자율 로봇은 인간의 통제나 개입 없이 주변 환경을 이해하고 탐색할 수 있는 지능형 기계입니다. 자율로봇이기는 하지만 technology 상대적으로 젊기 때문에 공장, 창고, 도시, 가정에서 자율 로봇의 다양한 사용 사례가 있습니다. 예를 들어 자율 로봇을 사용하여 창고 주변으로 상품을 운송할 수 있습니다. 그림 1, 또는 라스트 마일 배송을 수행하는 반면 다른 종류의 자율 로봇은 집을 청소하거나 잔디를 깎을 수 있습니다.
그림 1: 로봇이 창고에서 작업을 수행합니다. (출처: 텍사스 인스트루먼트)
자율성을 위해서는 로봇이 매핑된 환경 내에서 스스로를 감지하고 방향을 잡고, 주변의 장애물을 동적으로 감지하고, 이러한 장애물을 추적하고, 지정된 목적지에 도달하기 위한 경로를 계획하고, 해당 계획을 따르도록 차량을 제어할 수 있어야 합니다. 또한 로봇은 인간, 재산 또는 자율 시스템 자체에 위험을 초래하는 상황을 피하면서 안전한 경우에만 이러한 작업을 수행해야 합니다.
로봇은 그 어느 때보다 인간과 더 가까운 곳에서 작동하므로 자율적이고 이동 가능하며 에너지 효율적일 뿐만 아니라 기능적 안전 요구 사항도 충족해야 합니다. 센서, 프로세서 및 제어 장치는 설계자가 IEC(International Electrotechnical Commission) 61508과 같은 기능 안전 표준의 엄격한 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자율 로봇의 감지 고려 사항
센서가 없는 로봇은 필연적으로 벽, 다른 로봇 또는 사람을 포함한 장애물과 충돌하여 심각한 부상을 입을 수 있습니다. 자율 로봇이 제기하는 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 여러 유형의 센서가 있습니다.
비전 센서는 인간의 시각과 지각을 밀접하게 에뮬레이트합니다. 비전 시스템은 고해상도 공간 범위와 물체를 감지할 뿐만 아니라 해당 물체를 분류할 수 있는 기능을 가지고 있기 때문에 위치 파악, 장애물 감지 및 충돌 회피의 문제를 해결할 수 있습니다. 비전 센서는 또한 LiDAR와 같은 센서와 비교할 때 더 비용 효율적입니다. 그러나 비전 센서는 계산 집약적입니다.
전력을 많이 사용하는 CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)는 전력이 제한된 자율 로봇 시스템에서 문제가 될 수 있습니다. 에너지 효율적인 로봇 시스템을 설계할 때 CPU 또는 GPU 기반 처리는 최소화되어야 합니다.
효율적인 비전 시스템의 SoC(System-on-Chip)는 최적화된 시스템 비용으로 비전 신호 체인을 고속 및 저전력으로 처리해야 합니다. SoC는 또한 최대 시스템 효율성을 위해 원시 이미지 처리, 디워핑, 스테레오 깊이 추정, 스케일링, 이미지 피라미드 생성 및 딥 러닝과 같은 계산 집약적인 작업을 오프로드해야 합니다. 비전 처리에 사용되는 SoC는 이기종 SoC 아키텍처에서 높은 수준의 온칩 통합을 달성할 수 있는 스마트하고 안전하며 에너지 효율적이어야 합니다.
예를 들어 텍사스 인스트루먼트(TI)의 밀리미터파(mmWave) 레이더 감지를 자율 로봇에서 사용하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 로봇 애플리케이션에서 TI mmWave 레이더를 사용하는 것은 비교적 새로운 개념이지만 자율성을 위해 TI mmWave 감지를 사용한다는 아이디어는 한동안 존재해 왔습니다. 자동차 애플리케이션에서 TI mmWave 레이더는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 핵심 구성 요소 중 하나이며 차량 주변을 모니터링하는 데 사용되었습니다. 서라운드 뷰 모니터링이나 충돌 회피와 같은 ADAS 개념 중 일부를 자율 로봇에 적용할 수 있습니다.
TI mmWave 레이더는 감지 기술 관점에서 독특합니다. 이러한 센서는 물체의 범위, 속도 및 도달 각도 정보를 제공하고 충돌 회피를 위해 탐색하는 방법을 로봇에 더 잘 지시하기 때문입니다. 레이더 사용 감지기 데이터를 기반으로 로봇은 다음과 같이 접근하는 사람이나 물체의 위치, 속도 및 궤적에 따라 경로를 안전하게 계속하거나 속도를 줄이거나 정지할 것인지 결정할 수 있습니다. 그림 2.
TI mmWave 레이더는 환경을 3차원으로 보기 때문에 센서가 로봇의 주행 경로에 직접 있지 않을 수 있는 물체를 감지할 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 이 XNUMXD 감지 기능으로 인해 TI mmWave 레이더 센서는 지면에 있는 물체뿐만 아니라 위에서 로봇의 경로로 튀어나올 수 있는 물체를 감지하는 데 중요한 높이 정보를 추가로 제공할 수 있습니다.
