Les technologies clés fusionnent dans des systèmes robotiques avancés

Juste au moment où les conceptions robotiques entrent dans l'arène commerciale pour servir les secteurs de la fabrication, de la logistique et des services, il est crucial de souligner les principales pierres d'achoppement qui entravent toujours la plus grande adoption des robots.

Alors que le matériel et les logiciels des systèmes robotisés se sont considérablement améliorés, leur trajectoire de conception en évolution rapide montre que beaucoup de choses se passent pour rendre ces appareils plus utiles et intelligents dans une variété d'applications, y compris l'agriculture, l'entreposage, les services de livraison et d'inspection, la fabrication intelligente et plus.

En termes simples, un robot - après avoir pris les données des capteurs et des caméras - se localise et commence à percevoir son environnement. Ensuite, il reconnaît et prédit le mouvement des objets proches, puis planifie son propre mouvement tout en assurant sa sécurité mutuelle et celle des objets proches. Toutes ces actions impliquent beaucoup d'opérations de traitement et de consommation d'énergie.

Il existe trois principaux lieux d'utilisation de l'énergie dans les systèmes de robot :les moteurs et les contrôleurs qui entraînent ou dirigent les robots, les systèmes de détection et les plates-formes de traitement. Une nouvelle génération de capteurs plus intelligents et économes en énergie est nécessaire pour déterminer rapidement et avec précision l'orientation et la position du corps du robot à un coût et une consommation d'énergie inférieurs. Il convient également de mentionner que les robots ne se déplacent pas rapidement, ils ne nécessitent donc généralement pas de processeurs de pointe fonctionnant à des vitesses de plusieurs gigahertz.

Ici, à ce carrefour technologique, toutes les exigences ou défis de conception pour amener les robots à des déploiements de masse conduisent à un élément clé :le système sur puce (SoC). Il exécute divers systèmes de détection ainsi que de puissants algorithmes d'intelligence artificielle (IA) pour permettre une nouvelle génération de robots commerciaux.

Appel pour de nouveaux SoC

Une douzaine d'algorithmes sont généralement traités simultanément et en temps réel pour exécuter des opérations robotiques qui englobent l'odométrie, la planification de trajectoire, la vision et la perception. Cela nécessite une nouvelle génération de SoC qui peuvent amener l'intégration à un tout nouveau niveau. Ces SoC sont nécessaires pour traiter des applications spécialisées telles que le codage clairsemé, la planification de chemin et la localisation et la cartographie simultanées (SLAM).

Puce SDA/SDM845 de Qualcomm (Figure 1 ) met en évidence ce nouveau niveau d'intégration. Outre un processeur Kyro octa-core fonctionnant à 2,8 GHz, il comprend un DSP Hexagon 685 pour le traitement de l'IA sur l'appareil et une vision par ordinateur optimisée pour les mobiles pour la perception, la navigation et la manipulation. Un double processeur de signal d'image (ISP) Spectra 280 14 bits prend en charge des caméras jusqu'à 32 mégapixels (MP) et jusqu'à la capture vidéo 4K à 60 images par seconde.

Figure 1 : les blocs de construction architecturaux de la puce Qualcomm SDM845 pour les conceptions robotiques (Image :Qualcomm)

La plate-forme SoC comprend également une unité de traitement sécurisée (SPU) pour faciliter les capacités de sécurité telles que le démarrage sécurisé, les accélérateurs cryptographiques et l'environnement d'exécution sécurisé (TEE). Pour la connectivité, il prend en charge les liaisons Wi-Fi tout en visant à ajouter la 5G pour permettre une faible latence et un débit élevé pour les robots industriels.

Qualcomm a également introduit la plate-forme Robotics RB3 qui est construite autour de la puce SDA/SDM845. Il est accompagné de la carte de développement et du kit DragonBoard 845c pour le prototypage de conceptions de robots.

Le lecteur d'hyper intégration est également apparent dans les modules embarqués comme Jetson Xavier de Nvidia (Figure 2 ), destiné aux robots de livraison et de logistique. La plate-forme de calcul robotique comprend 9 milliards de transistors et fournit plus de 30 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS). Et il dispose de six processeurs :un processeur ARM64 à huit cœurs, un GPU Volta Tensor Core, deux accélérateurs d'apprentissage en profondeur NVIDIA (NVDLA), un processeur d'image, un processeur de vision et un processeur vidéo.

