自律ロボットは、人間の制御や介入なしで環境を理解し、移動できるインテリジェントな機械です。 自律型ロボットですが、 テクノロジー は比較的歴史が浅いため、工場、倉庫、都市、家庭などで自律型ロボットのさまざまな使用例が存在します。 たとえば、自律ロボットは、倉庫内で商品を輸送するために使用できます。 図1、またはラストマイルの配達を実行しますが、他の種類の自律型ロボットは家を掃除したり、芝生を刈ったりすることができます。
図1：ロボットが倉庫でタスクを実行します。 （出典：Texas Instruments）
自律性には、ロボットがマップされた環境内で自分自身を感知して方向付け、周囲の障害物を動的に検出し、それらの障害物を追跡し、指定された目的地に到達するためのルートを計画し、その計画に従うように車両を制御できることが必要です。 さらに、ロボットは安全な場合にのみこれらのタスクを実行する必要があり、人、財産、または自律システム自体にリスクをもたらす状況を回避します。
ロボットはこれまで以上に人間の近くで動作するため、自律的で移動可能でエネルギー効率が高いだけでなく、機能安全要件も満たす必要があります。 センサー、プロセッサー、および制御デバイスは、設計者が国際電気標準会議（IEC）61508などの機能安全規格の厳しい要件に到達するのに役立ちます。
自律型ロボットでのセンシングに関する考慮事項
センサーのないロボットは、必然的に壁、他のロボット、人間などの障害物に衝突し、重傷を負う可能性があります。 自律型ロボットがもたらす課題の解決に役立つセンサーには、いくつかの異なるタイプがあります。
視覚センサーは、人間の視覚と知覚を厳密にエミュレートします。 ビジョンシステムは、高解像度の空間カバレッジと、オブジェクトを検出するだけでなくそれらのオブジェクトを分類する機能を備えているため、ローカリゼーション、障害物検出、および衝突回避の課題を解決できます。 ビジョンセンサーは、LiDARのようなセンサーと比較した場合、コスト効率も高くなります。 ただし、ビジョンセンサーは非常に計算量が多くなります。
電力を大量に消費する中央処理装置（CPU）とグラフィックス処理装置（GPU）は、電力に制約のある自律型ロボットシステムに課題をもたらす可能性があります。 エネルギー効率の高いロボットシステムを設計する場合、CPUベースまたはGPUベースの処理は最小限に抑える必要があります。
効率的なビジョンシステムのシステムオンチップ（SoC）は、最適化されたシステムコストで、ビジョン信号チェーンを高速かつ低電力で処理する必要があります。 SoCは、システム効率を最大化するために、生画像処理、歪み補正、ステレオ深度推定、スケーリング、画像ピラミッド生成、ディープラーニングなどの計算集約型タスクもオフロードする必要があります。 ビジョン処理に使用されるSoCは、スマートで安全、かつエネルギー効率が高く、異種SoCアーキテクチャでの高レベルのオンチップ統合を実現できる必要があります。
自律型ロボットでの例として、Texas Instruments（TI）のミリ波（mmWave）レーダーセンシングの使用を詳しく見てみましょう。 ロボットアプリケーションでTIミリ波レーダーを使用することは比較的新しい概念ですが、自律性のためにTIミリ波センシングを使用するというアイデアはしばらく前からありました。 自動車用途では、TIミリ波レーダーは先進運転支援システム（ADAS）の主要コンポーネントのXNUMXつであり、車両の周囲を監視するために使用されてきました。 サラウンドビューの監視や衝突回避など、同じADASの概念のいくつかを採用して、自律型ロボットに適用することができます。
TIミリ波レーダーは、これらのセンサーが物体の範囲、速度、および到達角度の情報を提供し、衝突回避のためにナビゲートする方法をロボットに適切に指示するため、センシング技術の観点からは独特です。 レーダーの使用 センサー データの場合、ロボットは、次のように、接近する人や物体の位置、速度、軌道に応じて、安全に経路を続行するか、速度を落とすか、停止するかを決定できます。 図2.
