ZHCAD76 October   2023 AM69A

 

  1.   1
  2.   摘要
  3. 1引言
  4. 2定位和建图
    1. 2.1 同步定位与建图
    2. 2.2 图形 SLAM
    3. 2.3 定位
  5. 3周围环境感知
  6. 4规划路线
  7. 5总结

引言

自主移动机器人 (AMR) 有助于提高制造、仓储、物流等领域的生产力和运营效率。例如,AMR 可在仓库和物流中心搬运包裹,用真空吸尘器清洁地板,以及在餐厅供应食品和饮料。早期 AMR 通常在人类无法进入的工作区内运行,并在地面的车道和 AprilTag 引导下沿着预定义路径导航。因此,早期 AMR 不需要大量的传感器和严格的功能安全特性。这种遵循预定义路径的机器人也称为自动导航车 (AGV)。与之不同的是,最近的 AMR 配备了先进的传感器,可在与人类共用的工作区内运行,并在环境中自由而安全地导航,从而在指定位置执行分配的任务,尽可能减少了人工干预。

图 1-1 所示,AMR 要实现安全自主导航,需要完成三项主要任务:定位、感知和规划。首先,移动机器人必须知道自己在工作区中的位置。精确定位是实现自主导航的最低要求。定位后,移动机器人必须感知移动物体(包括人类和其他运行中的机器人)的动态环境。接下来,机器人必须规划一条通往目的地的路径,以相应地控制自己,避免出现导致安全问题的情况。本文讨论了这些任务的实现原理和固有挑战,同时重点介绍了定位和建图。

GUID-20230918-SS0I-8PDF-QZBJ-NVKGWPH6NZ8V-low.svg图 1-1 自主导航的三项主要任务

AM69A 处理器是一款异构微处理器,专为采用传统分析和 AI 算法的高性能计算应用而构建。关键元件包括八核 Arm® Cortex® A72、视觉处理加速器 (VPAC)、具有矩阵乘法加速器 (MMA) 的四核 C7x 数字信号处理器 (DSP)、图形处理单元 (GPU)、视频编解码器、隔离式 MCU 岛等。VPAC 具有多个加速器,包括视觉成像子系统 (VISS),即图像信号处理器 (ISP)、镜头失真校正 (LDC) 和多标量 (MSC)。图 1-2 所示为 AM69A 简化方框图。更多详细信息,请参阅 AM69x 处理器,器件修订版本 1.0 数据表。在智能摄像头应用中使用 AM69A 实现高级 AI 视觉处理 技术白皮书中介绍了 AM69A 的多摄像头 AI 用例。该白皮书解释了 AM69A 为何是同时运行所有三项任务来实现自主导航的理想处理器。

GUID-20230918-SS0I-SJQT-9VDQ-NP4HVCNRJTXX-low.svg图 1-2 AM69A 简化方框图