Construyendo robots autónomos más seguros, inteligentes y eficientes

El siguiente artículo fue publicado originalmente en ElectronicProducts.com

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

La autonomía requiere que los robots puedan sentir y orientarse dentro de un entorno mapeado, detectar dinámicamente obstáculos alrededor, rastrear esos obstáculos, planificar su ruta para alcanzar un destino especificado, 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 humanos, propiedad o el propio sistema autónomo.

Con robots trabajando en mayor proximidad a humanos que nunca, no solo deben ser autónomos, móviles y energéticamente eficientes sino también cumplir requisitos de seguridad funcional. Sensores, procesadores y dispositivos de control pueden ayudar a diseñadores a alcanzar los rigurosos requisitos de estándares de seguridad funcional, como Comisión Electrotécnica Internacional (IEC) 61508.

Consideraciones para sensado en robots autónomos

Un robot sin sensores inevitablemente chocará contra obstáculos, incluyendo paredes, otros robots o humanos, y podría resultar en lesiones serias. Hay varios tipos de sensores que pueden ayudar a resolver los desafíos que plantean los robots autónomos.

Los sensores de visión emulan de cerca la visión y percepción humana. Los sistemas de visión pueden resolver los desafíos de localización, detección de obstáculos y evitación de colisiones porque tienen cobertura espacial de alta resolución y la capacidad de no solo detectar objetos sino clasificar esos objetos. Los sensores de visión son también más coste-eficientes comparados con sensores como LiDAR. Sin embargo, los sensores de visión son computacionalmente muy intensivos.

Unidades de procesamiento central (CPUs) y unidades de procesamiento gráfico (GPUs) hambrientas de energía pueden suponer un reto en sistemas de robots autónomos limitados en potencia. Al diseñar un sistema robótico energéticamente eficiente, el procesamiento basado en CPU o GPU debería ser mínimo.

El system-on-chip (SoC) en un sistema de visión eficiente debería procesar la cadena de señal de visión a altas velocidades y baja potencia, con costes de sistema optimizados. El SoC debe también descargar tareas computacionalmente intensivas como procesamiento de imagen raw, dewarping, estimación de profundidad estéreo, escalado, generación de pirámide de imagen y deep learning para máxima eficiencia del sistema. Los SoCs usados para procesamiento de visión deben ser inteligentes, seguros y energéticamente eficientes, lo que altos niveles de integración on-chip en una arquitectura SoC heterogénea pueden lograr.

Lea el artículo completo en ElectronicProducts.com: Diseñando robots autónomos más seguros, inteligentes y eficientes