Bayangkan berjalan di area yang tidak Anda kenal — dengan mata tertutup. Kemungkinan bahwa Anda akan memukul sesuatu yang sangat tinggi. Dan itulah yang akan dihadapi robot jika tidak dilengkapi dengan sensor. Menggunakan Sensor fusion memungkinkan data dikumpulkan oleh sensor yang berbeda untuk memungkinkan robot bernavigasi dengan aman melalui lingkungan apa pun.
Robot harus menavigasi melalui lingkungan yang tidak mereka ketahui tetapi mereka perlu bereaksi dan beradaptasi dengan mendeteksi objek, mengklasifikasikan objek tersebut, dan akhirnya menghindarinya. Selain itu, robot juga perlu memetakan area yang dilaluinya dengan mengidentifikasi gerbang, tebing, atau gang, misalnya, dan hidup berdampingan secara aman dengan manusia dan robot lain.
Melihat secara khusus pada robot bergerak otonom (AMR), ada tiga tantangan yang harus diselesaikan oleh desainer untuk mencapai navigasi otonom yang efektif:
- Deteksi keberadaan manusia yang aman. Memfasilitasi kemampuan untuk mendeteksi keberadaan manusia dimulai dengan penetapan area keselamatan di sekitar robot yang akan menyebabkan robot tersebut berhenti atau menghindari seseorang yang berada di dekat area tersebut.
- Pemetaan dan lokalisasi. Robot harus memiliki peta lingkungan tempat ia akan beroperasi, sekaligus mengetahui lokasinya kapan saja, sehingga dapat kembali ke titik awal yang ditentukan atau mencapai tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.
- Penghindaran tabrakan. AMR perlu menghindari objek yang ada di jalurnya dan menavigasi melalui gang atau gerbang dengan menghindari segala jenis rintangan.
Fusi sensor merupakan langkah penting dalam robotika untuk berpindah dari kendaraan berpemandu ke kendaraan yang sepenuhnya otonom yang beroperasi dengan aman di lingkungan apa pun. (Sumber: Texas Instruments Inc.)
Dimungkinkan untuk mengatasi tantangan ini dengan menggunakan berbagai jenis teknologi penginderaan yang, ketika digabungkan bersama, memberikan robot tingkat otonomi yang memungkinkannya bekerja secara mandiri dan aman di lingkungan apa pun.
LiDAR dan radar adalah teknologi paling populer yang digunakan untuk menciptakan gelembung keamanan di sekitar AMR sehingga dapat mendeteksi keberadaan manusia.
Tapi apa sensor terbaiknya teknologi untuk mengatasi pemetaan dan lokalisasi dalam ruangan? Mengingat lingkungan yang tidak diketahui, AMR perlu membuat peta dinamis dengan mengukur posisi objek atau struktur terdekat menggunakan sensor ultrasonik, LiDAR, waktu penerbangan 3D, dan radar. Kemudian giroskop, akselerometer, dan encoder dapat mengukur jarak yang telah ditempuh AMR dari lokasi aslinya.
Untuk merancang untuk menghindari tabrakan, penting untuk mengetahui karakteristik objek (bahan, bentuk, warna) dan apakah itu objek statis (misalnya, dinding atau rak) atau objek dinamis (seperti robot lain).
Jika itu adalah objek statis, robot harus memperoleh informasi itu saat memetakan area sehingga dapat merencanakan untuk menghindari objek terlebih dahulu. Jika itu adalah objek dinamis, menggabungkan data yang berasal dari sensor yang berbeda secara real time dapat mendeteksi jarak dari objek, dimensi, dan kecepatannya, sehingga menerapkan penghindaran tabrakan aktif.
Fusi sensor mengatasi tantangan ini dengan mengatasi keterbatasan individu dari teknologi sensor individu. Misalnya, radar dan LiDAR pandai mengukur jarak dengan presisi dan akurasi tinggi, bekerja dalam kondisi pencahayaan yang buruk, dan tidak terpengaruh oleh kondisi cuaca.
Di sisi lain, kamera, seperti mata kita, pandai mengklasifikasikan objek dan membedakan bentuk dan warna, tetapi memiliki kinerja terbatas dalam kondisi lingkungan — yang pada akhirnya menyebabkan visibilitas rendah. Hanya dengan menggunakan teknologi sensor yang berbeda, AMR dapat mencapai tingkat otonomi yang memungkinkannya bernavigasi dengan aman melalui lingkungan apa pun, bahkan lingkungan yang tidak dikenalnya.
Texas Instruments (TI) dapat menyediakan segalanya mulai dari sensor hingga prosesor yang dibutuhkan untuk fusi sensor AMR dengan portofolio yang mencakup seluruh rantai sinyal robot.
