As principais tecnologias se aglutinam em sistemas robóticos avançados

Justamente quando os projetos robóticos estão entrando na arena comercial para atender às indústrias de manufatura, logística e serviços, é crucial delinear os principais obstáculos que ainda estão impedindo a maior adoção de robôs.

Embora hardware e software em sistemas de robôs tenham melhorado drasticamente, sua trajetória de design em rápida evolução mostra que muito está acontecendo para tornar esses dispositivos mais úteis e inteligentes em uma variedade de aplicações, incluindo agricultura, armazenamento, entrega e serviços de inspeção, manufatura inteligente e mais.

Simplificando, um robô - depois de receber informações de sensores e câmeras - se localiza e começa a perceber seu ambiente. Em seguida, ele reconhece e prevê o movimento de objetos próximos e, em seguida, planeja seu próprio movimento, garantindo a segurança mútua de si mesmo e dos objetos próximos. Todas essas ações envolvem muitas operações de processamento e consumo de energia.

Existem três locais de uso de energia primária em sistemas de robôs:motores e controladores que conduzem ou dirigem robôs, sistemas de detecção e plataformas de processamento. Uma nova geração de sensores mais inteligentes e eficientes é necessária para verificar com rapidez e precisão a orientação e a posição do corpo do robô a um custo e consumo de energia mais baixos. Também vale a pena mencionar que os robôs não se movem rapidamente, então eles geralmente não requerem processadores de ponta operando em velocidades multigigahertz.

Aqui, nesta encruzilhada de tecnologia, todos os requisitos ou desafios de design ao levar robôs para implantações em massa levam a um bloco de construção chave:system-on-chip (SoC). Ele executa diversos sistemas de detecção, bem como poderosos algoritmos de inteligência artificial (IA) para habilitar uma nova geração de robôs comerciais.

Chamada para novos SoCs

Uma dúzia de algoritmos são geralmente processados ​​simultaneamente e em tempo real para executar operações robóticas que abrangem odometria, planejamento de caminho, visão e percepção. Isso exige uma nova safra de SoCs que pode levar a integração a um nível totalmente novo. Esses SoCs são necessários para lidar com aplicativos especializados, como codificação esparsa, planejamento de caminho e localização e mapeamento simultâneos (SLAM).

Chip SDA / SDM845 da Qualcomm ( Figura 1 ) destaca esse novo nível de integração. Além de uma CPU Kyro octa-core rodando a 2,8 GHz, ele apresenta um Hexagon 685 DSP para processamento de IA no dispositivo e visão computacional otimizada para dispositivos móveis para percepção, navegação e manipulação. Um processador de sinal de imagem (ISP) Spectra 280 duplo de 14 bits suporta câmeras de até 32 megapixels (MP) e captura de vídeo 4K a 60 quadros por segundo.

Figura 1:os blocos de construção arquitetônicos do chip Qualcomm SDM845 para projetos robóticos (Imagem:Qualcomm)

A plataforma SoC também apresenta uma unidade de processamento seguro (SPU) para facilitar os recursos de segurança, como inicialização segura, aceleradores criptográficos e ambiente de execução confiável (TEE). Para conectividade, ele oferece suporte a links Wi-Fi enquanto visa adicionar 5G para permitir baixa latência e alto rendimento para robôs industriais.

A Qualcomm também lançou a plataforma Robotics RB3, construída em torno do chip SDA / SDM845. É acompanhado pela placa de desenvolvimento DragonBoard 845c e kit para projetos de prototipagem de robôs.

A unidade de hiperintegração também é aparente em módulos incorporados como o Jetson Xavier da Nvidia ( Figura 2 ), voltado para robôs de entrega e logística. A plataforma de computação robótica compreende 9 bilhões de transistores e oferece mais de 30 trilhões de operações por segundo (TOPS). E possui seis processadores:uma CPU ARM64 de oito núcleos, uma GPU Volta Tensor Core, dois aceleradores de aprendizagem profunda NVIDIA (NVDLAs), um processador de imagem, um processador de visão e um processador de vídeo.

