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邊緣上的AI:協(xié)作機(jī)器人如何快速處理傳感器數(shù)據(jù)

電子設(shè)計(jì) ? 來源:電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2020-12-26 10:43 ? 次閱讀

無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng),還是當(dāng)今最先進(jìn)的協(xié)作機(jī)器人(Cobot),它們都要依靠可生成大量高度可變數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)有助于構(gòu)建更佳的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能AI)模型。而機(jī)器人依靠這些模型變得“自主”,可在動態(tài)的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中做出實(shí)時(shí)決策和導(dǎo)航。

工業(yè)機(jī)器人通常位于“封閉”環(huán)境中,出于安全原因,如果該環(huán)境中有人類進(jìn)入,機(jī)器人會停止移動。但是限制人類/機(jī)器人協(xié)作,也使得很多益處無法實(shí)現(xiàn)。具有自主運(yùn)行功能的機(jī)器人,可以支持安全高效的人類與機(jī)器人的共存。

機(jī)器人應(yīng)用的傳感和智能感知非常重要,因?yàn)闄C(jī)器人系統(tǒng)的高效性能,特別是ML/AI系統(tǒng), 在很大程度上取決于為這些系統(tǒng)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)的傳感器的性能。當(dāng)今數(shù)量廣泛且日益完善和精確的傳感器,結(jié)合能夠?qū)⑺羞@些傳感器數(shù)據(jù)融匯在一起的系統(tǒng),就可以支持機(jī)器人具有越來越好的知覺和意識。

AI的發(fā)展

機(jī)器人自動化一直以來都是制造業(yè)的革命性技術(shù),將AI集成到機(jī)器人中顯然將在未來數(shù)年中使機(jī)器人技術(shù)產(chǎn)生巨大變化。本文探討了當(dāng)今機(jī)器人、自動化和把AI及AI所需數(shù)據(jù)緊緊鏈接在一起從而實(shí)現(xiàn)智能的最重要技術(shù)的某些關(guān)鍵發(fā)展趨勢,還討論了如何在AI系統(tǒng)中使用以及融匯不同的傳感器。

推動機(jī)器人的AI處理技術(shù)至邊緣計(jì)算

ML包括兩個(gè)主要部分:培訓(xùn)和推理,可以在完全相異的處理平臺上執(zhí)行它們。培訓(xùn)通常是以離線方式在桌面上進(jìn)行或在云端完成,并且包括將大數(shù)據(jù)集入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在此階段,實(shí)時(shí)性能或功能都不是問題。培訓(xùn)階段的結(jié)果是在部署時(shí)已經(jīng)有了一個(gè)經(jīng)過培訓(xùn)的AI系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠執(zhí)行特定任務(wù),例如,調(diào)查組裝線上的瓶頸問題、計(jì)算和跟蹤一個(gè)房間內(nèi)的人員或確定賬單是否是偽造的。

但是,為了讓AI實(shí)現(xiàn)其在許多行業(yè)的應(yīng)用前景,在推理(執(zhí)行培訓(xùn)后的ML算法)期間必須實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)完成傳感器數(shù)據(jù)的融合。為此,設(shè)計(jì)師需要在邊緣實(shí)施ML和深度學(xué)習(xí)模型,將推理功能部署到嵌入式系統(tǒng)中。

舉例來說,在工作場所設(shè)立協(xié)作機(jī)器人(如圖1),與人進(jìn)行密切協(xié)作。它需要使用來自近場傳感器及視覺傳感器的數(shù)據(jù),來確保它在成功防止人類受到傷害的同時(shí),支持人類完成對于他們來說有難度的活動。所有這些數(shù)據(jù)都需要實(shí)時(shí)處理,但是云的速度達(dá)不到協(xié)作機(jī)器人需要的實(shí)時(shí)、低延時(shí)響應(yīng)。要攻克這個(gè)瓶頸,人們把當(dāng)今先進(jìn)的AI系統(tǒng)發(fā)展到了邊緣領(lǐng)域,即,機(jī)器人意味著存在于邊緣設(shè)備中。

人類在工廠環(huán)境中與協(xié)作機(jī)器人互動

這種分布式AI模型依賴于高度集成的處理器,這種處理器具有:

· 豐富的外圍設(shè)備組,用于對接不同傳感器

· 高性能處理功能,以運(yùn)行機(jī)器視覺算法

· 加速深入學(xué)習(xí)推理的方法。

此外,所有這些功能還必須高效工作,并且功耗相對低,體積相對小,以便由邊緣承載它們。

隨著ML的普及,我們經(jīng)過功耗和尺寸優(yōu)化的“推理引擎”的可獲得性也越來越高。這些引擎是專為執(zhí)行ML推理而專門設(shè)計(jì)的硬件產(chǎn)品

集成式片上系統(tǒng)(SoC)在嵌入式空間內(nèi)通常是好的選擇,因?yàn)槌苓\(yùn)行深度學(xué)習(xí)推理的各種處理元件外,SoC還集成了使嵌入式應(yīng)用變得完整的許多必要部件。



審核編輯 黃昊宇

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