傳感器和處理器如何打造更智能、更自主的機器人？
2022-12-1 來源：- 作者：-
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。
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。
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如果您有機床行業、企業相關新聞稿件發表，或進行資訊合作，歡迎聯系本網編輯部， 郵箱：skjcsc@vip.sina.com
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