邊緣上的AI：“協(xié)作機器人”如何快速處理傳感器數據

作者：德州儀器全球工業(yè)系統部門(mén)系統和應用經(jīng)理Matthieu Chevrier

無(wú)論是傳統的工業(yè)機器人系統，還是當今最先進(jìn)的協(xié)作機器人（Cobot），它們都要依靠可生成大量高度可變數據的傳感器。這些數據有助于構建更佳的機器學(xué)習（ML）和人工智能（AI）模型。而機器人依靠這些模型變得“自主”，可在動(dòng)態(tài)的現實(shí)環(huán)境中做出實(shí)時(shí)決策和導航。

工業(yè)機器人通常位于“封閉”環(huán)境中，出于安全原因，如果該環(huán)境中有人類(lèi)進(jìn)入，機器人會(huì )停止移動(dòng)。但是限制人類(lèi)/機器人協(xié)作，也使得很多益處無(wú)法實(shí)現。具有自主運行功能的機器人，可以支持安全高效的人類(lèi)與機器人的共存。

機器人應用的傳感和智能感知非常重要，因為機器人系統的高效性能，特別是ML/AI系統， 在很大程度上取決于為這些系統提供關(guān)鍵數據的傳感器的性能。當今數量廣泛且日益完善和精確的傳感器，結合能夠將所有這些傳感器數據融匯在一起的系統，就可以支持機器人具有越來(lái)越好的知覺(jué)和意識。

AI的發(fā)展

機器人自動(dòng)化一直以來(lái)都是制造業(yè)的革命性技術(shù)，將AI集成到機器人中顯然將在未來(lái)數年中使機器人技術(shù)產(chǎn)生巨大變化。本文探討了當今機器人、自動(dòng)化和把AI及AI所需數據緊緊鏈接在一起從而實(shí)現智能的最重要技術(shù)的某些關(guān)鍵發(fā)展趨勢，還討論了如何在A(yíng)I系統中使用以及融匯不同的傳感器。

推動(dòng)機器人的AI處理技術(shù)至邊緣計算

ML包括兩個(gè)主要部分：培訓和推理，可以在完全相異的處理平臺上執行它們。培訓通常是以離線(xiàn)方式在桌面上進(jìn)行或在云端完成，并且包括將大數據集入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。在此階段，實(shí)時(shí)性能或功能都不是問(wèn)題。培訓階段的結果是在部署時(shí)已經(jīng)有了一個(gè)經(jīng)過(guò)培訓的AI系統，該系統能夠執行特定任務(wù)，例如，調查組裝線(xiàn)上的瓶頸問(wèn)題、計算和跟蹤一個(gè)房間內的人員或確定賬單是否是偽造的。

但是，為了讓AI實(shí)現其在許多行業(yè)的應用前景，在推理（執行培訓后的ML算法）期間必須實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)完成傳感器數據的融合。為此，設計師需要在邊緣實(shí)施ML和深度學(xué)習模型，將推理功能部署到嵌入式系統中。

舉例來(lái)說(shuō)，在工作場(chǎng)所設立協(xié)作機器人（如圖1），與人進(jìn)行密切協(xié)作。它需要使用來(lái)自近場(chǎng)傳感器及視覺(jué)傳感器的數據，來(lái)確保它在成功防止人類(lèi)受到傷害的同時(shí)，支持人類(lèi)完成對于他們來(lái)說(shuō)有難度的活動(dòng)。所有這些數據都需要實(shí)時(shí)處理，但是云的速度達不到協(xié)作機器人需要的實(shí)時(shí)、低延時(shí)響應。要攻克這個(gè)瓶頸，人們把當今先進(jìn)的AI系統發(fā)展到了邊緣領(lǐng)域，即，機器人意味著(zhù)存在于邊緣設備中。

圖 1：人類(lèi)在工廠(chǎng)環(huán)境中與協(xié)作機器人互動(dòng)。

這種分布式AI模型依賴(lài)于高度集成的處理器，這種處理器具有：

?豐富的外圍設備組，用于對接不同傳感器

?高性能處理功能，以運行機器視覺(jué)算法

?加速深入學(xué)習推理的方法。

此外，所有這些功能還必須高效工作，并且功耗相對低，體積相對小，以便由邊緣承載它們。

隨著(zhù)ML的普及，我們經(jīng)過(guò)功耗和尺寸優(yōu)化的“推理引擎”的可獲得性也越來(lái)越高。這些引擎是專(zhuān)為執行ML推理而專(zhuān)門(mén)設計的硬件產(chǎn)品。

集成式片上系統(SoC)在嵌入式空間內通常是好的選擇，因為除包裹能運行深度學(xué)習推理的各種處理元件外，SoC還集成了使嵌入式應用變得完整的許多必要部件。

讓我們來(lái)分析一下當今時(shí)代中的熱門(mén)機器人發(fā)展趨勢。

協(xié)作機器人(協(xié)作機器人)

接近傳統的工業(yè)機器人沒(méi)有外圍設備，但是人們一般無(wú)法獲得它們。與之相反，協(xié)作機器人設計用于在運行時(shí)與人安全互動(dòng)，緩慢而優(yōu)雅地移動(dòng)。

根據ISO標準TS 15066的定義，協(xié)作機器人是一種能夠用在協(xié)作環(huán)境中的機器人，協(xié)作操作意味著(zhù)機器人和人在定義的工作空間內同步工作，進(jìn)行生產(chǎn)操作（這不包括機器人 + 機器人系統或同地協(xié)作、在不同時(shí)間進(jìn)行操作的人與機器人）。定義和部署協(xié)作機器人，可預測機器人的實(shí)體部分（如實(shí)際功能擴展，比方說(shuō)激光）與操作員的潛在沖突。更重要的是，這會(huì )利用傳感器來(lái)確定操作員的精確位置和速度。

