Las tecnologías clave se fusionan en sistemas robóticos avanzados

Justo cuando los diseños robóticos están ingresando al campo comercial para servir a las industrias de fabricación, logística y servicios, es crucial delinear los escollos clave que aún obstaculizan la mayor adopción de robots.

Si bien el hardware y el software en los sistemas de robots han mejorado drásticamente, su trayectoria de diseño en rápida evolución muestra que están sucediendo muchas cosas para hacer que estos dispositivos sean más útiles e inteligentes en una variedad de aplicaciones, que incluyen agricultura, almacenamiento, servicios de entrega e inspección, fabricación inteligente y más.

En pocas palabras, un robot, después de recibir información de sensores y cámaras, se ubica y comienza a percibir su entorno. A continuación, reconoce y predice el movimiento de los objetos cercanos y luego planifica su propio movimiento al tiempo que garantiza la seguridad mutua de sí mismo y de los objetos cercanos. Todas estas acciones implican muchas operaciones de procesamiento y consumo de energía.

Hay tres lugares principales de uso de energía en los sistemas de robots:motores y controladores que impulsan o dirigen robots, sistemas de detección y plataformas de procesamiento. Se requiere una nueva generación de sensores más inteligentes y de mayor potencia para determinar de manera rápida y precisa la orientación y la posición del cuerpo del robot a un costo y consumo de energía más bajos. También vale la pena mencionar que los robots no se mueven rápidamente, por lo que generalmente no requieren procesadores de vanguardia que operen a velocidades de varios gigahercios.

Aquí, en esta encrucijada tecnológica, todos los requisitos o desafíos de diseño para llevar robots a implementaciones masivas conducen a un componente clave:el sistema en chip (SoC). Ejecuta diversos sistemas de detección, así como potentes algoritmos de inteligencia artificial (IA) para permitir una nueva generación de robots comerciales.

Solicite nuevos SoC

Por lo general, se procesan una docena de algoritmos al mismo tiempo y en tiempo real para ejecutar operaciones robóticas que abarcan la odometría, la planificación de trayectorias, la visión y la percepción. Eso requiere una nueva cosecha de SoC que puede llevar la integración a un nivel completamente nuevo. Estos SoC son necesarios para abordar aplicaciones especializadas como codificación dispersa, planificación de rutas y localización y mapeo simultáneos (SLAM).

El chip SDA / SDM845 de Qualcomm ( Figura 1 ) destaca ese nuevo nivel de integración. Además de una CPU Kyro de ocho núcleos que funciona a 2.8 GHz, cuenta con un DSP Hexagon 685 para procesamiento de inteligencia artificial en el dispositivo y visión por computadora optimizada para dispositivos móviles para percepción, navegación y manipulación. Un procesador de señal de imagen (ISP) dual Spectra 280 de 14 bits admite cámaras de hasta 32 megapíxeles (MP) y captura de video de hasta 4K a 60 cuadros por segundo.

Figura 1:Los componentes arquitectónicos del chip Qualcomm SDM845 para diseños robóticos (Imagen:Qualcomm)

La plataforma SoC también cuenta con una unidad de procesamiento segura (SPU) para facilitar capacidades de seguridad como arranque seguro, aceleradores criptográficos y entorno de ejecución confiable (TEE). Para la conectividad, admite enlaces Wi-Fi mientras apunta a agregar 5G para permitir una baja latencia y un alto rendimiento para los robots industriales.

Qualcomm también ha presentado la plataforma Robotics RB3 que se basa en el chip SDA / SDM845. Viene acompañado por la placa de desarrollo DragonBoard 845c y el kit para la creación de prototipos de diseños de robots.

La unidad de hiperintegración también es evidente en módulos integrados como Jetson Xavier de Nvidia ( Figura 2 ), dirigido a robots de reparto y logísticos. La plataforma de cómputo robótico comprende 9 mil millones de transistores y ofrece más de 30 billones de operaciones por segundo (TOPS). Y cuenta con seis procesadores:una CPU ARM64 de ocho núcleos, una GPU Volta Tensor Core, dos aceleradores de aprendizaje profundo NVIDIA (NVDLA), un procesador de imagen, un procesador de visión y un procesador de video.

