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边际上的AI:“协作机器人”怎么快速处理传感器数据

  2019年03月29日  

  作者:德州仪器 全球工业体系部分体系和运用司理Matthieu Chevrier

  无论是传统的工业机器人体系,仍是当今最先进的协作机器人(Cobot),它们都要依托可生成许多高度可变数据的传感器。这些数据有助于构建更佳的机器学习(ML)和人工智能(AI)模型。而机器人依托这些模型变得“自主”,可在动态的实践环境中做出实时决议计划和导航。

  工业机器人一般坐落“封闭”环境中,出于安全原因,假如该环境中有人类进入,机器人会中止移动。可是约束人类/机器人协作,也使得许多好处无法完结。具有自主运转功用的机器人,能够支撑安全高效的人类与机器人的共存。

  机器人运用的传感和智能感知十分重要,由于机器人体系的高效功用,特别是ML/AI体系, 在很大程度上取决于为这些体系供给要害数据的传感器的功用。当今数量广泛且日益完善和准确的传感器,结合能够将所有这些传感器数据融汇在一同的体系,就能够支撑机器人具有越来越好的感觉和认识。

  AI的开展

  机器人自动化一直以来都是制作业的革命性技能,将AI集成到机器人中明显将在未来数年中使机器人技能发生巨大改变。本文谈论了当今机器人、自动化和把AI及AI所需数据紧紧链接在一同然后完结智能的最重要技能的某些要害开展趋势,还谈论了怎么在AI体系中运用以及融汇不同的传感器。

  推进机器人的AI处理技能至边际核算

  ML包含两个首要部分:训练和推理,能够在彻底相异的处理平台上履行它们。训练一般是以离线办法在桌面上进行或在云端完结,而且包含将大数据集入神经网络。在此阶段,实时功用或功用都不是问题。训练阶段的效果是在布置时现已有了一个经过训练的AI体系,该体系能够履行特定使命,例如,调查组装线上的瓶颈问题、核算和盯梢一个房间内的人员或确认账单是否是假造的。

  可是,为了让AI完结其在许多职业的运用远景,在推理(履行训练后的ML算法)期间有必要实时或近实时完结传感器数据的交融。为此,规划师需求在边际施行ML和深度学习模型,将推理功用布置到嵌入式体系中。

  举例来说,在作业场所建立协作机器人(如图1),与人进行密切协作。它需求运用来自近场传感器及视觉传感器的数据,来保证它在成功避免人类遭到损伤的一同,支撑人类完结关于他们来说有难度的活动。所有这些数据都需求实时处理,可是云的速度达不到协作机器人需求的实时、低延时呼应。要霸占这个瓶颈,人们把当今先进的AI体系开展到了边际范畴,即,机器人意味着存在于边际设备中。

  图 1:人类在工厂环境中与协作机器人互动。

  这种分布式AI模型依赖于高度集成的处理器,这种处理器具有:

  · 丰厚的外围设备组,用于对接不同传感器

  · 高功用处理功用,以运转机器视觉算法

  · 加快深化学习推理的办法。

  此外,所有这些功用还有必要高效作业,而且功耗相对低,体积相对小,以便由边际承载它们。

  跟着ML的遍及,咱们经过功耗和尺度优化的“推理引擎”的可获得性也越来越高。这些引擎是专为履行ML推理而专门规划的硬件产品。

  集成式片上体系(SoC)在嵌入式空间内一般是好的挑选,由于除包裹能运转深度学习推理的各种处理元件外,SoC还集成了使嵌入式运用变得完好的许多必要部件。

  让咱们来分析一下当今年代中的抢手机器人开展趋势。

  协作机器人(协作机器人)

  挨近传统的工业机器人没有外围设备,可是人们一般无法获得它们。与之相反,协作机器人规划用于在运转时与人安全互动,缓慢而高雅地移动。

  依据ISO规范TS 15066的界说,协作机器人是一种能够用在协作环境中的机器人,协作操作意味着机器人和人在界说的作业空间内同步作业,进行出产操作(这不包含机器人 + 机器人体系或同地协作、在不一同间进行操作的人与机器人)。界说和布置协作机器人,可猜测机器人的实体部分(如实践功用扩展,比方说激光)与操作员的潜在抵触。更重要的是,这会运用传感器来确认操作员的准确方位和速度。

