I robot autonomi sono macchine intelligenti in grado di comprendere e muoversi nel proprio ambiente senza alcun controllo o intervento umano. Sebbene si tratti di una tecnologia relativamente giovane, esistono diversi casi di utilizzo di robot autonomi in fabbriche, magazzini, città e abitazioni. Ad esempio, i robot possono essere utilizzati per il trasporto di merci nei magazzini, come illustrato nella Figura 1, o per consegne all’ultimo miglio, mentre altri tipi di robot possono aspirare la polvere in casa o falciare i prati. Per potersi muovere in maniera autonoma i robot devono essere dotati di sensori e di opportuni processori.
Figura 1: Un robot per il trasporto delle merci in un magazzino
L’autonomia richiede che i robot siano in grado di percepire e orientarsi all’interno di un ambiente mappato, individuare dinamicamente gli ostacoli circostanti, tenere traccia di tali ostacoli, pianificare il percorso per raggiungere una certa destinazione e controllare che il veicolo segua il percorso. Inoltre, il robot deve svolgere questi compiti solo quando è possibile farlo in sicurezza, evitando situazioni che comportano rischi per l’uomo, la proprietà o il sistema stesso. E poiché i robot operano sempre più vicino agli esseri umani, è necessario che siano non solo autonomi, mobili ed efficienti sul piano energetico, ma anche conformi ai requisiti di sicurezza funzionale. I sensori, i processori e i dispositivi di controllo possono aiutare i progettisti a soddisfare i rigorosi requisiti degli standard di sicurezza funzionale, come la norma 61508 del Comitato elettrotecnico internazionale (IEC).
Considerazioni sulla capacità di rilevamento dei robot autonomi
Per risolvere le sfide poste dai robot autonomi sono disponibili diversi tipi di sensori. Qui di seguito esaminiamo in dettaglio due di questi:
Sensori di visione
I sensori di visione emulano accuratamente la visione e la percezione umana. I sistemi di visione possono risolvere eventuali problemi di localizzazione, rilevamento degli ostacoli e prevenzione delle collisioni perché hanno una copertura spaziale ad alta risoluzione e la capacità non solo di rilevare gli oggetti, ma anche di classificarli. I sensori di visione sono inoltre più economici rispetto ai sensori Lidar, tuttavia richiedono un’elevata intensità di calcolo.
Le unità di elaborazione centrale (CPU) e di elaborazione grafica (GPU) ad alto consumo di energia possono rappresentare un problema per i sistemi robotizzati con vincoli di potenza. Nella progettazione di un sistema robotizzato a basso consumo energetico, l’elaborazione basata su CPU o GPU dovrebbe essere minima. Il SoC (System on a Chip) in un sistema di visione efficiente dovrebbe elaborare la catena di segnali di visione ad alta velocità e bassa potenza, ottimizzando così costi di sistema. I SoC utilizzati per l’elaborazione della visione devono essere intelligenti, sicuri ed efficienti a livello energetico. La famiglia di processori TDA4 è una linea di processori altamente integrati, progettati con un’architettura eterogenea per garantire prestazioni di visione a computer, elaborazione dell’apprendimento approfondito, capacità di visione stereo e analisi video, il tutto con un consumo minimo di potenza.
Radar a onde millimetriche (mmWave)
L’utilizzo del radar mmWave nelle applicazioni robotizzate è un concetto relativamente nuovo, ma l’idea di utilizzare la tecnologia di rilevamento mmWave di TI per ottimizzare l’autonomia è nota da tempo. Nelle applicazioni automotive, il radar mmWave è uno dei componenti essenziali dei sistemi di assistenza alla guida (ADAS) e viene utilizzato ad esempio per monitorare l’ambiente circostante di un veicolo. Alcuni di queste funzionalità ADAS, come il monitoraggio dell’area circostante o la prevenzione delle collisioni, possono essere applicate direttamente alla robotica.
Il radar mmWave presenta caratteristiche di rilevamento uniche nel suo genere, poiché fornisce informazioni sul raggio d’azione, la velocità e l’angolo di arrivo degli oggetti che permettono al robot di muoversi evitando possibili collisioni. Grazie ai dati forniti dal sensore radar, il robot può decidere se proseguire in sicurezza lungo il suo percorso, rallentare o addirittura fermarsi a seconda della posizione, della velocità e della traiettoria di una persona o di un oggetto in avvicinamento, come illustrato nella Figura 2.
Figura 2: Un robot da magazzino utilizza il rilevamento radar
“Fusione” dei sensori ed Edge AI per risolvere i problemi complessi dei robot autonomi
Nelle applicazioni più complesse, un unico sensore potrebbe non essere sufficiente per consentire l’autonomia, a prescindere dal tipo di sensore utilizzato. All’interno di un sistema, i sensori come la fotocamera o il radar dovrebbero infatti completarsi a vicenda. Attraverso la cosiddetta fusione dei sensori è possibile utilizzare i dati da diverse modalità dei sensori su un processore per risolvere alcune delle sfide più complesse associate ai robot autonomi.
Mentre la fusione dei sensori consente ai robot di essere più precisi, l’uso dell’intelligenza artificiale all’edge può contribuire a renderli più intelligenti. Integrare l’intelligenza artificiale alla periferia dei sistemi robotici può aiutare i robot a percepire l’ambiente circostante, prendere decisioni ed eseguire le azioni in modo intelligente. Un robot con funzionalità edge AI può rilevare in modo intelligente l’oggetto e la sua posizione, classificare l’oggetto e agire di conseguenza. Ad esempio, quando un robot si muove in un magazzino trafficato, l’intelligenza artificiale può aiutare il robot a dedurre che tipo di oggetti (tra cui esseri umani, scatole, macchinari o anche altri robot) si trovano lungo il suo percorso e a decidere le azioni più appropriate per aggirarli.
Video: Texas Instruments
Quando si progetta un sistema robotico con AI incorporata, è opportuno tenere in considerazione sia l’hardware che il software. La famiglia di processori TDA4 è dotata di acceleratori hardware per funzioni Edge AI che supportano le attività ad alta intensità di calcolo in tempo reale. L’accesso a un ambiente di sviluppo software Edge AI di facile utilizzo può semplificare e velocizzare i processi di sviluppo delle applicazioni e di implementazione dell’hardware. Per maggiori informazioni sugli strumenti gratuiti, il software e i servizi di TI creati per supportare il processo di sviluppo, leggere l’articolo “Come semplificare lo sviluppo di applicazioni Edge AI embedded”.
Conclusioni
Progettare robot più intelligenti e autonomi è una necessità per continuare a migliorare l’automazione. I robot possono essere utilizzati nei magazzini e nel settore delle consegne per stare al passo con le innovazioni e migliorare la crescita dell’e-commerce. I robot possono eseguire attività domestiche banali come aspirare la polvere e falciare i prati. L’uso di robot autonomi consente di ottimizzare la produttività e l’efficienza, per migliorare e aggiungere valore alle nostre vite.
Risorse supplementari
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