和控制元件，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
可藉助多種不同類型的感測器解決伴隨自主機器人而來的挑戰。以下面詳細介紹一下其中的兩類感測器：
視覺感測器。視覺感測器可切確實模擬人類的視覺和知覺。視覺系統可以因應定位、障礙物檢測和防撞等挑戰，因為它們具有高解析度的空間覆蓋能力，並且能夠對物體進行檢測和分類。與光達等感測器相比較，視覺感測器也更具成本效益，但視覺感測器是計算密集型感測器。
耗電量大的中央處理器(CPU)和繪圖處理器(GPU)可能會對功耗受限的機器人系統帶來挑戰。設計節能機器人系統時，基於CPU或GPU的處理應盡可能少。高效視覺系統中的SoC應以高速率、低功耗和低系統成本處理視覺訊號鏈。用於視覺處理的SoC必須智慧、安全且節能。 TDA4處理器系列高度整合，採用異質架構設計，旨在以盡可能低的功耗提供電腦視覺性能、深度學習處理、立體視覺功能和視訊分析。
毫米波雷達。在機器人應用中使用毫米波雷達是一種相對新穎的概念，但使用毫米波感測實現自主性的理念已經有一段時間。在汽車應用中，毫米波雷達是先進駕駛輔助系統(ADAS)中的一個關鍵元件，用於監控車輛的周圍環境。您可以將一些類似的ADAS概念(如環景監控或防撞)應用於機器人領域。
從感測技術的角度來看，毫米波雷達具有一定獨特性，因為此類感測器可提供物體的距離、速度和到達角度資訊，能更有效地指導機器人導航，從而避免撞擊。基於雷達感測器數據，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。
圖2：倉庫機器人使用雷達感測。
感測器融合和邊緣AI解決自主機器人的複雜問題
對於更複雜的應用，任何類型的單個感測器可能不足以實現自主性。最終，攝影機或雷達這樣的多個感測器應該用於同一系統中才能相得益彰。透過感測器融合，利用處理器中不同類型感測器的數據有助於因應一些更為複雜的自主機器人挑戰。
感測器融合有助於使機器人更加精準，而使用邊緣人工智慧(AI)可使機器人變得智慧。將邊緣AI融入機器人系統可以幫助機器人智慧地感知、做出決策和執行操作。具有邊緣AI的機器人可以智慧地檢測物體及其位置，對物體進行分類並採取相應的操作。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麼樣的物體(包括人員、箱子、機器，甚至其他機器人)，並決定在這些物體周圍導航的合適操作。
在設計採用AI的機器人系統時，硬體和軟體均有一些設計考慮事項。 TDA4處理器系列具有適用於邊緣AI功能的硬體加速器，能夠幫助即時處理運算密集型任務。能夠存取易於使用的邊緣AI軟體開發環境則有助於簡化和加快應用開發和硬體部署過程。
結語
設計更智慧、更自主的機器人是繼續提高自動化水平的必要條件。機器人可用於倉庫和配送領域，從而跟上並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，有助於改善我們的生活，賦予生活更多價值。
本文作者：
Manisha Agrawal，TI產品營銷工程師 Jitin George，TI產品營銷工程師 Sam Visalli，TI系統經理
本文原刊登於EDN China網站，夏菲編譯
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