将人形机器人带入现实世界需要什么？阅读我们专家的见解

关键要点：

• 半导体是将人形机器人从专业工厂环境扩展到现实世界部署的关键推动力。
• 人形机器人需要融合摄像头、毫米波雷达、触觉反馈传感器和位置编码器的数据，才能做出明智的决策。
• 先进的人形机器人设计可以超过 50 个自由度，这需要对传感、计算、通信和电机控制进行紧密的系统级集成，才能可靠地同步运动。

没人想叠衣服，但如果机器人能帮您叠呢？

这就轮到人形机器人登场了。人形机器人市场预计在 2050 年将达到 5 万亿美元。长期以来，人们一直将其视为未来科技，但工程师们已经制造出了能够在工厂环境中工作的人形机器人。

而这只是其全部潜力的冰山一角。要实现更多，半导体将比以往任何时候都更为关键。

传统上，人工智能 (AI) 一直被用于分析数据以及生成见解来支持人类决策。

“AI 正在变得实体化，而人形机器人就是我们真正能够看到这一点的领域之一，”，TI 机器人与自动化总经理 Giovanni Campanella 表示。

物理 AI 是这些 AI 模型在现实世界的体现，它使人形机器人能够操纵物体或在复杂的环境中穿行。

Giovanni 表示：“这些能力只有得益于半导体技术的进步才有可能实现。”

我们请专家们解释了半导体技术如何推动人形机器人从专业应用走向可扩展的现实系统，以及实现大规模部署需要什么。

扩展感知世界的能力

正如我们利用感官来看和感受一样，工程师们也为人形机器人配备了传感器来感知周围环境。

例如，检测物体需要可靠的摄像头传感器来实现视觉和空间感知，还需要触觉反馈传感器来区分各种任务，例如以扭矩拉动电缆或开门。

但只靠单一传感器是不能够独立感知环境的。

“毫米波雷达技术通过在极具挑战性的光照、灰尘、雾气和遮挡条件下提供可靠的感知能力，为摄像头和其他传感器提供了补充”，TI 机器人系统经理 German Aguirre 表示。与此同时，位置编码器为机器人提供关于其肢体位置的反馈。

Giovanni 表示：“这就是为什么结合多种传感模态的数据至关重要。这种设计方法可以解锁人形机器人的潜力，扩展其应用场景。”

这个结合来自多个传感器的数据以更全面地了解机器人周围环境的过程就是所谓的传感器融合。

“工程师需要传感器融合来创造能够执行更明智决策的人形机器人”，German 表示，“比如抓取不同尺寸的物体、避开物理障碍，以及与人类安全地互动。”

增加电机以实现灵巧性

试想一下，握拳和张开手掌需要多少个关节参与。

Giovanni 表示：“将对我们而言看似毫不费力的动作转化为机器人的运动，需要用到电机，并且电机必须与传感器配对，这样人形机器人才能安全、准确的完成动作。”

想要让机械手变得更灵活，就需要增加自由度（也就是电机的数量），这样机械手才能稳定完成各类复杂操作。

“工程师们的设计中的电机越来越多。我们目前合作的制造商正在开发的手部结构，每一个都可能拥有多达 25 个自由度”，German 表示。“先进的人形机器人设计可以超过 50 个自由度，通常需要在机器人全身分布数十个电机控制节点。”

采用系统级方法实现可扩展性

随着人形机器人的复杂程度不断提高，协调数量日益增加的电机并实现精确的时序变得至关重要。

Giovanni 表示：“随着对电机需求量的增加，可扩展性正在成为一个更大的挑战。”

工程师们如何同步机器人全身的所有电机？

“人形机器人系统的强度取决于其最薄弱的子系统”，German 表示。“可扩展的人形机器人平台需要緊凑的集成感知、计算、通信和电机控制功能。”

TI 正在通过多种协同技术助力人形机器人实现扩展：

• EtherCAT 和工业以太网技术等实时确定性通信技术，能够实现分布式执行器之间的同步运动控制。
• 传感器能够捕捉人形机器人运行周边的环境。
• 通过MCU 上运行的 AI 算法解读传感数据并做出决策。
• 电机控制通过持续的实时反馈回路执行决策。

提高在以人为中心的环境中的适应性

人形机器人在所谓的结构化和非结构化环境中运行。在结构化环境中，机器人在可预测的条件下运行；但据 Giovanni 称，在非结构化环境中可靠运行仍然是行业面临的巨大挑战之一。

Giovanni 表示：“在非结构化环境中实现感知传感，需要融合雷达、激光雷达和摄像头等传感器并运行 AI 模型，使机器人能够在各种运行条件下检测、分类、定位和追踪踪物体。”

确保安全的人机交互是将人形机器人投入实际应用的另一个重要考量因素。

雷达可以为障碍物检测和人员存在感知提供额外的传感方式，与其他传感器和功能安全架构相结合时，有助于提高整体系统安全性。

“这使得机器人在有人靠近时能够减速或停止”，German 表示。

实时控制微控制器通常必须满足功能安全标准并支持安全通信。我们经过安全认证的电源管理集成电路可以为符合安全完整性等级 2 的毫米波雷达传感器供电，从而实现可靠且安全的雷达解决方案。

那么，人形机器人接下来的发展方向是什么？

“未来，我们将看到更强的灵巧性和更流畅的运动，以及由更强大的 AI 驱动决策来支持这些机器”，German 表示。“我们将对安全交互更有信心。这些进步将有助于推动机器人从原型走向真正的商业部署。TI 今天所做的工作正在使这一切成为可能。”