关于：传感器技术将提升智能机器人的感知能力变得越来越关键

五连环画

机器人系统的性能，特别是智能性能，在很大程度上取决于传感器系统提供的关键数据，特别是在ML和人工智能系统开始在机器人应用中流行之后。国内边缘人工智能芯片在机器人应用中并不慢，论是广泛应用于移动机器人的地平线旭日系列，还是在机器视觉上取得突破的嘉南智能系列，我们都可以看到国内芯片在性能、功耗、灵活性和成本之间找到了一个相对平衡的点。品质保障和供货规模等方面的优势将更受下游客户的青睐，整个电子元器件产业链呈现集中化的特点决定了电子产品散热材料市场份额向头部厂商集中的趋势，头部厂商将从中收益。

在传统的工业机器人中，传感器的种类和数量很多，AO4354传感器提供的关键数据在压力、温度、速度等方面都是不可或缺的。随着机器人的升级，机器人与人在同一环境下合作，合作趋势越来越明显。不仅在工业场景中，在日常生活中，机器与人类共存的案例也越来越多。这意味着机器人的传感和感知能力越来越重要。


机器人系统的性能，特别是智能性能，在很大程度上取决于传感器系统提供的关键数据，特别是在ML和人工智能系统开始在机器人应用中流行之后。现在各种精密传感器，加上系统可以深度集成传感器数据，使机器人有良好的感知，机器人不再不可能与人合作。


ML与人工智能、传感数据融合边缘化处理


机器学习ML在机器人行业的流行时间并不短，但近年来真正开始应用，需要时间才能开始广泛应用于整个行业。机器深度学习分为培训和推理。培训过程通常在云中离线，需要将大量的传感器数据反馈到神经络中。培训后的人工智能系统可以在合作机器人中完成测试项目、识别人员等应用程序。


在ML执行算法的推理阶段，需要整合传感器数据进行判断，这个过程几乎是时的。只有通过时整合传感器数据进行推理，才能现机器的协作，云计算的速度肯定不能满足协作要求。因此，ML和人工智能系统需要被放在边缘。


分散的人工智能模型非常依赖于高集成度的处理芯片，必须考虑不同场景中算法模型的有限部署条件，包括计算能力、功耗和硅片面积的分布。在大量数据中筛选高质量的传感器数据并不容易。在芯片上执行深度学习任务需要不断化芯片的硬件传感器。


推理引擎不仅需要丰富的外部设备来连接各种传感器，而且还需要支持机器视觉算法的高性能处理能力。国内边缘人工智能芯片在机器人应用中并不慢，论是广泛应用于移动机器人的地平线旭日系列，还是在机器视觉上取得突破的嘉南智能系列，我们都可以看到国内芯片在性能、功耗、灵活性和成本之间找到了一个相对平衡的点。SC也是一个不错的选择，集成SC可以使单个芯片的解决方案不限于ML和人工智能的运行，而且可以为整个传感器组件的集成做出贡献。


合作机器人与移动机器人集成传感技术的应用


在部署之前，协作机器人需要预测和定义物理空间中可能与人员的碰撞。如果考虑到激光和其他传感器，虚拟空间中也需要预测可能的干扰。高水平的环境感知能力必须充分冗余，以速检测和防止可能的碰撞。这极大地依赖于各种传感器提供的大量的环境数据信息，而处理芯片可以通过ML推理速现时判断。


机器人内部的温湿度传感同样重要，不仅要监测工作环境，还要监测机器人组件内部的温湿度，否则电机在重负荷下的加热和功耗是一个很大的隐患。目前，几乎所有用于机器人的传感器都是温度敏感元件，并设置了热补偿，大大提高了传感应用的稳定性。


移动机器人有更多的传感应用，定位、绘图、导航和识别的每个功能都不能与传感数据的集成和处理分开。超声波、IMU、红外、激光雷达和毫米波雷达都是为机器人系统提供环境数据的设备。通过ML推理的深入环境分析，移动机器人可以时感知周围任何目标。


基于DLP技术的3DTF可以通过灵活的结构光来提高分辨率。这种传感器不仅可以使机器在定位地图构建中更准确、更深入，还可以将分辨率提高几个层次，结合人工智能和ML，可以现高定位精度；振动传感器用于检测机器人内部设备的传感器，在传感技术集成升级过程中再次提高预测的准确性；毫米波雷达作为取代传统机器人移动传感器的先进技术，几乎可以在集成IMU或GNSS后完成机器人移动功能的所有需求。


总结


各种精密传感器的集成只是传感技术升级的开始。现在机器学习和人工智能技术也开始与传感器件集成，以收集、筛选、训练和判断传感器数据。技术与硬件深度集成的机器人传感系统开始具有异的时感知能力，在机器人行业的应用可能即将到来。