设计更安全、智能、高效的自主机器人
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自主机器人是智能机器，无需人工控制或干预即可理解和导航其环境。尽管自主机器人技术相对年轻，但在工厂、仓库、城市和家庭中，自主机器人有许多不同的用例。例如，自主机器人可用于在仓库周围运输货物，或执行最后一英里交付，而其他种类的自主机器人则可以吸尘或修剪草坪。
自主性要求机器人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，规划到达指定目的地的路线，并控制车辆遵循该计划。此外，机器人必须仅在安全的情况下执行这些任务，避免对人类、财产或自主系统本身构成风险的情况。
随着机器人比以往任何时候都更接近人类工作，它们不仅必须具有自主性、移动性和节能性，而且还必须满足功能安全要求。传感器、处理器和控制设备可以帮助设计人员达到功能安全标准的严格要求，例如国际电工委员会 (IEC) 61508。
自主机器人感应的注意事项
没有传感器的机器人将不可避免地撞到障碍物，包括墙壁、其他机器人或人类，并可能导致严重伤害。有几种不同类型的传感器可以帮助解决自主机器人带来的挑战。
视觉传感器密切模拟人类的视觉和感知。视觉系统可以解决定位、障碍物检测和避免碰撞的挑战，因为它们具有高分辨率的空间覆盖范围，并且不仅能够检测对象而且能够对这些对象进行分类。与激光雷达等传感器相比，视觉传感器也更具成本效益。但是，视觉传感器的计算量非常大。
耗电的中央处理单元 (CPU) 和图形处理单元 (GPU) 可能对功率受限的自主机器人系统构成挑战。在设计节能机器人系统时，应尽量减少基于 CPU 或 GPU 的处理。
高效视觉系统中的片上系统 (SoC) 应以高速和低功耗处理视觉信号链，并优化系统成本。 SoC 还必须卸载计算密集型任务，例如原始图像处理、去扭曲、立体深度估计、缩放、图像金字塔生成和深度学习，以实现最大系统效率。用于视觉处理的 SoC 必须是智能、安全和节能的，这可以在异构 SoC 架构中实现高水平的片上集成。
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