Portofolio sensor perusahaan berkisar dari solusi terpisah hingga solusi yang sangat terintegrasi untuk menerapkan fusi sensor. Misalnya, Sensor Integritas Keamanan Level-2 60- dan 77-GHz chip tunggal TI gelombang milimeter (mmWave) mengintegrasikan prosesor sinyal digital, mikrokontroler, dan ujung depan frekuensi tinggi dan menghasilkan nilai terukur untuk jarak, kecepatan , dan sudut datang objek dalam bidang pandang AMR.
Menerapkan pemindai area keselamatan dengan sensor memungkinkan robot mendeteksi dan melokalisasi objek dalam tiga dimensi. Di luar deteksi manusia, AMR juga dapat menentukan arah perjalanan dan kecepatan manusia tersebut. Dengan informasi ini, robot dapat menentukan area aman di sekitarnya dan secara dinamis menyesuaikan kecepatannya, tergantung pada seberapa dekat manusia itu.
Menggabungkan kamera dengan sensor TI mmWave, sebagai contoh, memungkinkan AMR memperoleh informasi tambahan tentang karakteristik objek yang tidak mungkin dilakukan hanya dengan satu sensor. Tentu saja, perpaduan radar dan kamera membawa tantangan tambahan ke dalam sistem, seperti:
- Dimungkinkan untuk mengkalibrasi kamera dengan rutinitas kalibrasi OpenCV dan algoritma penangkapan papan catur sambil mengkalibrasi radar dengan reflektor sudut.
- Sinkronisasi data. Mencapai pemrosesan paralel dari aliran data yang masuk memerlukan sinkronisasi waktu antara radar dan kamera.
- Penyelarasan data spasial. Saat data dihitung, proses overlay gambar yang berasal dari sensor dan sudut pandang yang berbeda dimulai.
- Pengenalan dan klasifikasi objek. Setelah melakukan penyelarasan spasial, pengelompokan, dan klasifikasi, data akan memungkinkan pengenalan dan klasifikasi objek.
Prosesor TI Jacinto mempercepat penggabungan sensor dengan menangkap semua data sensor, memproses data, dan menafsirkan pengukuran untuk mengontrol AMR. Kit pengembangan perangkat lunak Jacinto memiliki alat yang mencakup kerangka kerja sumber terbuka pembelajaran mendalam seperti TensorFlow Lite, serta kit alat penglihatan dan persepsi komputer yang mengatasi beberapa tantangan yang disebutkan sebelumnya, termasuk klasifikasi gambar, deteksi objek, dan semantik. segmentasi.
Fusi sensor harus diimplementasikan dalam lingkungan sistem operasi robot yang memungkinkan penggunaan perangkat sensor sebagai node sistem, menggabungkan dan menguji perangkat sensor sesuai untuk memecahkan tantangan yang dibahas dalam makalah.
Fusi sensor harus terjadi secara real time, terutama jika AMR bekerja sama dengan manusia, karena robot harus mengandalkan data yang berasal dari sensor untuk memastikan tidak membahayakan manusia di dekatnya saat masih melakukan tugas. Membawa aliran data dari node sensor ke otak robot dengan antarmuka komunikasi berkecepatan tinggi adalah suatu keharusan untuk respons waktu nyata sehingga AMR dapat bereaksi dengan cepat berdasarkan input sensor.
Data yang diperoleh dari sensor juga dapat membantu membangun model pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang lebih baik yang diandalkan robot untuk menjadi otonom, membuat keputusan waktu nyata, dan bernavigasi di lingkungan dunia nyata yang dinamis.
Terlepas dari banyak tantangan yang datang dengan fusi sensor, teknologi ini merupakan langkah penting dalam robotika untuk beralih dari kendaraan berpemandu ke kendaraan yang sepenuhnya otonom yang pada akhirnya akan memungkinkan koeksistensi antara manusia dan robot dan membuat pekerjaan lebih efisien dan menguntungkan.
Tentang Penulis
Giovanni Campanella adalah manajer umum sektor di Texas Instruments, yang berfokus pada otomatisasi gedung, otomatisasi ritel, serta pembayaran dan peralatan. Giovanni memimpin tim yang membantu memecahkan tantangan desain pelanggan di seluruh dunia. Dia memiliki pengalaman luas dalam teknologi analog dan penginderaan serta keterampilan analitis dan interpersonal yang kuat dikombinasikan dengan sikap langsung. Giovanni meraih gelar sarjana dalam bidang elektronika dan teknik telekomunikasi dari Universitas Bologna dan gelar master dalam bidang teknik elektronik dari Universitas Politeknik Turin.
tentang Texas Instruments