Comme le montrent les exemples de conception ci-dessus, les accélérateurs d'IA sont un élément clé des SoC et des modules pour les conceptions robotiques. Un examen plus approfondi montre également comment l'IA fonctionne en tandem avec des capteurs et des actionneurs pour effectuer des tâches telles que la perception, la localisation, la cartographie et la navigation.

Intégration de l'IA :un travail en cours

Lorsqu'il s'agit d'augmenter la qualité et la précision de la réponse d'un robot à une situation ou à une tâche donnée, le rôle de la technologie de l'IA devient critique, en particulier dans les opérations de détection et de reconnaissance d'objets.

L'IA emmène les robots au-delà de l'automatisation fournie par les modèles de programmation rigides et leur permet d'interagir avec leur environnement plus naturellement et avec une plus grande précision. Ici, les composants de l'IA fonctionnent main dans la main avec la fonction de traitement d'image du robot pour automatiser les tâches précédemment effectuées par des humains.

Cependant, les concepteurs de robots doivent ajouter plus de fonctionnalités d'IA sans augmenter la taille des composants et la consommation d'énergie. Outre les contraintes de puissance dans les conceptions robotiques, l'adoption commerciale des robots est également entravée par les grands facteurs de forme des appareils.

Figure 2 : le module Jetson Xavier de 80 × 87 mm revendique des performances de calcul au niveau du poste de travail à 1/10 de la taille d'un périphérique de traitement de poste de travail. (Image :Nvidia)

Un autre problème critique est la prise en charge d'une variété de cadres d'IA lorsque les robots industriels et de service commencent à mettre en œuvre des modèles d'inférence pour la détection d'orientation et l'estimation de position.

Capteurs intelligents recherchés

Les systèmes de robots tels que les aspirateurs et les hoverboards nécessitent des capteurs incroyablement stables et hautes performances capables de fonctionner dans des environnements à fortes vibrations. Le traitement de haute précision des éléments sensibles pose des défis supplémentaires aux concepteurs. Par exemple, s'ils utilisent un logiciel pour contrôler des capteurs de mouvement comme des accélérateurs et des gyroscopes, cela augmente les coûts ainsi que le temps de développement requis pour le développement logiciel.

C'est pourquoi les systèmes robotiques nécessitent des solutions de détection plus intégrées. Pour la plate-forme Qualcomm Robotics RB3 mentionnée précédemment, InvenSense, maintenant une société TDK, propose un certain nombre de capteurs et de microphones dotés d'une faible puissance, d'une adaptation de sensibilité étroite et d'un point de surcharge acoustique (AOP) élevé.

La plate-forme RB3 utilise les unités de mesure inertielle (IMU) à six axes d'InvenSense, composées d'un gyroscope à trois axes et d'un accéléromètre à trois axes, d'un capteur de pression barométrique capacitif et de microphones numériques multimodes. Les IMU quantifient les mesures d'horloge externe en temps réel pour assurer une précision de précision, tandis que le capteur de pression mesure une précision relative de 10 cm de dénivelé.

Outre les capteurs de mouvement, les robots utilisent de plus en plus des solutions de capteurs intelligents et de caméras équipées de systèmes de navigation basés sur SLAM qui permettent aux robots de répondre aux exigences difficiles dans des environnements réels. De plus, ces capteurs et caméras intègrent des capacités d'apprentissage automatique pour exécuter des systèmes de vision 3D dans des robots.

Cependant, les développeurs doivent garantir des facteurs de forme réduits et une faible consommation d'énergie tout en intégrant ces capteurs haute résolution dans leurs systèmes de robot. De plus, ces capteurs et caméras devraient pouvoir s'intégrer facilement aux contrôleurs de robot via des interfaces numériques standard.

Comme l'IA, les capteurs intelligents et les caméras sont des ingrédients essentiels dans la recette de la conception de robots, et comme l'IA, ils en sont encore à leurs balbutiements. 2020 devrait apporter une plus grande maturité et des solutions de détection commerciales plus viables qui peuvent servir les systèmes de robot à moindre coût et avec une plus grande précision. C'est à ce moment-là que les robots dépasseront leur rôle de transformation dans les entrepôts et les usines et deviendront un outil collaboratif dans des environnements industriels et de consommation plus vastes au lieu de fonctionner simplement comme un objet intelligent autonome.