Diseñar robots autónomos más seguros, inteligentes y eficientes

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Los robots autónomos son máquinas inteligentes que pueden comprender y navegar a través de su entorno sin control o intervención humana. Aunque la tecnología de robots autónomos es relativamente joven, existen muchos casos de uso diferentes de robots autónomos en fábricas, almacenes, ciudades y hogares. Por ejemplo, los robots autónomos se pueden usar para transportar mercancías por los almacenes o realizar entregas de última milla, mientras que otros tipos de robots autónomos pueden aspirar casas o cortar el césped.

La autonomía requiere que los robots puedan sentir y orientarse dentro de un entorno mapeado, detectar dinámicamente los obstáculos a su alrededor, rastrear esos obstáculos, planificar su ruta para llegar a un destino específico y controlar el vehículo para seguir ese plan. Además, el robot debe realizar estas tareas solo cuando sea seguro hacerlo, evitando situaciones que supongan riesgos para las personas, la propiedad o el propio sistema autónomo.

Dado que los robots trabajan más cerca que nunca de los humanos, no solo deben ser autónomos, móviles y energéticamente eficientes, sino que también deben cumplir con los requisitos de seguridad funcional. Los sensores, procesadores y dispositivos de control pueden ayudar a los diseñadores a alcanzar los rigurosos requisitos de las normas de seguridad funcional, como la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC) 61508.

Consideraciones para la detección en robots autónomos

Un robot sin sensores inevitablemente chocará contra obstáculos, incluidas paredes, otros robots o humanos, y podría provocar lesiones graves. Hay varios tipos diferentes de sensores que pueden ayudar a resolver los desafíos que plantean los robots autónomos.

Los sensores de visión emulan de cerca la visión y la percepción humanas. Los sistemas de visión pueden resolver los desafíos de localización, detección de obstáculos y prevención de colisiones porque tienen una cobertura espacial de alta resolución y la capacidad no solo de detectar objetos, sino también de clasificarlos. Los sensores de visión también son más rentables en comparación con sensores como LiDAR. Sin embargo, los sensores de visión son computacionalmente intensivos.

Las unidades de procesamiento central (CPU) y las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) que consumen mucha energía pueden representar un desafío en los sistemas de robots autónomos con limitaciones de energía. Al diseñar un sistema robótico de bajo consumo, el procesamiento basado en CPU o GPU debe ser mínimo.

El sistema en chip (SoC) en un sistema de visión eficiente debe procesar la cadena de señales de visión a alta velocidad y baja potencia, con costos de sistema optimizados. El SoC también debe descargar tareas computacionalmente intensivas, como el procesamiento de imágenes sin procesar, la deformación, la estimación de profundidad estéreo, el escalado, la generación de pirámides de imágenes y el aprendizaje profundo para lograr la máxima eficiencia del sistema. Los SoC utilizados para el procesamiento de visión deben ser inteligentes, seguros y eficientes desde el punto de vista energético, lo que se puede lograr con altos niveles de integración en el chip en una arquitectura SoC heterogénea.

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