Robootika AI: tajumisest usaldusväärse seadmesisese juhtimiseni

Mis on Robotics AI?

Robotics AI rakendab roboti vaatlustele, ülesannete valikutele või tegevustele masintellekti. See võib hinnata osa poseerimist haaratsi jaoks, tõlgendada stseeni mobiilse roboti jaoks või tuvastada eseme, mis vajab kontrolli. Robot ühendab selle väljundi lokaliseerimise, planeerimise, juhtimise ja füüsilise riistvaraga.

See on üks osa laiemast Füüsiline AI inseneripilt. Edge AI võib pardal töötada, et vaatlusi saaks töödelda andurite läheduses. Autopargi tarkvara ja võrguühenduseta tööriistad võivad siiski toetada ajakava koostamist, andmete ülevaatamist ja mudeliarendust. Jagamine peaks järgima aja-, ühenduvus- ja hooldusnõudeid.

Mitte iga roboti funktsioon ei vaja õpitud mudelit. Korratavat trajektoori, selgesõnalist olekumasinat või geomeetrilist meetodit võib olla täpselt määratletud ülesande puhul lihtsam kontrollida. Asetage tehisintellekt sinna, kus variatsioon tekitab tõelise probleemi, ja seejärel hinnake, kas see parandab kogu töövoogu.

Valige ülesanne enne roboti arhitektuuri

Need on kandidaatide arendusulatused, mitte juurutatud Alvexis roboti loend. Kirjeldage täpselt töövaldkonda: põrand või maastik, valgustus, inimesed, kasulik koormus, lubatud marsruudid ja keelatud tegevused. Nende tingimuste muutmine võib probleemi muuta rohkem kui suurema AI mudeli valimine.

Ehitage selge tee anduritest liikumiseni

Omandamine ja sünkroonimine: Registreerige iga vaatluse omandamise aeg, selle koordinaatide raam ja kalibreerimisversioon. Tuvastatud objekti asukoht pole haarajale kasulik enne, kui teisendus roboti raamiks on kehtiv. Lugege meie aja sünkroonimise juhend enne kaamerate, IMU-de ja liikumismõõtmiste kombineerimist.

Taju ja olek: Otsustage, mida järgmisel etapil tegelikult vaja on: klassi, poosi, vaba ruumi hinnangut või enesekindlust nõudvat sündmust. Avaldage piisavalt konteksti aegunud või kehtetute väljundite tagasilükkamiseks. Määrake, kuidas süsteem käitub, kui andur on varjatud, lokaliseerimine kaob või usaldus langeb alla rakenduse läve.

Ülesande ja liikumise liidesed: Hoidke nähtavat piiri pakutud eesmärgi ja selle täitmiseks volitatud komponendi vahel. Planeerija võib taotleda kolimist; juhtimissüsteem peab endiselt jõustama oma lubatud töötingimusi. Määratlege tühistamine, ajalõpud, alistamised ja naasmine teadaolevasse olekusse.

Kaitsefunktsioonid vajavad rakendusepõhist ohutuskujundust. Tavalist tehisintellekti mudelit või navigatsioonipaketti ei tohiks esitada sertifitseeritud ohutusfunktsioonina. Näiteks Nav2 kirjeldab oma kokkupõrkemonitori täiendava tarkvarakihina. Selle olemasolu ei kinnita, et roboti paigaldamine on ohutu.

Mõõtke otsuse vanust, mitte ainult järeldusaega

Kiire mudel võib endiselt tegutseda vanade andmete põhjal. Säritamine või omandamine, ülekandmine, järjekorda seadmine, eeltöötlus, järeldused, planeerimine ja käsu edastamine aitavad kaasa vaatluse vanusele, millal see masinasse jõuab. Määrake iga latentsuse mõõtmise algus- ja lõpp-punkt.

Salvestage latentsusaja jaotused ja piigid samaaegse kaamera jäädvustamise, logimise ja side korral. Kontrollige, mis juhtub, kui tarbija jääb maha. Järjekord, mis säilitab iga vana vaatluse, võib olla praeguse seisuga otsuse jaoks sobimatu, samas kui vaatluste kõrvalejätmine võib tõendite logi jaoks olla vastuvõetamatu. Andke igale andmeteele selgesõnaline eeskiri.

Valige serva riistvara kogu töökoormuse ulatuses

Enne protsessori valimist loetlege kaamera liidesed, andurite kiirused, mudelioperaatorid, protsessori teenused, mälukoopiad, salvestamise kirjutus- ja juhtimisliidesed. Toetatud kiirendus on olulisem kui pealkirjatoimingute arv. Testige kavandatud mudelit ja tarkvarapakki esindusplatvormil.

