より安全で、インテリジェントで、効率的な自律型ロボットの設計
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自律型ロボットは、人間の制御や介入なしに環境を理解してナビゲートできるインテリジェントなマシンです。自律型ロボットの技術は比較的若いですが、工場、倉庫、都市、家庭での自律型ロボットのさまざまな使用例があります。たとえば、自律型ロボットを使用して倉庫内で商品を輸送したり、ラストワンマイルで配達したりできますが、他の種類の自律型ロボットを使用すると、家に掃除機をかけたり、芝生を刈ったりできます。
自律性には、ロボットがマップされた環境内で自分自身を感知して方向付け、周囲の障害物を動的に検出し、それらの障害物を追跡し、指定された目的地に到達するためのルートを計画し、その計画に従うように車両を制御できることが必要です。さらに、ロボットは安全な場合にのみこれらのタスクを実行する必要があり、人、財産、または自律システム自体にリスクをもたらす状況を回避します。
ロボットはこれまで以上に人間の近くで動作するため、自律的、移動可能、エネルギー効率が高いだけでなく、機能安全要件も満たす必要があります。センサー、プロセッサー、および制御デバイスは、設計者が国際電気標準会議（IEC）61508などの機能安全規格の厳しい要件に到達するのに役立ちます。
自律型ロボットでのセンシングに関する考慮事項
センサーのないロボットは、必然的に壁、他のロボット、人間などの障害物に衝突し、重傷を負う可能性があります。自律型ロボットがもたらす課題の解決に役立つセンサーには、いくつかの種類があります。
視覚センサーは、人間の視覚と知覚を厳密にエミュレートします。ビジョンシステムは、高解像度の空間カバレッジと、オブジェクトを検出するだけでなくそれらのオブジェクトを分類する機能を備えているため、ローカリゼーション、障害物検出、および衝突回避の課題を解決できます。ビジョンセンサーは、LiDARのようなセンサーと比較した場合、コスト効率も高くなります。ただし、視覚センサーは非常に計算量が多くなります。
電力を大量に消費する中央処理装置（CPU）とグラフィックス処理装置（GPU）は、電力に制約のある自律型ロボットシステムに課題をもたらす可能性があります。エネルギー効率の高いロボットシステムを設計する場合、CPUベースまたはGPUベースの処理は最小限に抑える必要があります。
効率的なビジョンシステムのシステムオンチップ（SoC）は、最適化されたシステムコストで、ビジョン信号チェーンを高速かつ低電力で処理する必要があります。 SoCは、システム効率を最大化するために、生画像処理、歪み補正、ステレオ深度推定、スケーリング、画像ピラミッド生成、ディープラーニングなどの計算集約型タスクもオフロードする必要があります。ビジョン処理に使用されるSoCは、スマートで安全、かつエネルギー効率が高く、異種SoCアーキテクチャでの高レベルのオンチップ統合を実現できる必要があります。
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