Projetando robôs autônomos mais seguros, inteligentes e eficientes

O artigo a seguir foi publicado originalmente em ElectronicProducts.com

Robôs autônomos são máquinas inteligentes que podem entender e navegar pelo ambiente sem controle ou intervenção humana. Embora a tecnologia de robôs autônomos seja relativamente jovem, existem muitos casos de uso diferentes de robôs autônomos em fábricas, armazéns, cidades e residências. Por exemplo, robôs autônomos podem ser usados ​​para transportar mercadorias em armazéns ou realizar entregas de última milha, enquanto outros tipos de robôs autônomos podem aspirar casas ou cortar grama.

A autonomia exige que os robôs possam sentir e se orientar dentro de um ambiente mapeado, detectar dinamicamente os obstáculos ao seu redor, rastrear esses obstáculos, planejar sua rota para chegar a um destino especificado e controlar o veículo para seguir esse plano. Além disso, o robô deve realizar essas tarefas apenas quando for seguro fazê-lo, evitando situações que representem riscos para humanos, bens ou o próprio sistema autônomo.

Com os robôs trabalhando mais próximos dos humanos do que nunca, eles devem não apenas ser autônomos, móveis e energeticamente eficientes, mas também atender aos requisitos de segurança funcional. Sensores, processadores e dispositivos de controle podem ajudar os projetistas a atingir os rigorosos requisitos de padrões de segurança funcional, como a Comissão Eletrotécnica Internacional (IEC) 61508.

Considerações para detecção em robôs autônomos

Um robô sem sensores inevitavelmente colidirá com obstáculos, incluindo paredes, outros robôs ou humanos, e poderá resultar em ferimentos graves. Existem vários tipos diferentes de sensores que podem ajudar a resolver os desafios apresentados por robôs autônomos.

Os sensores de visão imitam de perto a visão e a percepção humanas. Os sistemas de visão podem resolver os desafios de localização, detecção de obstáculos e prevenção de colisões porque possuem cobertura espacial de alta resolução e a capacidade de não apenas detectar objetos, mas também classificá-los. Os sensores de visão também são mais econômicos quando comparados com sensores como o LiDAR. No entanto, os sensores de visão são muito computacionalmente intensivos.

Unidades de processamento central (CPUs) e unidades de processamento gráfico (GPUs) que consomem muita energia podem representar um desafio em sistemas de robôs autônomos com restrição de energia. Ao projetar um sistema robótico com eficiência energética, o processamento baseado em CPU ou GPU deve ser mínimo.

O system-on-chip (SoC) em um sistema de visão eficiente deve processar a cadeia de sinal de visão em alta velocidade e baixa potência, com custos de sistema otimizados. O SoC também deve descarregar tarefas computacionalmente intensivas, como processamento de imagem bruta, dewarping, estimativa de profundidade estéreo, dimensionamento, geração de pirâmide de imagem e aprendizado profundo para máxima eficiência do sistema. Os SoCs usados ​​para processamento de visão devem ser inteligentes, seguros e eficientes em termos de energia, o que pode alcançar altos níveis de integração no chip em uma arquitetura de SoC heterogênea.

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