0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

毫米波技术如何为自主机器人提供边缘智能

电子设计 来源:电子设计 作者:电子设计 2022-01-19 14:43 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

在我的上一篇博文中,我讨论了德州仪器TI)毫米波(mmWave)传感器如何为工厂中的机械臂提供边缘智能。现在,我想讨论毫米波技术如何为自主机器人提供边缘智能,使传感器能够做出实时决策,以减缓或停止机器人,并确保其在工业机器人应用中的持续性能。

TI毫米波传感器可用于旨在帮助工业机器人避免碰撞的系统中,解决同人类和其他物体相互作用的机器人协同互动的关键问题。若边缘需要额外的机器学习处理,毫米波传感器可与工业级处理器(如Sitara™处理器)无缝协作,以提供额外智能。

就像汽车先进的驾驶员辅助系统可使用毫米波进行环绕全景监控和障碍物探测一样,毫米波传感器有助于解决自动导引车(如物流机器人、运载工具、叉车和液压车)的类似挑战,如图1所示。

3D点云探测

具有三发射器和四接收器天线配置的毫米波传感器可在方位角和仰角平面上使用角度信息实现最大30 m的3D物体探测,以便从高处探测物体。这对于叉车这样的车辆极其有用,因为它的传感器位于离地面较高的位置。单个传感器能够在120度视野范围内探测物体,从而最大限度地减少环绕监测系统所需的传感器数量。

高分辨率、准确探测

由于毫米波传感器在4 GHz带宽下工作,因此可识别间隔4 cm的单独物体,并在可能被漆黑、灰尘或物理屏障遮挡的区域中操作。这种高分辨率能力是必要的,以便传感器准确地计数和识别物体或人员,并实时触发适当动作,比如在碰撞之前停止机器人。

除实时物体感测和避碰外,毫米波传感器还提供额外功能,以使智能工业机器人成为可能。

地速和边缘探测

TI 毫米波技术通过多普勒频移提供亚毫米级精度和高分辨率,实现精确的地速感测,使传感器系统能够计算车辆的地面速度并探测地面边缘,例如车轮可能滑动的装卸凉台,以避免不可恢复的情况。

透明物体探测

TI 毫米波传感器可以探测透明物体,如玻璃和塑料以及暗物,这可能对某些光基技术有所挑战。提高探测精度有助于避免与玻璃屏障或物体碰撞等潜在意外事故。

符合SIL-2标准

TI的60 GHz 毫米波传感器可帮助系统满足IEC安全完整性等级(SIL)-2标准,以便在人机交互密切时进行事件管理。在设计SIL-2认证系统时,工程师可直接使用TI 毫米波传感器提供可能需要系统实施额外安全处理器系统或冗余传感器系统从而获得认证的功能。

自主机器人中的TI毫米波传感器

作为数字信号处理器的一部分,TI高度集成的毫米波雷达传感器具有先进的聚类和跟踪算法,可在边缘提供智能自治。图2所示为带有集成处理的TI 毫米波芯片。

由于TI 毫米波传感器不受环境(雨、灰尘、烟雾)和照明条件的影响,且可通过塑料等材料感知,因此它们无需外部透镜、孔径或传感器表面就可有效探测机器人路径中的物体。

更多边缘智能

深度学习是机器学习的一个子集,在工业领域越来越受欢迎。TI提供硬件和软件支持,帮助设计人员为包括机器人技术在内的各种应用带来深度学习推理。

对于发生智能传感器自带数据处理能力不足的应用,配备高达1.5 GHz高性能Arm®Cortex®-A15内核以及双核C66x处理器的Sitara Am57x处理器系列能够运行深度学习推理和传统的机器视觉算法,可解决预测性维护和剩余使用寿命等应用的机器学习需求,或者基于超出现有功能的传感器输入做出决策。Sitara AM57x处理器为工业通信(EtherCAT、Profinet、时间敏感网络、Profibus、以太网/互联网协议)提供专用硬件,可用作机器人控制器的中央处理单元。

总之,用于稳健物体探测的集成毫米波传感解决方案以及用于增强机器学习的Sitara处理器,为机械臂的区域扫描仪或自主机器人避撞提供了智能解决方案。请参阅我们的资源开始开发。

审核编辑:何安

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 嵌入式处理
    +关注

    关注

    0

    文章

    341

    浏览量

    10450
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    24GHz毫米波雷达模块:人体存在感知特点在智能家居应用的“技术解剖”

    ,重新定义与空间的交互方式。本文将深度解析24GHz毫米波雷达的技术原理,并提供创新微(minewsemi)模块的开发指南,助力电子发烧友打造“懂你”的
    的头像 发表于 11-17 16:09 236次阅读

    全国产化毫米波雷达模组技术解析及智能感知应用方案指南

    一、市场分析与行业趋势 1.1 毫米波雷达市场前景 随着智能家居、安防监控、智慧照明等领域的快速发展,毫米波雷达作为非接触式感知技术正迎来爆发式增长。2023年全球
    的头像 发表于 10-24 11:25 252次阅读