TIミリ波レーダーは環境を3次元で表示するため、センサーはロボットの駆動経路に直接存在しない可能性のあるオブジェクトを認識できることに注意してください。 このXNUMXD検出機能により、TIミリ波レーダーセンサーは、地面にある物体だけでなく、ロボットの経路に上から突き出ている可能性のある物体も検出するために重要な高さ情報を追加で提供できます。
TIミリ波センサーは、カメラやLiDARなどの他のセンサーが透明なオブジェクトを通して「見る」可能性があり、正確に検出できないガラスやその他の透明な材料を確実に検出することもできます。 TIミリ波レーダーは、光学センサーがより困難になる傾向がある厳しい環境条件でもより堅牢です。 TIミリ波レーダーは、光の代わりに電波を使用して物体を検出するため、低照度、雨、霧、ほこり、煙などの環境要因の影響を受けません。
図2：倉庫ロボットはレーダーセンシングを使用しています。 （出典：Texas Instruments Inc.）
センサーフュージョンとAIによる複雑な自律型ロボットの問題への対処
より複雑な自律型ロボットアプリケーションの場合、センサーのタイプに関係なく、単一のセンサーだけでは自律性を有効にするのに十分でない場合があります。 異なるセンシングモダリティには、独特の長所と制限があります。
レーダーはオブジェクト検出に最適であり、困難な環境で広範囲の可視性を提供しますが、オブジェクトの分類やオブジェクトのエッジの精度に関しては制限があります。 LiDARセンサーは、精度と精度を提供できますが、コストがかかり、電力を大量に消費する可能性があります。 ビジョンセンサーは、オブジェクトの分類とシーンインテリジェンスを高解像度で提供できますが、計算量が多く、動作するために外部光源が必要になる場合があります。 最終的には、カメラやレーダーなどのセンサーがシステム内で相互に補完する必要があります。 センサーフュージョンを通じてさまざまなセンサーモダリティの長所を活用することで、より複雑な自律型ロボットの課題のいくつかを解決することができます。
センサーフュージョンは自律型ロボットの精度を高めるのに役立ちますが、エッジで人工知能を使用するとロボットをインテリジェントにするのに役立ちます。 AIを自律型ロボットシステムに組み込むことで、ロボットがインテリジェントに認識し、決定を下し、アクションを実行できるようになります。
AIを搭載した自律型ロボットは、物体とその位置をインテリジェントに検出し、物体を分類し、それに応じて行動を起こすことができます。 たとえば、ロボットが忙しい倉庫をナビゲートしているとき、AIは、ロボットがその経路にある人間、箱、機械、さらには他のロボットなど、どのような種類のオブジェクトを推測し、それらをナビゲートするのに適切なアクションを決定するのに役立ちます。
AIは、ロボットが特定のタスクをより自律的に実行するのにも役立ちます。 たとえば、ロボットが倉庫内で台車を移動している場合、ビジョンベースのAIは、ロボットが台車のポーズと位置を検出して推測するのに役立ちます。これにより、ロボットは台車を正確に配置し、台車に取り付けてから移動できます。倉庫の床の周り。
AIを組み込んだロボットシステムを設計するときは、ハードウェアとソフトウェアの両方について設計上の考慮事項が必要です。 理想的には、SoCには、AI機能用のハードウェアアクセラレータがあり、計算量の多いタスクをリアルタイムで実行できるようにする必要があります。 使いやすいAIソフトウェア開発環境にアクセスできると、アプリケーション開発とハードウェア展開のプロセスを簡素化および高速化できます。
まとめ
よりインテリジェントで自律的なロボットを設計することは、自動化を改善し続けるために必要です。 ロボットは、倉庫や配送で使用して、eコマースの成長に対応して強化することができます。 ロボットは、掃除機や草刈りなどの日常的な家庭のタスクを実行できます。 自律型ロボットを使用すると、生産性と効率が向上し、私たちの生活の向上と付加価値が高まります。
著者について
Manisha Agrawalは、Jacintoプロセッサ製品ラインの製品マーケティングエンジニアです。 彼女は、ソフトウェア、アプリケーション、およびシステムエンジニアリングのさまざまな役割を通じて、TISoCでのエンドツーエンドのビジョン信号処理に長年の経験があります。 彼女の最近の焦点と関心分野は、AIとロボット工学です。 マニシャは、インドのIITカンプールで電気工学の修士号を取得しており、彼女の名前でXNUMXつの特許を取得しています。
Jitin Georgeは、TexasInstrumentsの産業用ミリ波レーダーセンサーの製品マーケティングエンジニアです。 2019年以来、彼はロボット市場でのビジネスの成長に特に重点を置いて、ファクトリーオートメーションにおける産業用レーダーの世界的なマーケティング活動を主導してきました。
Sam Visalliは、SitaraMCU製品ラインのシステムマネージャーです。 サムは過去数年間、JacintoおよびSitaraプロセッサ製品ラインの機能安全マネージャーとして働いてきました。 彼は、自動運転、ファクトリーオートメーション、ロボット工学などの多様な機能安全アプリケーション向けの製品とシステムのTI設計を支援してきました。 サムはまた、IEC61508およびISO26262機能安全規格の米国委員会のメンバーであり、TI全体の複数の機能安全イニシアチブと協力しています。
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