Entwicklung sicherer, intelligenter und effizienter autonomer Roboter

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Autonome Roboter sind intelligente Maschinen, die ihre Umgebung ohne menschliche Kontrolle oder Intervention verstehen und durch sie navigieren können. Obwohl die autonome Robotertechnologie relativ jung ist, gibt es viele verschiedene Anwendungsfälle für autonome Roboter in Fabriken, Lagern, Städten und Haushalten. Zum Beispiel können autonome Roboter verwendet werden, um Waren durch Lagerhäuser zu transportieren oder die letzte Meile zu liefern, während andere Arten von autonomen Robotern Häuser saugen oder Rasen mähen können.

Autonomie erfordert, dass Roboter sich innerhalb einer kartierten Umgebung erkennen und orientieren können, die Hindernisse um sie herum dynamisch erkennen, diese Hindernisse verfolgen, ihre Route planen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, und das Fahrzeug so steuern können, dass es diesem Plan folgt. Darüber hinaus darf der Roboter diese Aufgaben nur dann ausführen, wenn dies sicher ist, und Situationen vermeiden, die Risiken für Menschen, Eigentum oder das autonome System selbst darstellen.

Da Roboter in größerer Nähe zum Menschen arbeiten als je zuvor, müssen sie nicht nur autonom, mobil und energieeffizient sein, sondern auch die Anforderungen an die funktionale Sicherheit erfüllen. Sensoren, Prozessoren und Steuergeräte können Entwicklern dabei helfen, die strengen Anforderungen der Standards für funktionale Sicherheit, wie z. B. der International Electrotechnical Commission (IEC) 61508, zu erfüllen.

Überlegungen zur Sensorik in autonomen Robotern

Ein Roboter ohne Sensoren kollidiert unweigerlich mit Hindernissen, einschließlich Wänden, anderen Robotern oder Menschen, und kann möglicherweise zu schweren Verletzungen führen. Es gibt verschiedene Arten von Sensoren, die dabei helfen können, die Herausforderungen autonomer Roboter zu lösen.

Vision-Sensoren ahmen das menschliche Sehen und Wahrnehmen genau nach. Vision-Systeme können die Herausforderungen der Lokalisierung, Hinderniserkennung und Kollisionsvermeidung lösen, da sie eine räumliche Abdeckung mit hoher Auflösung und die Fähigkeit haben, Objekte nicht nur zu erkennen, sondern diese Objekte zu klassifizieren. Vision-Sensoren sind im Vergleich zu Sensoren wie LiDAR auch kostengünstiger. Vision-Sensoren sind jedoch sehr rechenintensiv.

Leistungshungrige Zentraleinheiten (CPUs) und Grafikprozessoren (GPUs) können eine Herausforderung in leistungsbeschränkten autonomen Robotersystemen darstellen. Beim Entwerfen eines energieeffizienten Robotersystems sollte die CPU- oder GPU-basierte Verarbeitung minimal sein.

Das System-on-Chip (SoC) in einem effizienten Bildverarbeitungssystem sollte die Bildsignalkette mit hoher Geschwindigkeit und geringem Stromverbrauch bei optimierten Systemkosten verarbeiten. Das SoC muss auch rechenintensive Aufgaben wie Rohbildverarbeitung, Entzerrung, Stereotiefenschätzung, Skalierung, Bildpyramidenerzeugung und Deep Learning für maximale Systemeffizienz entlasten. Für die Bildverarbeitung verwendete SoCs müssen intelligent, sicher und energieeffizient sein, was durch ein hohes Maß an On-Chip-Integration in einer heterogenen SoC-Architektur erreicht werden kann.

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