  协作机器人制作者有必要在机器人体系中施行高水平的环境感应和冗余,以便快速勘探和避免或许的抵触。集成式传感器与操控单元衔接,将可传感机器人臂与人或其他方针的火烧眉毛的抵触,操控单元将当即封闭机器人。假如任何传感器或其电子电路毛病,机器人也将封闭。

  物流机器人

  物流机器人是在或许有人或没人的环境中操作的移动设备,如库房、配送中心、港口或园区等。物流机器人提取货品并把货品带到包装站,或许把货品从公司站点的一栋建筑物运送到另一栋建筑物;某些物流机器人还能拣货和包装。这些机器人一般在特定环境中移动,需求传感器进行定位、绘图和避免抵触(特别是与人的抵触)。

  直至最近,大多数物流机器人还在运用预界说的道路;而现在它们现已能够依据其他机器人、人和货品的方位来调整它们的导航。超声波、红外线和LIDAR感应现在都是已投入运用的技能。鉴于机器人的移动性,坐落其内部的操控单元一般是经过无线办法与中心长途操控通讯。物流机器人现在已选用的先进技能,包含ML逻辑、人机协作及环境分析技能等。

  劳动力本钱上升和严厉的政府法规,都促进物流机器人得到了更广泛的运用。它们的受欢迎程度也水涨船高,由于设备和传感器等部件的本钱有所下降,集成的本钱(和所需时刻)也呈下行趋势。

  终究一英里交给机器人

  在将产品从库房货架运输到客户门前台阶的进程中,“终究一英里”交给是物流进程的终究一步:将货品终究运抵买家门前的时刻。这不仅对构成多么客户满意度很要害,一同终究一英里交给仍是本钱昂扬和耗时的。

  终究一英里交给的本钱占有整个货运本钱的大头:就其自身而言,使终究一英里交给更高效现已成为开发和施行新机器人技能的要点,它能推进进程改善和进步功率。

  机器人中AI的传感器技能

  跟着机器人技能的开展,互补传感器技能也在开展。与人类的五种感官十分类似,在将机器人体系布置到不断改变和不受操控的环境中时,结合不同的传感技能能够供给最佳效果。即使是机器人履行的最简略的使命也将取决于3D机器视觉来将数据馈送到AI技能中。若未能够重建3D图画的机器视觉,且AI将该视觉信息转换成机器人方面的成功动作,则在没有预订方位和运动的状况下捉住方针不或许完结。

  当今用于支撑机器人中AI的最盛行和最相关的传感器技能包含:

  · 飞翔时刻(ToF)光学传感器:这种传感器依据ToF原理,选用光电二极管(单一的传感器元件或一个阵列)和有源照明来丈量间隔。把从妨碍物反射的光波与发射波进行比较,然后丈量推迟,该值即代表间隔。此数据有助创立方针的3D地图。

  · 温度和湿度传感器:许多机器人需求丈量温度,有的时分还要丈量其地点环境与其部件的湿度,包含电机和主AI母板,以此保证它们在安全规模内运转。

  · 超声波传感器:假如机器人在亮堂环境下看不到东西或许在很暗的环境中找不到它自己,就说明视觉传感器没有作业。经过传输超声波和聆遵从方针上反射回来的回波(类似于蝙蝠操作的原理),超声波传感器可在漆黑或亮堂的环境中超卓运转,战胜光学传感器的限制。

  · 轰动传感器:工业轰动传感是预防性保护所必要的条件监控的中心部分。集成式电子压电传感器是工业环境中最常用的轰动传感器。

  · 毫米波传感器:毫米波传感器运用无线电波及其回波来确认移动物体的方向和间隔,办法是丈量三个要素:速度、视点和规模。这协助机器人依据物体挨近传感器的快慢来采纳更多的预防措施。雷达传感器在漆黑环境中的运转具有杰出功用,它能经过如干壁、塑料和玻璃等资料进行传感。

  虽然在工厂车间里人类依然履行大部分使命,但机器人将习惯人类作业、进步自动化程度。为完结这一方针,他们需求配备更多的AI功用,以实时辨认和习惯各类状况,这只有在AI处在最前沿时才有或许完结。

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  http://www.ti.com.cn/zh-cn/applications/industrial/factory-automation/overview.html?hqs=SYS-Ind-FA-Robotics19-contrib-lp-20190329-cn

标签:德州仪器我要反应
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