協(xié)作機器人制造者必須在機器人系統中實(shí)施高水平的環(huán)境感應和冗余，以便快速探測和防止可能的沖突。集成式傳感器與控制單元連接，將可傳感機器人臂與人或其他對象的迫在眉睫的沖突，控制單元將立即關(guān)閉機器人。如果任何傳感器或其電子電路故障，機器人也將關(guān)閉。

物流機器人

物流機器人是在可能有人或沒(méi)人的環(huán)境中操作的移動(dòng)設備，如倉庫、配送中心、港口或園區等。物流機器人提取貨物并把貨物帶到包裝站，或者把貨物從公司站點(diǎn)的一棟建筑物運送到另一棟建筑物；某些物流機器人還能揀貨和包裝。這些機器人通常在特定環(huán)境中移動(dòng)，需要傳感器進(jìn)行定位、繪圖和防止沖突（特別是與人的沖突）。

直至最近，大多數物流機器人還在使用預定義的路線(xiàn)；而現在它們已經(jīng)能夠基于其他機器人、人和貨物的位置來(lái)調整它們的導航。超聲波、紅外線(xiàn)和LIDAR感應目前都是已投入應用的技術(shù)。鑒于機器人的移動(dòng)性，位于其內部的控制單元一般是通過(guò)無(wú)線(xiàn)方式與中央遠程控制通信。物流機器人目前已采用的先進(jìn)技術(shù)，包括ML邏輯、人機協(xié)作及環(huán)境分析技術(shù)等。

勞動(dòng)力成本上升和嚴格的政府法規，都促使物流機器人得到了更廣泛的應用。它們的受歡迎程度也水漲船高，因為設備和傳感器等部件的成本有所下降，集成的成本（和所需時(shí)間）也呈下行趨勢。

最后一英里交付機器人

在將產(chǎn)品從倉庫貨架運輸到客戶(hù)門(mén)前臺階的過(guò)程中，“最后一英里”交付是物流過(guò)程的最后一步：將貨物最終運抵買(mǎi)家門(mén)前的時(shí)刻。這不僅對形成何等客戶(hù)滿(mǎn)意度很關(guān)鍵，同時(shí)最后一英里交付還是成本高昂和耗時(shí)的。

最后一英里交付的成本占據整個(gè)貨運成本的大頭：就其本身而言，使最后一英里交付更高效已經(jīng)成為開(kāi)發(fā)和實(shí)施新機器人技術(shù)的重點(diǎn)，它能推動(dòng)過(guò)程改進(jìn)和提高效率。

機器人中AI的傳感器技術(shù)

隨著(zhù)機器人技術(shù)的發(fā)展，互補傳感器技術(shù)也在發(fā)展。與人類(lèi)的五種感官非常相似，在將機器人系統部署到不斷變化和不受控制的環(huán)境中時(shí)，結合不同的傳感技術(shù)可以提供最佳結果。即使是機器人執行的最簡(jiǎn)單的任務(wù)也將取決于3D機器視覺(jué)來(lái)將數據饋送到AI技術(shù)中。若未能夠重建3D圖像的機器視覺(jué)，且AI將該視覺(jué)信息轉換成機器人方面的成功動(dòng)作，則在沒(méi)有預定位置和運動(dòng)的情況下抓住對象不可能實(shí)現。

當今用于支持機器人中AI的最流行和最相關(guān)的傳感器技術(shù)包括：

?飛行時(shí)間(ToF)光學(xué)傳感器：這種傳感器基于ToF原理，采用光電二極管（單一的傳感器元件或一個(gè)陣列）和有源照明來(lái)測量距離。把從障礙物反射的光波與發(fā)射波進(jìn)行比較，從而測量延遲，該值即代表距離。此數據有助創(chuàng )建對象的3D地圖。

?溫度和濕度傳感器：許多機器人需要測量溫度，有的時(shí)候還要測量其所在環(huán)境與其部件的濕度，包括電機和主AI母板，以此確保它們在安全范圍內運行。

?超聲波傳感器：如果機器人在明亮環(huán)境下看不到東西或者在很暗的環(huán)境中找不到它自己，就說(shuō)明視覺(jué)傳感器沒(méi)有工作。通過(guò)傳輸超聲波和聆聽(tīng)從對象上反射回來(lái)的回波（類(lèi)似于蝙蝠操作的原理），超聲波傳感器可在黑暗或明亮的環(huán)境中出色運行，克服光學(xué)傳感器的局限。

?震動(dòng)傳感器：工業(yè)震動(dòng)傳感是預防性維護所必要的條件監控的核心部分。集成式電子壓電傳感器是工業(yè)環(huán)境中最常用的震動(dòng)傳感器。

?毫米波傳感器：毫米波傳感器使用無(wú)線(xiàn)電波及其回波來(lái)確定移動(dòng)物體的方向和距離，方法是測量三個(gè)因素：速度、角度和范圍。這幫助機器人基于物體接近傳感器的快慢來(lái)采取更多的預防措施。雷達傳感器在黑暗環(huán)境中的運行具有卓越性能，它能通過(guò)如干壁、塑料和玻璃等材料進(jìn)行傳感。

雖然在工廠(chǎng)車(chē)間里人類(lèi)仍然執行大部分任務(wù)，但機器人將適應人類(lèi)工作、提高自動(dòng)化程度。為實(shí)現這一目標，他們需要配備更多的AI功能，以實(shí)時(shí)識別和適應各類(lèi)情況，這只有在A(yíng)I處在最前沿時(shí)才有可能實(shí)現。