Construir Robôs Autónomos Mais Seguros, Inteligentes e Eficientes

O seguinte artigo foi originalmente publicado em ElectronicProducts.com

Robôs autónomos são máquinas inteligentes que podem compreender e navegar pelo seu ambiente sem controlo ou intervenção humana. Embora a tecnologia de robôs autónomos seja relativamente jovem, existem muitos casos de uso diferentes de robôs autónomos em fábricas, armazéns, cidades e casas. Por exemplo, robôs autónomos podem ser usados para transportar mercadorias por armazéns, ou realizar entrega de última milha, enquanto outros tipos de robôs autónomos podem aspirar casas ou cortar relva.

Autonomia requer que robôs possam detetar e orientar-se dentro de um ambiente mapeado, detetar dinamicamente obstáculos à sua volta, rastrear esses obstáculos, planear a sua rota para atingir um destino especificado, e controlar o veículo para seguir esse plano. Adicionalmente, o robô deve realizar estas tarefas apenas quando é seguro fazê-lo, evitando situações que representem riscos para humanos, propriedade ou o próprio sistema autónomo.

Com robôs a trabalhar em maior proximidade a humanos do que nunca, eles não só devem ser autónomos, móveis e energeticamente eficientes mas também cumprir requisitos de segurança funcional. Sensores, processadores e dispositivos de controlo podem ajudar designers a atingir os requisitos rigorosos de padrões de segurança funcional, como a Comissão Eletrotécnica Internacional (IEC) 61508.

Considerações para deteção em robôs autónomos

Um robô sem sensores inevitavelmente colidirá com obstáculos, incluindo paredes, outros robôs ou humanos, e poderia potencialmente resultar em lesão grave. Existem vários tipos diferentes de sensores que podem ajudar a resolver os desafios colocados por robôs autónomos.

Sensores de visão emulam de perto visão e perceção humana. Sistemas de visão podem resolver desafios de localização, deteção de obstáculos e evasão de colisão porque têm cobertura espacial de alta resolução e a capacidade de não só detetar objetos mas classificar esses objetos. Sensores de visão são também mais custo-eficientes quando comparados com sensores como LiDAR. No entanto, sensores de visão são computacionalmente muito intensivos.

Unidades de processamento central (CPUs) e unidades de processamento gráfico (GPUs) famintas por energia podem colocar um desafio em sistemas de robôs autónomos limitados por potência. Ao desenhar um sistema robótico energeticamente eficiente, processamento baseado em CPU ou GPU deve ser mínimo.

O system-on-chip (SoC) num sistema de visão eficiente deve processar a cadeia de sinal de visão a altas velocidades e baixa potência, com custos de sistema otimizados. O SoC deve também descarregar tarefas computacionalmente intensivas como processamento de imagem raw, dewarping, estimativa de profundidade estéreo, escalonamento, geração de pirâmide de imagem, e deep learning para máxima eficiência de sistema. SoCs usados para processamento de visão devem ser inteligentes, seguros e energeticamente eficientes, o que níveis altos de integração on-chip numa arquitetura SoC heterogénea podem alcançar.

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