Mobiilne süsteem toob kaasa ka võimsus- ja soojuspiirangud. Kaaluge käivitusvoolu, aku käitumist, pidevat jahutust, pistiku kinnipidamist ja ruumi teenusele juurdepääsuks. Lühidalt laual töötav laboriplaat ei ole veel näidanud kasulikku töötsüklit suletud roboti korpuses.

ForgeEdge-Core on lähtepunkt kohandatud arvutuste integreerimise arutamiseks; ForgeEdge-Duo pakub arhitektuuri, et arutada rakenduste töötlemist koos reaalajas juhtimisega. Toote sobivust, tarkvara tuge ja kaitsefunktsioone tuleb kontrollida vastavalt roboti nõuetele. The Juhend FPGA, NPU ja MPU aitab töötlemise rolle eraldada.

Kasutage konkreetsetele küsimustele vastamiseks simulatsiooni

Koostage simulatsioon otsuse ümber: juurdepääsetavus, andurite paigutus, marsruudiloogika või korratav käsitsemisülesanne. Muutke tegureid, mis võivad kujundust rikkuda, näiteks objekti asend, hõõrdumise eeldused, anduri müra või ootamatud takistused. Hoidke simulatsiooniversioonid ja stsenaariumide definitsioonid koos testitulemustega.

NVIDIA's sim-to-real näide demonstreerib teed simuleeritud ülesandest päris robotini. Tooteprogrammi jaoks jääb ülekanne katsetamiseks. Võrrelge füüsilist robotit mudeli eeldustega, sealhulgas ajastuse, mehaanilise vastavuse ja paigaldatud anduritega.

Ärge kasutage simulatsiooni õnnestumist kasutuselevõtu asendajana. Hea järgmine samm on piiratud füüsiline katsetus koos instrumenteeritud väljundite ja kokkulepitud operaatori üleandmisega. Laiendage tegevusdomeeni alles pärast tõendite ülevaatamist.

Testi ebaõnnestumised ja edukad demonstratsioonid

Säilitage iga käitamise kohta riistvara, püsivara, mudeli, kalibreerimise ja konfiguratsiooni versioonid. Edukuse koondmäära on raske tõlgendada ilma ülesannete kombinatsiooni ja ebaõnnestumiste kategooriateta. Arutage toimivust stsenaariumide kaupa ja hoidke rasked juhtumid süsteemi täiustamisel hindamiskomplektis.

Mida inseneriarutelule kaasa võtta

Jagage lühikest videot või diagrammi ülesandest, roboti või masina liidestest, saadaolevatest anduritest ning ruumi, toite ja jahutuse piirangutest. Täpsustage, kellele kuulub roboti kontroller, kes tarnib rakenduse andmeid ja kes aktsepteerib valmis süsteemi. Need piirid muudavad prototüübi ettepaneku ja selle sõltuvused selgemaks.

Alvexis saab arutada valitud platvormi ümber vajalikke kohandatud operaatoreid, anduriliideseid, manustatud töötlemist, korpust ja integreerimist. Meditsiinirobootika puhul alustage eraldi tervishoiutehnika juhend nii et kliiniline eesmärk ja valideerimise kohustused määratakse varakult.

ROS 2, SLAM ja taju autonoomsete mobiilsete robotite jaoks

Autonoomne mobiilne robot (AMR) vajab enamat kui objektide tuvastamist. See peab hindama oma asukohta, tõlgendama lähedalasuvaid takistusi ja andma liikumiskäsklusi kindlaksmääratud piirides. SLAM tähendab samaaegset lokaliseerimist ja kaardistamist; selle roll erineb kaamerapildil objekti äratundmisest. LiDAR, kaamerad, ratta läbisõidu mõõt ja IMU andmed võivad kaasa aidata vastavalt valitud arhitektuurile.

Navigeerimisprojektis ROS 2 leppige enne integreerimist kokku koordinaatide raamid, ajatempli käsitlemine, sõnumite kiirus ja maksimaalne andmeside vanus. Testige kaardistamist ja lokaliseerimist, kus robot töötab, sealhulgas takistuste muutmine ja nõrgad visuaalsed omadused. Navigatsioonitarkvara ja tajuriistvara ei asenda roboti sõltumatut riskianalüüsi ja ohutusmeetmeid.

Disainkaamera, LiDAR ja IMU sünkroonimine