Concevoir des robots autonomes plus sûrs, intelligents et efficaces

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Les robots autonomes sont des machines intelligentes capables de comprendre et de naviguer dans leur environnement sans contrôle ni intervention humaine. Bien que la technologie des robots autonomes soit relativement jeune, il existe de nombreux cas d'utilisation différents de robots autonomes dans les usines, les entrepôts, les villes et les maisons. Par exemple, les robots autonomes peuvent être utilisés pour transporter des marchandises dans les entrepôts ou effectuer la livraison du dernier kilomètre, tandis que d'autres types de robots autonomes peuvent aspirer les maisons ou tondre les pelouses.

L'autonomie exige que les robots puissent détecter et s'orienter dans un environnement cartographié, détecter dynamiquement les obstacles qui les entourent, suivre ces obstacles, planifier leur itinéraire pour atteindre une destination spécifiée et contrôler le véhicule pour suivre ce plan. De plus, le robot doit effectuer ces tâches uniquement lorsqu'il est sécuritaire de le faire, en évitant les situations qui présentent des risques pour les humains, les biens ou le système autonome lui-même.

Les robots travaillant plus que jamais à proximité des humains, ils doivent non seulement être autonomes, mobiles et économes en énergie, mais également répondre aux exigences de sécurité fonctionnelle. Les capteurs, les processeurs et les dispositifs de contrôle peuvent aider les concepteurs à atteindre les exigences rigoureuses des normes de sécurité fonctionnelle, telles que la Commission électrotechnique internationale (CEI) 61508.

Considérations relatives à la détection dans les robots autonomes

Un robot sans capteurs s'écrasera inévitablement contre des obstacles, y compris des murs, d'autres robots ou des humains, et pourrait entraîner des blessures graves. Il existe plusieurs types de capteurs différents qui peuvent aider à résoudre les défis posés par les robots autonomes.

Les capteurs de vision imitent étroitement la vision et la perception humaines. Les systèmes de vision peuvent résoudre les défis de la localisation, de la détection d'obstacles et de l'évitement des collisions car ils ont une couverture spatiale à haute résolution et la capacité non seulement de détecter des objets, mais aussi de classer ces objets. Les capteurs de vision sont également plus rentables que les capteurs comme le LiDAR. Cependant, les capteurs de vision sont très gourmands en calculs.

Les unités centrales de traitement (CPU) et les unités de traitement graphique (GPU) gourmandes en énergie peuvent poser un défi dans les systèmes de robots autonomes à puissance limitée. Lors de la conception d'un système robotique économe en énergie, le traitement basé sur le processeur ou le processeur graphique doit être minimal.

Le système sur puce (SoC) d'un système de vision efficace doit traiter la chaîne du signal de vision à haute vitesse et à faible puissance, avec des coûts système optimisés. Le SoC doit également décharger les tâches de calcul intensives telles que le traitement des images brutes, le redressement, l'estimation de la profondeur stéréo, la mise à l'échelle, la génération de pyramides d'images et l'apprentissage en profondeur pour une efficacité maximale du système. Les SoC utilisés pour le traitement de la vision doivent être intelligents, sûrs et économes en énergie, ce qui permet d'atteindre des niveaux élevés d'intégration sur puce dans une architecture SoC hétérogène.

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