TI mmWave 센서는 또한 카메라 및 LiDAR와 같은 다른 센서가 투명 물체를 통해 "보고" 정확하게 감지하지 못할 수 있는 유리 및 기타 투명 재료를 안정적으로 감지할 수 있습니다. TI mmWave 레이더는 광학 센서가 더 어려운 경향이 있는 까다로운 환경 조건에서도 더욱 견고합니다. TI mmWave 레이더는 빛 대신 전파를 사용하여 물체를 감지하기 때문에 낮은 조명, 비, 안개, 먼지 및 연기와 같은 환경 요인에 영향을 받지 않습니다.
그림 2: 창고 로봇은 레이더 감지를 사용합니다. (출처: Texas Instruments Inc.)
센서 융합 및 AI로 복잡한 자율 로봇 문제 해결
보다 복잡한 자율 로봇 애플리케이션의 경우 센서 유형에 관계없이 단일 센서만으로는 자율성을 구현하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 다양한 감지 방식에는 고유한 강점과 한계가 있습니다.
레이더는 물체 감지에 적합하고 까다로운 환경에서 넓은 범위의 가시성을 제공하지만 물체 분류 또는 물체 가장자리 정밀도와 관련하여 한계가 있습니다. LiDAR 센서는 정밀도와 정확도를 제공할 수 있지만 비용이 많이 들고 전력을 많이 소모할 수 있습니다. 비전 센서는 고해상도로 물체 분류 및 장면 인텔리전스를 제공할 수 있지만 계산 집약적일 수 있고 작동하려면 외부 광원이 필요합니다. 궁극적으로 카메라나 레이더와 같은 센서는 시스템에서 서로를 보완해야 합니다. 센서 융합을 통해 다양한 센서 방식의 강점을 활용하면 보다 복잡한 자율 로봇 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
센서 융합은 자율 로봇의 정확도를 높이는 데 도움이 되지만, 엣지에서 인공 지능을 사용하면 로봇을 지능적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 자율 로봇 시스템에 통합하면 로봇이 지능적으로 인식하고 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있습니다.
AI가 탑재된 자율 로봇은 물체와 그 위치를 지능적으로 감지하고 물체를 분류하고 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 바쁜 창고를 탐색할 때 AI는 로봇이 어떤 종류의 물체(인간, 상자, 기계 또는 심지어 다른 로봇 포함)가 경로에 있는지 추론하고 주변을 탐색하는 데 적절한 조치를 결정하도록 도울 수 있습니다.
AI는 또한 로봇이 특정 작업을 보다 자율적으로 수행하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 창고 주변에서 돌리를 움직이고 있다면 비전 기반 AI는 로봇이 인형의 자세와 위치를 감지하고 추론하도록 도와 로봇이 스스로 정확한 위치를 잡고 돌리에 부착한 다음 움직일 수 있도록 한다. 창고 바닥 주변.
AI를 통합한 로봇 시스템을 설계할 때 하드웨어와 소프트웨어 모두에 대한 설계 고려 사항이 있어야 합니다. 이상적으로, SoC에는 실시간으로 계산 집약적인 작업을 수행하는 데 도움이 되는 AI 기능용 하드웨어 가속기가 있어야 합니다. 사용하기 쉬운 AI 소프트웨어 개발 환경에 액세스하면 애플리케이션 개발 및 하드웨어 배포 프로세스를 간소화하고 속도를 높일 수 있습니다.
결론
자동화를 지속적으로 개선하려면 보다 지능적이고 자율적인 로봇을 설계해야 합니다. 로봇은 전자 상거래 성장을 따라잡고 향상시키기 위해 창고 및 배송에 사용될 수 있습니다. 로봇은 진공청소기와 잔디 깎기와 같은 일상적인 가사 작업을 수행할 수 있습니다. 자율 로봇을 사용하면 생산성과 효율성이 향상되어 삶의 가치를 개선하고 추가하는 데 도움이 됩니다.
저자 소개
Manisha Agrawal은 Jacinto 프로세서 제품 라인의 제품 마케팅 엔지니어입니다. 그녀는 소프트웨어, 애플리케이션 및 시스템 엔지니어링에서 다양한 역할을 통해 TI SoC의 종단 간 비전 신호 처리에 대한 다년간의 경험을 보유하고 있습니다. 그녀의 최근 관심 분야는 AI와 로봇입니다. Manisha는 인도 IIT Kanpur에서 전기 공학 석사 학위를 취득했으며 그녀의 이름으로 XNUMX개의 특허를 보유하고 있습니다.
Jitin George는 Texas Instruments의 산업용 mmWave 레이더 센서 제품 마케팅 엔지니어입니다. 2019년부터 그는 로봇 공학 시장에서 성장하는 비즈니스에 특히 중점을 두고 공장 자동화의 산업용 레이더에 대한 전 세계 마케팅 노력을 이끌었습니다.
Sam Visalli는 Sitara MCU 제품 라인의 시스템 관리자입니다. Sam은 지난 몇 년 동안 Jacinto 및 Sitara 프로세서 제품 라인의 기능 안전 관리자로 일했습니다. 그는 자율 주행, 공장 자동화 및 로봇 공학과 같은 다양한 기능 안전 애플리케이션을 위한 TI의 제품 및 시스템 설계를 도왔습니다. Sam은 또한 IEC61508 및 ISO26262 기능 안전 표준에 대한 미국 위원회에서 활동하고 있으며 TI 전반에 걸친 여러 기능 안전 이니셔티브와 협력하고 있습니다.
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