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          傳感器融合技術如何助力自主移動機器人導航再升級?

          作者: 時間:2024-09-09 來源:安森美 收藏

          ()可幫助制造商提高生產(chǎn)效率、增強安全性并節(jié)省大量成本,因而在各行各業(yè)得到廣泛應用。2022年全球市場規(guī)模為86.5億美元,預計2022年至2028年間的復合年增長率(CAGR)將達到18.3%。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202409/462794.htm

          進入工業(yè)5.0時代,人類將與人工智能(AI)機器人協(xié)同工作,機器人輔助而非取代人類。愿景固然美好,但要實現(xiàn)這一目標,必須克服重重挑戰(zhàn),集成各種以及新興的融合技術將為此提供助益。

          AMR采用過程中所面臨的挑戰(zhàn)

          AMR普及的一大難題是其在多種不同應用和環(huán)境中的適應性。AMR已廣泛應用于倉庫、農(nóng)業(yè)技術、商業(yè)園林綠化、醫(yī)療保健、智能零售、安防和監(jiān)控、配送、庫存管理、揀選和分類等多個領域。在這些不同的環(huán)境中,AMR需要安全地與人類共處。

          此外,復雜的情境也極大地增加了AMR的工作難度。有些情況人類可以輕松應對,但對AMR而言卻并非易事。例如,假設送貨機器人在配送最后一個包裹的途中看到路中間有個球,它可能會成功識別這一障礙物并避免碰撞。但其智能化程度是否足以預判會有小孩跑出來撿球呢?類似這樣的復雜情境還有很多:AMR能否利用安裝在柱子上的90度反光鏡觀察彎道的交通狀況并做出預測?AMR是否知道自己不能在新澆筑的混凝土上行走?

          人類很容易作出判斷,但機器人卻難以應對。然而,若配備了合適的,AMR在強日光下檢測物體的能力可以超越人類。不過,澆筑的混凝土和噴灑的液體仍然比較難以識別。邊緣、懸崖、坡道和樓梯對于AMR來說都是挑戰(zhàn)。還有一些特殊情況,比如有人故意搞破壞,將AMR推翻,這也是早期開發(fā)逃逸機動系統(tǒng)的緣由。

          要想解決這些挑戰(zhàn),需要在AI技術中采用先進的大型語言模型()和各類高性能傳感器。

          用于AMR的高性能傳感器

          AMR需要使用不同類型的傳感器進行同步定位與地圖構建(SLAM),并提供距離和深度測量。傳感器的重要指標包括物體檢測、物體識別、顏色識別、分辨率、功耗、尺寸、成本、范圍、動態(tài)范圍、速度以及在各種光照和天氣條件下的適應性。

          可用于AMR的傳感器模式包括:

          ■ CMOS 成像

          ■ 直接飛行時間 (dToF) 和間接飛行時間 (iTOF) 深度感知

          ■ 超聲波

          ■ 雷達

          ■ 電感定位

          ■ 低功耗藍牙? (Bluetooth LE) 技術

          ■ 慣性

          上述模式各有其優(yōu)缺點。例如,雷達能在弱光或惡劣天氣條件下有效測量范圍和速度,但顏色檢測能力較差,初始成本高,且體積較大,而這在AMR設計中是一個重要考慮因素。激光雷達采用大批量CMOS硅鑄造工藝,因此初始成本相對較低,且能夠在夜間/直射陽光下進行檢測,但在物體分類方面表現(xiàn)欠佳。同樣,iToF深度傳感器具有出色的分辨率和低功耗處理能力。

          顯然,要為AMR提供全面的信息以應對上述挑戰(zhàn),僅靠單一的傳感器模式無法滿足需求。根據(jù)應用和環(huán)境的不同,AMR需要使用多種傳感器模式。這些傳感器不會單獨運行,而是通過“傳感器融合”共同發(fā)揮作用。

          傳感器融合如何賦能

          傳感器融合是指將兩個或多個數(shù)據(jù)源(來自傳感器和/或算法或模型)組合,以更好地了解系統(tǒng)及其周圍環(huán)境。AMR中的傳感器融合不僅可以提升可靠性、冗余度并最終確保安全性,還可以提高評估的一致性、準確性和可信度,是一項必不可少的技術。

          如下圖1所示,傳感器融合結合了數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)解釋兩個功能。

          圖片.png

          圖1:傳感器融合過程

          在傳感器融合中,“解釋數(shù)據(jù)”的步驟需要實現(xiàn)算法或模型。有時傳感器融合的結果直接為人類提供有用信息(如倒車輔助),有時則供機器作進一步處理(如安防系統(tǒng)中的人臉識別)。

          傳感器融合具有多種優(yōu)勢,例如降低信號噪聲。同質(zhì)傳感器融合可以降低非相關噪聲,而異構傳感器融合可以降低相關噪聲。

          傳感器融合本質(zhì)上可通過冗余來提高可靠性。傳感器的數(shù)量至少有兩個,這意味著即使其中一個傳感器的數(shù)據(jù)丟失,雖然數(shù)據(jù)質(zhì)量降低,但系統(tǒng)仍可利用其他傳感器提供的數(shù)據(jù)繼續(xù)工作。傳感器融合還可用于預估無法直接測量的狀態(tài),如遮擋(當攝像頭無法觀察到物體或物體的一部分時)和反射(當物體或表面將光線從一個攝像頭反射到另一個攝像頭時)。

          鑒于以上優(yōu)勢,且隨著采用率日益增長,傳感器融合領域已呈現(xiàn)以下趨勢:

          ■ 采用 AI 驅(qū)動的算法

          ■ 增強物體檢測和分類能力

          ■ 傳感器融合用于實現(xiàn)協(xié)同感知

          ■ 多種傳感器模式

          ■ 惡劣條件下的環(huán)境感知

          ■ 傳感器融合用于實現(xiàn) 360 度環(huán)視

          ■ 實時傳感器校準

          傳感器融合的核心在于傳感器本身,如果獲取的數(shù)據(jù)不理想,再好的算法也無法生成高質(zhì)量的結果。令人欣喜的是,安森美(onsemi)提供了一系列出色的傳感器和工具,支持將傳感器融合技術用于AMR中。

          總結

          應用場景多樣,采用率加快提高。為順應趨勢,行業(yè)已形成了相關的最佳實踐。首先,對環(huán)境實施控制,以減少AMR可能遇到的潛在碰撞情形。例如,可以在制造設施或倉庫中為AMR/自動引導車輛(AGV)設定專門的路線。其次,在開發(fā)過程中使用數(shù)字孿生仿真實際使用場景(包括邊界工況)。最后,將傳感器融合與智能傳感器、算法和模型相結合。

          在智能感知技術領域,安森美一直走在前列。安森美提供各類卷簾快門和全局快門圖像傳感器,具有優(yōu)異的動態(tài)范圍性能,并配備運動喚醒等創(chuàng)新功能。除圖像傳感器外,安森美還提供用于距離檢測的SiPM(激光雷達)。該產(chǎn)品組合包括超聲波傳感器、電感傳感器和采用低功耗藍牙?技術的微控制器,后者支持可用于定位的AoA(到達角)和AoD(出發(fā)角)。

          AMR中的傳感器融合必將對工業(yè)和運輸應用邁向工業(yè)5.0的進程產(chǎn)生重大影響,安森美致力于提供完備的傳感器和子系統(tǒng),確保一切順利過渡。進一步了解我們的AMR方案和系統(tǒng)方案指南。



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