使用传感器融合和边缘AI解决自主机器人的复杂问题使用传感器融合和边缘AI解决自主机器人的复杂问题通过传感器集成，处理器中不同类型传感器的数据有助于应对一些更复杂的自主机器人挑战。
自主机器人是一种智能机器，无需人工控制或干预即可了解其环境并从中导航。虽然自主机器人技术相对较新，但已经在工厂工作.仓库.它广泛应用于城市和家庭领域。例如，独立机器人可以用来运输仓库周围的货物，或者进行最后一英里的配送，而其他类型的机器人可以用来清洁或修剪家庭草坪。
为了实现自主权，ADM810TART-REEL7机器人需要能够在地图环境中感知和定位自己，动态检测周围的障碍物，跟踪这些障碍物，计划到达指定目的地的路线，并控制车辆遵循路线。此外，机器人必须只能安全地执行这些任务，以避免个人、财产或系统本身带来风险。随着人与机器人之间的互动越来越频繁，他们不仅需要自主权，还需要自主权.移动性和节能性也需要满足功能安全要求。借助传感器、设计人员能够满足国际电工委员会61508等功能安全标准的严格要求。
独立机器人检测注意事项
各种不同类型的传感器可以用来解决自主机器人的挑战。这里有两种类型的传感器:
1.视觉传感器。视觉传感器可以有效地模拟人类的视觉和感知。视觉系统可以处理定位.障碍物检测和碰撞预防等挑战，因为它们具有高分辨率的空间覆盖能力，并且可以检测和分类物体。视觉传感器比激光雷达等传感器具有更高的成本效益，但视觉传感器是计算密集型传感器。
2.耗电量大的中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)它可能会给有限功耗的机器人系统带来挑战。在基于节能机器人系统的设计中，CPU或GPU应该尽量少处理。高效视觉系统中的电影系统(SoC)应以高速率.低功耗和低系统成本处理视觉信号链。视觉处理SoC必须智能.安全节能。TDA4处理器系列高度集成，采用异构架构设计，旨在为计算机提供计算机视觉性能、深度学习处理、立体视觉功能和视频分析。
3.TI毫米波雷达。在机器人应用中使用TI毫米波雷达是一个相对新颖的概念，但是使用它，TI一段时间以来，毫米波传感实现了自主的概念。在汽车应用中，TI毫米波雷达是一种高级驾驶辅助系统(ADAS)一个用于监控车辆周围环境的关键元件。你可以放一些类似的ADAS机器人领域应用概念(如环视监控或防撞)。
4.从传感技术的角度来看，TI毫米波雷达是独一无二的，因为这种传感器可以提供物体之间的距离.速度和到达角度信息可以更好地引导机器人导航，从而避免冲击。根据雷达传感器的数据，机器人可以根据接近人或物的位置.速度和轨迹，决定是继续安全行进，还是减速甚至停止。
使用传感器融合和边缘AI解决自主机器人的复杂问题
对于更复杂的应用程序，任何类型的单个传感器都可能不足以实现自主权。最终，多个传感器，如相机或雷达，应该在同一系统中相互补充。通过传感器集成，处理器中不同类型传感器的数据有助于应对一些更复杂的自主机器人挑战。
传感器集成有助于使机器人更准确，并使用边缘人工智能(AI)可以使机器人变得智能化。AI机器人系统的集成可以帮助机器人智能感知.决策和执行操作。AI机器人能够智能地检测物体及其位置，对物体进行分类，并进行相应的操作。例如，当机器人在杂乱的仓库中导航时，边缘AI它可以帮助机器人推断路径上有什么样的物体(包括人员).箱子.机器，甚至其他机器人)，并决定在这些物体周围进行适当的导航。
在设计采用AI在机器人系统中，硬件和软件都有一些设计考虑。TDA处理器系列适用于边缘AI功能硬件加速器可以帮助实时处理计算密集型任务。可访问易于使用的边缘AI软件开发环境有助于简化和加速应用程序开发和硬件部署过程。
结语
设计更智能.更独立的机器人是继续提高自动化水平的必要条件。机器人可用于仓库和分销领域，以跟上和促进电子商务的发展。机器人还可以做日常家务，如除尘和除草。使用独立的机器人可以提高生产力和效率，帮助改善我们的生活，给生活更多的价值。