Como mostram os exemplos de design acima, os aceleradores de IA são um bloco de construção chave em SoCs e módulos para designs robóticos. Um olhar mais atento também demonstra como a IA está trabalhando em conjunto com sensores e atuadores para realizar tarefas como percepção, localização, mapeamento e navegação.

Integração com IA:um trabalho em andamento

Quando se trata de aumentar a qualidade e a precisão da resposta de um robô a uma determinada situação ou tarefa, o papel da tecnologia de IA está se tornando crítico, especialmente em operações de detecção e reconhecimento de objetos.

A IA leva os robôs além da automação fornecida por modelos de programação rígidos e permite que eles interajam com seus arredores de forma mais natural e com maior precisão. Aqui, os componentes de IA trabalham lado a lado com a função de processamento de imagem do robô para automatizar tarefas anteriormente realizadas por humanos.

No entanto, os designers robóticos devem adicionar mais recursos de IA sem aumentar o tamanho do componente e o consumo de energia. Além das restrições de energia em projetos robóticos, a adoção comercial de robôs também é dificultada por grandes formatos de dispositivos.

Figura 2:O módulo Jetson Xavier de 80 × 87 mm garante desempenho de computação no nível da estação de trabalho a 1/10 do tamanho de um dispositivo de processamento de estação de trabalho. (Imagem:Nvidia)

Outra questão crítica é o suporte para uma variedade de estruturas de IA quando robôs industriais e de serviço estão começando a implementar modelos de inferência para detecção de orientação e estimativa de posição.

Sensores inteligentes desejados

Sistemas de robôs como aspiradores de pó e hoverboards exigem sensores incrivelmente estáveis ​​e de alto desempenho, capazes de operar em ambientes de alta vibração. O processamento de alta precisão dos elementos de detecção apresenta desafios adicionais para os designers. Por exemplo, se eles usam software para controlar sensores de movimento como aceleradores e giroscópios, isso aumenta o custo e também o tempo de desenvolvimento necessário para o desenvolvimento do software.

É por isso que os sistemas de robô exigem soluções de detecção mais integradas. Para a plataforma RB3 da Qualcomm Robotics mencionada anteriormente, a InvenSense, agora uma empresa TDK, oferece uma série de sensores e microfones que apresentam baixa potência, correspondência de sensibilidade apertada e alto ponto de sobrecarga acústica (AOP).

A plataforma RB3 emprega unidades de medição inercial de seis eixos (IMUs) do InvenSense, consistindo em um giroscópio de três eixos e acelerômetro de três eixos, um sensor de pressão barométrica capacitivo e microfones digitais multimodo. As IMUs quantificam as medições do relógio externo em tempo real para garantir a exatidão, enquanto o sensor de pressão mede a exatidão relativa de 10 cm de diferença de elevação.

Além dos sensores de movimento, os robôs estão empregando cada vez mais soluções inteligentes de sensores e câmeras equipadas com sistemas de navegação baseados em SLAM que permitem que os robôs atendam a requisitos desafiadores em ambientes da vida real. Além disso, esses sensores e câmeras estão incorporando recursos de aprendizado de máquina para executar sistemas de visão 3D em robôs.

No entanto, os desenvolvedores devem garantir fatores de forma pequenos e baixo consumo de energia enquanto integram esses sensores de alta resolução em seus sistemas de robô. Além disso, esses sensores e câmeras devem apresentar fácil integração com controladores de robô em interfaces digitais padrão.

Como a IA, sensores e câmeras inteligentes são ingredientes essenciais na receita de design do robô e, como a IA, ainda estão na infância. Espera-se que 2020 traga maior maturidade e soluções comerciais de sensoriamento mais viáveis ​​que possam atender a sistemas de robôs a um custo menor e com maior precisão. É quando os robôs irão além de seu papel transformacional em armazéns e fábricas e se tornarão uma ferramenta colaborativa em grandes consumidores e paisagens industriais, em vez de funcionar apenas como um objeto inteligente autônomo.