Como muestran los ejemplos de diseño anteriores, los aceleradores de IA son un componente clave en los SoC y módulos para diseños robóticos. Una mirada más cercana también demuestra cómo la IA está trabajando en conjunto con sensores y actuadores para realizar tareas como percepción, localización, mapeo y navegación.

Integración de IA:un trabajo en progreso

Cuando se trata de aumentar la calidad y precisión de la respuesta de un robot a una situación o tarea determinada, el papel de la tecnología de inteligencia artificial se está volviendo crítico, especialmente en las operaciones de detección y reconocimiento de objetos.

La IA lleva a los robots más allá de la automatización proporcionada por modelos de programación rígidos y les permite interactuar con su entorno de forma más natural y con mayor precisión. Aquí, los componentes de la inteligencia artificial trabajan de la mano con la función de procesamiento de imágenes del robot para automatizar las tareas que antes realizaban los humanos.

Sin embargo, los diseñadores robóticos deben agregar más funciones de inteligencia artificial sin aumentar el tamaño de los componentes y el consumo de energía. Además de las limitaciones de energía en los diseños robóticos, la adopción comercial de robots también se ve obstaculizada por factores de forma de dispositivos grandes.

Figura 2:El módulo Jetson Xavier de 80 × 87 mm afirma que el rendimiento de cómputo a nivel de estación de trabajo es 1/10 del tamaño de un dispositivo de procesamiento de estación de trabajo. (Imagen:Nvidia)

Otro problema crítico es el soporte para una variedad de marcos de IA cuando los robots industriales y de servicios están comenzando a implementar modelos de inferencia para la detección de orientación y estimación de posición.

Se buscan sensores inteligentes

Los sistemas de robots como aspiradoras y hoverboards exigen sensores increíblemente estables y de alto rendimiento capaces de funcionar en entornos de alta vibración. El procesamiento de alta precisión de los elementos de detección plantea desafíos adicionales para los diseñadores. Por ejemplo, si usan software para controlar sensores de movimiento como aceleradores y giroscopios, eso aumenta el costo y el tiempo de desarrollo requerido para el desarrollo de software.

Es por eso que los sistemas de robots requieren soluciones de detección más integradas. Para la plataforma Qualcomm Robotics RB3 mencionada anteriormente, InvenSense, ahora una empresa TDK, ofrece una serie de sensores y micrófonos que cuentan con baja potencia, ajuste de sensibilidad ajustado y alto punto de sobrecarga acústica (AOP).

La plataforma RB3 emplea las unidades de medición inercial (IMU) de seis ejes de InvenSense, que consisten en un giroscopio de tres ejes y un acelerómetro de tres ejes, un sensor capacitivo de presión barométrica y micrófonos digitales multimodo. Las IMU cuantifican las mediciones del reloj externo en tiempo real para garantizar la precisión, mientras que el sensor de presión mide una precisión relativa de 10 cm de diferencia de elevación.

Además de los sensores de movimiento, los robots emplean cada vez más soluciones de cámaras y sensores inteligentes equipados con sistemas de navegación basados ​​en SLAM que permiten a los robots cumplir con requisitos desafiantes en entornos de la vida real. Además, estos sensores y cámaras están incorporando capacidades de aprendizaje automático para ejecutar sistemas de visión 3D en robots.

Sin embargo, los desarrolladores deben garantizar factores de forma pequeños y un uso bajo de energía mientras integran estos sensores de alta resolución en sus sistemas de robot. Además, estos sensores y cámaras deben tener una fácil integración con los controladores de robot a través de interfaces digitales estándar.

Al igual que la IA, los sensores y las cámaras inteligentes son ingredientes críticos en la receta de diseño de robots y, al igual que la IA, todavía están en su infancia. Se espera que 2020 traiga una mayor madurez y soluciones de detección comerciales más viables que puedan servir a los sistemas de robots a un costo menor y con mayor precisión. Es entonces cuando los robots irán más allá de su función transformadora en almacenes y fábricas y se convertirán en una herramienta colaborativa en entornos industriales y de consumo más amplios, en lugar de funcionar simplemente como un objeto inteligente independiente.