より安全・スマート・効率的な自律ロボットの構築

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自律ロボットは、人間の制御や介入なしに環境を理解しナビゲートできる知能機械です。自律ロボット技術は比較的若いですが、工場、倉庫、都市、家庭で多くのユースケースがあります。例えば、自律ロボットは倉庫内での商品輸送やラストワンマイル配送に使用されたり、他の種類では家庭の掃除や芝刈りを行ったりします。

自律性には、ロボットがマッピングされた環境内で自己を感知・方向付けし、周囲の障害物を動的に検知・追跡し、指定された目的地に到達するルートを計画し、その計画に従って車両を制御することが要求されます。さらに、人間、財産、自律システム自体にリスクをもたらす状況を回避し、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ます。

ロボットがこれまで以上に人間と近接して作業するようになる中、自律的、モバイル、エネルギー効率が良いだけでなく、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、制御デバイスは、IEC 61508などの厳格な機能安全規格の要件を設計者が満たすのを支援します。

自律ロボットにおけるセンシングの考慮事項

センサーのないロボットは、壁、他のロボット、人間など障害物に必ず衝突し、深刻な怪我を引き起こす可能性があります。自律ロボットが直面する課題を解決するために、いくつかの異なるタイプのセンサーがあります。

ビジョンセンサーは人間の視覚と知覚を密接に模倣します。ビジョンシステムは、高解像度の空間カバレッジと、オブジェクトを検知するだけでなく分類する能力があるため、自己位置推定、障害物検知、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てコスト効率も優れています。しかし、ビジョンセンサーは計算集約的です。

電力を大量に消費するCPU（中央処理装置）とGPU（グラフィック処理装置）は、電力制約のある自律ロボットシステムで課題となります。エネルギー効率の良いロボットシステムを設計する際、CPUまたはGPUベースの処理は最小限に抑えるべきです。

効率的なビジョンシステムのSoC（System-on-Chip）は、ビジョン信号チェーンを高速・低消費電力で処理し、最適化されたシステムコストで実現する必要があります。また、生画像処理、デワーピング、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的タスクをオフロードする必要もあります。ビジョン処理に使用されるSoCは、スマート、安全、エネルギー効率が良くなければならず、ヘテロジニアスSoCアーキテクチャでの高レベルなオンチップ統合によって達成できます。

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