如何用传感器和处理器来打造更智能化、更自主的机器人

在基于节能机器人系统的设计中，CPU或GPU处理应该尽可能少。从传感技术的角度来看，TI毫米波雷达是独特的，因为这种传感器可以提供物体之间的间距基于雷达传感器数据，机器人可以根据靠近人和物的位置、速度和轨迹，决定是继续安全驾驶，还是减速甚至终止。

自主机器人是一种智能机器，无需人工干预或干预即可了解其环境并从中导航。虽然自主机器人技术相对较新，但已经在施工现场.库房.它广泛应用于城市和家庭领域。例如，独立机器人适合在仓库周围运输货物，或实施最后一英里配送，而其他类型的机器人适合家庭除尘或修剪草坪。

为了实现自主性，AOD407机器人需要能够在地图环境中感知和定位自己，动态检测周围的障碍物，跟踪这些障碍物，规划到达特定目的地的道路，并控制车辆遵循道路。此外，机器人必须只能在安全的情况下执行这些任务，以防止人身伤害.资产或系统本身带来风险。随着人们更频繁地与机器人互动，他们不仅要有自主权，还要有自主性、移动性和节能性也必须符合功能安全规定。依靠传感器、处理器以及控制装置，设计者可满足国际电工委员会61508等服务检测标准的严格要求。

自主机器人检测注意事项

各种不同类型的传感器可以用来处理自主机器人带来的挑战。这里有两种传感器:

1.视觉传感器。视觉传感器可以有效地模拟人类的视觉和直觉。视觉系统可以处理定位.障碍物检测和碰撞预防等挑战，因为它具有高分辨率的空间覆盖能力，并且可以检查和分类物体。与激光雷达等传感器相比，视觉传感器也的成本效益，但视觉传感器是密集型传感器。

2.用电量大的中央处理器 (CPU) 和图形处理器 (GPU) 它可能会给有限功耗的机器人系统带来挑战。在基于节能机器人系统的设计中，CPU 或 GPU处理应该尽可能少。高效视觉系统中的电影系统(SoC)要以高速率.解决视觉信号链的低功耗和低系统成本。用于视觉处理的SoC务必智能.安全节能。TDA4Cpu系列高度集成，选择异构架构模式，旨在提供尽可能低功耗的计算机视觉特性.深度学习解决.三维视觉表现和视频分析。

3.TI毫米波雷达。应用于机器人TI毫米波雷达是一个相对新颖的概念，但是应用TI一段时间以来，毫米波传感已经完成了自主的概念。在汽车应用中，TI毫米波雷达是一种高级驾驶辅助系统(ADAS)监控汽车周围环境的关键元素之一。你可以放一些类似的东西ADAS机器人领域应用概念(如环顾监管或防撞)。

4.从传感技术的角度来看，TI毫米波雷达是独特的，因为这种传感器可以提供物体之间的间距.速度和到达透视信息可以更好地指导机器人导航，从而减少碰撞。基于雷达传感器数据，机器人可以根据靠近人和物的位置、速度和轨迹，决定是继续安全驾驶，还是减速甚至终止。

使用传感器融合和边缘融合AI处理自主机器人的复杂问题

对于更复杂的应用，任何类型的单独传感器可能不足以完成自主权。最后，多个传感器，如摄像头或雷达，应在同一系统中相互补充。根据传感器集成，使用处理器不同类型传感器的数据有助于应对更复杂的自主机器人挑战。

传感器集成有助于使机器人更准确，并使用边缘人工智能(AI)可以让机器人变得聪明。AI机器人系统可以帮助机器人智能认知.做出决策和执行操作。AI机器人能够智能地检查物体和位置，筛选物体并进行相应的操作。例如，当机器人在杂乱的仓库中导航时，边缘AI它可以帮助机器人推断路径上有什么样的物体(包括人员、箱子、机器，甚至其他机器人)，并决定适合在这些物体周围进行导航。

在规划选用AI在机器人系统中，硬件和软件都有一些设计考虑。TDA4 处理器该系列适用于边缘AI功能硬件加速器可以帮助并行处理计算密集型任务。您可以浏览方便应用程序的边缘AI软件开发环境有利于简化和加速APP开发和硬件部署过程。您可以阅读“内嵌式边沿AI简化应用开发指南”一篇文章，深入分析展一只手臂的力量TI免费工具、软件和服务。

结语

设计更智能.更独立的机器人是继续提高自动化水平的先决条件。机器人适用于仓库和分销行业，然后跟上和促进电子商务的发展。机器人还可以做日常家务，如除尘和除草。独立机器人的应用可以提高生产力和效率，有利于改善我们的生活，给生活带来更多的价值。

处理器传感器导航检测视觉系统

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