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從“感知”到“體驗”,機器人正改善人與世界互動的方式

Felix分析 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:吳子鵬 ? 2023-11-10 00:11 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/吳子鵬)根據《2023-2028年全球及中國工業機器人行業深度調查及投融資戰略研究報告》,全球工業機器人市場規模由2018年的1094億元增至2022年的1312億元,年均復合增長率為4.65%,預計2023年將達到1420億元。

當然,如今機器人的使用場景已經不再局限于工業制造,正如德州儀器中國區技術支持總監師英在第六屆進博會上談到的,“從工業機器人到醫療機器人、陪伴機器人等,我們看到機器人已經在很多場景里被廣泛使用。當然,機器人能夠取得今年的成績,有賴于各行各業非常優秀的企業、非常優秀的科學家和工程師的不懈努力,讓機器人在今天能夠如此廣泛地用于各個領域?!?br />
顯然,德州儀器也是機器人技術發展的重要推動者之一。

機器人發展背后的技術支撐

機器人能夠蓬勃發展得益于背后不斷涌現的創新、適用技術,比如傳統機器人只能執行單一任務,但感知技術、控制技術和計算能力的提升讓最新的柔性機器人可以適應不同的生產需求,執行多種任務。師英認為,更好的機器人技術和產品改善了人類與世界的互動方式。在分享中他不僅提到了如何增強機器人的感知能力,同時也談到了機器人如何讓人類獲得更好的體驗,將關于機器人的科幻故事照進人們的現實生活。

對此,師英在德州儀器機器人分享會上談到了四點:感知、計算、通信和安全。

在計算方面,早期的裝配機器人還談不上AI深度學習,只是通過輸入固定程序讓機器人去精準重復地完成一系列動作。今天的機器人會越來越多地加入AI,這就需要有一個強大的處理器,提供深度學習或者AI的功能,來識別和感知環境里面的各種參數,比如障礙物、物品外形、顏色等,并做出分析和運算。當然,對于不同的應用場景需要不同的算力支撐,德州儀器的TDA4系列處理器,能夠提供最高32TOPS的單芯片算力支持。

在感知方面,機器人需要對環境里的障礙物、人和其他檢測物進行精準的識別,那么就需要傳感器為AI處理器提供各種環境參數。毫米波雷達是工業機器人領域一種非常常見的傳感器,可以對非常細微的運動進行準確的感知,甚至是捕捉人類呼吸時身體微弱的變化。德州儀器能夠提供技術成熟、性價比優異的毫米波雷達傳感器,且在超聲波、溫度、電流等物理量測量傳感器方面也有豐富的產品。

在通信方面,不僅是機器人系統里的各個子系統或者各個部件之間需要高速、準確、實時地通信,機器人設備還可能需要和其他設備聯網起來,有時可能還需要和云端進行通信。所以,如何保障精準、高度完整性和安全地通信也是在機器人系統里持續遇到的挑戰之一。德州儀器能夠為解決這一挑戰,提供豐富的產品和技術支持。

在安全方面,會包含兩個層面,一個是功能安全,另一個是信息安全。功能安全是要保證機器人在工作時信號傳輸不能出錯;信息安全則是要確保通信的過程中信息不能有任何的泄露,也不會被仿冒和出現數據抓取的漏洞。無論是功能安全,還是信息安全,德州儀器長久以來積累的豐富經驗和完整的技術文檔都能夠給用戶帶來很大的賦能價值。

客戶方案現身說法

在本屆進博會上,德州儀器的合作伙伴Techman Robot(達明機器人)展示了一款用于生產制造場景的機器人TM5S,里面用到了幾種主要的德州儀器產品和技術。

其中,這款機器人采用的毫米波雷達為德州儀器的IWR6843毫米波雷達傳感器,工作頻率為60GHz-64GHz,屬于單芯片智能毫米波雷達傳感器——提供60GHz-64GHz頻段內的發射器和接收器,采用四發三收的多天線設計,擁有毫米波信號回波之后的數字處理濾波,并支持點云計算。

IWR6843毫米波雷達傳感器獲得IEC 61508 SIL-2認證,這是一個工業領域里面最通用的國際電工協會所規定的工業功能安全標準。同時,德州儀器為IWR6843毫米波雷達傳感器提供配套的開發工具、開發板和開發文檔。

TM5S工業機器人采用的處理器為德州儀器TDA4系列。這款處理器是一個擁有8個Cortex-A72內核+4個R5F內核的多核異構處理器,可以集成AI算力提供深度學習能力,從8TOPS到16TOPS、32TOPS,有各種不同AI算力組合。另外,這款處理器具有8端口符合TSN標準的千兆以太網交換機和4個PCle交換機,保障高速精準和實時通信。

此外,在TM5S工業機器人的關節控制方面,還用到了德州儀器的實時控制MCU氮化鎵功率器件等產品。

小結

從師英的講解能夠看出,目前機器人的設計思維已經發生了很大的改變,變得更加以人為本,著重強調如何給用戶帶來更好的使用體驗。當然這會給相關產品和技術提出更高的要求,包括處理器方面靈活的算力配置,以及更加多元的傳感器融合等。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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