先進機器人系統中的關鍵技術

Key technologies coalesce in advanced robotic systems

就在機器人設計進入商業領域，服務于制造業、物流業和服務業之際，概述仍然阻礙機器人廣泛應用的主要障礙是至關重要的。

雖然機器人系統中的硬件和軟件已經有了顯著的改進，但其快速發展的設計軌跡表明，許多事情正在發生，使這些設備在各種應用中更加有用和智能，包括農業、倉儲、交付和檢驗服務、智能制造等。

簡單地說，一個機器人——從傳感器和攝像機獲取輸入后——定位自己并開始感知周圍環境。其次，識別并預測附近物體的運動，然后在保證自身和周圍物體相互安全的前提下，規劃自己的運動。所有這些操作都需要大量的處理操作和功耗。

機器人系統有三個主要的用電場所：驅動或控制機器人的電機和控制器、傳感系統和處理平臺。為了快速、準確地確定機器人身體的方位和位置，需要一種更智能、更節能的新型傳感器。還有一點值得一提的是，機器人移動速度不快，因此一般不需要運行在數千兆赫茲速度下的尖端處理器。

在這一技術的十字路口，將機器人大規模部署的所有需求或設計挑戰都會導致一個關鍵的組成部分：片上系統（SoC）。運行不同的傳感系統和強大的人工智能（AI）算法，使新一代商業機器人成為可能。

Call for new SoCs

要求新的SOC

十幾種算法通常被并發實時處理，以運行機器人操作，包括里程計、路徑規劃、視覺和感知。這就需要一批新的SOC，使整合達到一個全新的水平。這些soc需要解決特殊的應用，如稀疏編碼、路徑規劃和同步定位與映射（SLAM）。

高通公司的SDA/SDM845芯片（圖1）強調了新的集成水平。除了運行在2.8GHz的八核Kyro CPU之外，還具有一個六邊形685DSP，用于設備上的AI處理和用于感知、導航和操作的移動優化計算機視覺。雙14位Spectra 280圖像信號處理器（ISP）支持高達3200萬像素（MP）攝像頭和每秒60幀高達4K的視頻捕獲。

圖1:Qualcomm SDM845機器人設計芯片的體系結構模塊

SoC平臺還具有一個安全處理單元（SPU），以促進安全功能，如安全引導、加密加速器和可信執行環境（TEE）。在連接方面，支持Wi-Fi連接，同時旨在增加5G，為工業機器人實現低延遲和高吞吐量。

高通公司還推出了圍繞SDA/SDM845芯片構建的機器人RB3平臺。與DragonBoard 845c開發板和機器人原型設計工具包一起提供。

超集成驅動在嵌入式模塊中也很明顯，如Nvidia的Jetson Xavier（圖2），其目標是交付和物流機器人。機器人計算平臺由90億個晶體管組成，每秒可執行超過30萬億次運算（TOPS）。有六個處理器：一個八核ARM64處理器，一個Volta-Tensor核心GPU，雙NVIDIA深度學習加速器（NVDLAs），一個圖像處理器，一個視覺處理器和一個視頻處理器。

正如上面的設計實例所示，人工智能加速器是soc和機器人設計模塊中的關鍵組成部分。更進一步的研究也將展示人工智能如何與傳感器和執行器協同工作，以執行感知、定位、地圖和導航等任務。

AI integration: a work in progress

人工智能集成：正在進行的工作

當涉及到提高機器人對特定情況或任務的響應質量和準確性時，人工智能技術的作用越來越重要，尤其是在目標檢測和識別操作中。

人工智能使機器人超越了剛性編程模型所提供的自動化，使能夠更自然、更精確地與周圍環境進行交互。在這里，人工智能組件與機器人的圖像處理功能齊頭并進地工作，使人類先前執行的任務自動化。

然而，機器人設計者必須在不增加部件尺寸和功耗的前提下增加更多的人工智能功能。除了機器人設計中的功率限制，機器人的商業應用也受到大型設備外形因素的阻礙。

圖2:80×87毫米Jetson-Xavier模塊聲稱工作站級計算性能相當于工作站處理設備的1/10。
另一個關鍵問題是當工業和服務機器人開始實現用于方向檢測和位置估計的推理模型時，對各種人工智能框架的支持。

需要智能傳感器

像真空吸塵器和懸停板這樣的機器人系統需要非常穩定和高性能的傳感器，能夠在高振動環境中工作。傳感元件的高精度處理對設計者提出了額外的挑戰。例如，如果使用軟件來控制像加速器和陀螺儀這樣的運動傳感器，這就增加了軟件開發所需的成本和開發時間。

這就是為什么機器人系統需要更集成的傳感解決方案。對于前面提到的高通機器人RB3平臺，現在是TDK公司的InvenSense提供了許多傳感器和麥克風，這些傳感器和麥克風具有低功耗、高靈敏度匹配和高聲過載點（AOP）的特點。

RB3平臺采用InvenSense的六軸慣性測量裝置（IMU），包括三軸陀螺儀和三軸加速度計、電容式氣壓傳感器和多模式數字麥克風。IMU量化外部實時時鐘測量以確保精度精度，而壓力傳感器測量10 cm高差的相對精度。

除了運動傳感器，機器人越來越多地采用智能傳感器和攝像機解決方案，這些解決方案配備了基于SLAM的導航系統，使機器人能夠滿足現實環境中的挑戰性要求。此外，這些傳感器和攝像機還結合了機器學習功能來運行機器人的三維視覺系統。

然而，開發人員必須確保小尺寸和低功耗，同時將這些高分辨率傳感器集成到機器人系統中。此外，這些傳感器和攝像機應具有通過標準數字接口與機器人控制器輕松集成的特點。

與人工智能一樣，智能傳感器和攝像頭是機器人設計配方中的關鍵組成部分，與人工智能一樣，還處于初級階段。預計2020年將帶來更成熟和更可行的商業傳感解決方案，以較低的成本和更高的精度為機器人系統服務。屆時，機器人將超越其在倉庫和工廠中的轉型角色，成為更大消費者和工業領域的協作工具，而不僅僅是作為一個獨立的智能對象工作。

總結

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