    医疗 AI 机器人迈入 “实时智能时代”,杰和科技 LH85 边缘计算盒成关键推手

    为复杂操作提供毫米级支持,医疗AI机器人的应用深度与广度持续拓展。而这一切高效运转的背后,离不开边缘计算技术的强力支撑,杰和科技LH85
    的头像 发表于 10-22 11:33 543次阅读
    医疗 AI <b class='flag-5'>机器人</b>迈入 “实时<b class='flag-5'>智能</b>时代”,杰和科技 LH85 <b class='flag-5'>边缘</b>计算盒成关键推手

    工业机器人的特点

    的基础,也是三者的实现终端,智能制造装备产业包括高档数控机床、工业机器人、自动化成套生产线、精密仪器仪表、智能传感器、汽车自动化焊接线、柔性自动化生产线、智能农机、3D 打印机等领域。
    发表于 07-26 11:22

    【「# ROS 2智能机器人开发实践」阅读体验】视觉实现的基础算法的应用

    阅读心得体会:ROS2机器人视觉与地图构建技术 通过对本书第7章(ROS2视觉应用)和第8章(ROS2地图构建)的学习,我对机器人视觉感知和自主导航的核心
    发表于 05-03 19:41

    【「# ROS 2智能机器人开发实践」阅读体验】+内容初识

    机器人技术的飞速发展,ROS 2 作为其核心工具之一,为开发者提供了强大的支持。与传统的理论书籍不同,本书深入浅出地讲解了 ROS 2 的架构、开发流程以及在智能
    发表于 04-27 11:24

    ADAS和防撞系统中的毫米波雷达方案

    汽车雷达是极可靠的传感器技术,有不同类型的雷达用于汽车应用。毫米波(mmWave)雷达因其无论大气条件多么恶劣都能稳定地探测目标而广受欢迎。在各种传感器中,应用于汽车中的毫米波雷达对于智能
    的头像 发表于 04-07 09:47 1826次阅读
    ADAS和防撞系统中的<b class='flag-5'>毫米波</b>雷达方案

    基于IMX219和IWR6843ISK的人形机器人毫米波雷达感应和传感器融合

    ”。 欢迎来到 《人形机器人专题》 我们将为大家带来四篇系列文章 从不同方面对人形机器人进行知识解析 本文为系列最后一篇文章 将聚焦 人形机器人中的毫米波雷达感应和传感器融合 人形
    的头像 发表于 03-03 08:51 2002次阅读
    基于IMX219和IWR6843ISK的人形<b class='flag-5'>机器人</b><b class='flag-5'>毫米波</b>雷达感应和传感器融合

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】2.具身智能机器人的基础模块

    具身智能机器人的基础模块,这个是本书的第二部分内容,主要分为四个部分:机器人计算系统,自主机器人的感知系统,自主机器人的定位系统,
    发表于 01-04 19:22

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】2.具身智能机器人大模型

    中取得了令人瞩目的效果。 阅读感悟 从传统的手动编程到借助大模型实现智能化、自主化,从单一模态的交互到多模态信息的深度融合,再到扩散模型的应用,机器人控制技术正在以惊人的速度进化。这不
    发表于 12-29 23:04

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】1.初步理解具身智能

    重要。 书中还详细介绍了支持具身智能机器人的核心技术系统,包括自主机器人计算系统、感知系统、定位系统及规划和控制系统。 本书共分5个部分。 第1部分(第1章和第2章)介绍具身
    发表于 12-28 21:12

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】1.全书概览与第一章学习

    非常感谢电子发烧友提供的这次书籍测评活动!最近,我一直在学习大模型和人工智能的相关知识,深刻体会到机器人技术是一个极具潜力的未来方向,甚至可以说是推动时代变革的重要力量。能参与这次活动
    发表于 12-27 14:50

    《具身智能机器人系统》第7-9章阅读心得之具身智能机器人与大模型

    研读《具身智能机器人系统》第7-9章,我被书中对大模型与机器人技术融合的深入分析所吸引。第7章详细阐述了ChatGPT for Robotics的核心
    发表于 12-24 15:03

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】+初品的体验

    《具身智能机器人系统》 一书由甘一鸣、俞、万梓燊、刘少山老师共同编写,其封面如图1所示。 本书共由5部分组成,其结构和内容如图2所示。 该书可作为高校和科研机构的教材,为学生和研究人员提供
    发表于 12-20 19:17

    《具身智能机器人系统》第1-6章阅读心得之具身智能机器人系统背景知识与基础模块

    物理交互纳入智能系统的核心要素。 第3章是探讨机器人计算系统。这一章节详细阐述了自主机器人的软硬件架构。计算系统需要满足机器人任务对算法的精度、实时性和功耗要求。书中介绍的多传感器融合
    发表于 12-19 22:26