AI a robotikában: az érzékeléstől a megbízható helyi vezérlésig

Mi az a Robotics AI?

A Robotics AI a gépi intelligenciát alkalmazza a robot megfigyeléseinél, feladatválasztásánál vagy cselekvésénél. Megbecsülheti egy alkatrész pózát a megfogó számára, értelmezhet egy jelenetet egy mobil robot számára, vagy azonosíthat egy elemet, amelyet ellenőrizni kell. A robot ezt a kimenetet lokalizálással, tervezéssel, vezérléssel és fizikai hardverrel kombinálja.

Ez egy része a tágabbnak Fizikai AI mérnöki kép. A Edge AI futhat a fedélzeten, így a megfigyelések az érzékelők közelében feldolgozhatók. A flottaszoftverek és az offline eszközök továbbra is támogathatják az ütemezést, az adatok áttekintését és a modellfejlesztést. A felosztásnak követnie kell az időzítési, csatlakozási és karbantartási követelményeket.

Nem minden robotfunkcióhoz van szükség tanult modellre. Egy megismételhető pálya, explicit állapotgép vagy geometriai módszer könnyebben ellenőrizhető egy jól meghatározott feladatnál. Helyezze el az AI-t ott, ahol a variáció valódi problémát okoz, majd értékelje, hogy javítja-e a teljes munkafolyamatot.

Válassza ki a feladatot a robot architektúra előtt

Ezek jelölt fejlesztési hatókörök, nem pedig a telepített Alvexis robotok listája. Pontosan írja le a működési területet: padló vagy terep, világítás, emberek, hasznos teher, engedélyezett útvonalak és tiltott tevékenységek. E feltételek megváltoztatása jobban megváltoztathatja a problémát, mint egy nagyobb mesterséges intelligencia modell kiválasztása.

Építsen világos utat az érzékelőktől a mozgásig

Beszerzés és szinkronizálás: Jegyezze fel az egyes megfigyelések megszerzésének időpontját, a koordinátakeretét és a kalibrációs verzióját. Az észlelt objektumpozíció mindaddig nem hasznos a megfogó számára, amíg a robot keretté való átalakítás nem érvényes. Olvassa el a mi időszinkronizálási útmutató mielőtt kombinálná a kamerákat, az IMU-kat és a mozgásméréseket.

Felfogás és állapot: Döntse el, hogy valójában mire van szüksége a következő szakasznak: egy órára, egy pózra, egy szabad hely becslésére vagy egy bizalommal minősített eseményre. Tegyen közzé elegendő kontextust az elavult vagy érvénytelen kimenetek elutasításához. Határozza meg, hogyan viselkedjen a rendszer, ha egy érzékelőt kitakarnak, a lokalizáció elveszik, vagy a bizalom az alkalmazás küszöbértéke alá esik.

Feladat és mozgás interfészek: Tartson látható határt a javasolt cél és a végrehajtására jogosult összetevő között. A tervező kérhet költözést; a vezérlőrendszernek még érvényesítenie kell a megengedett működési feltételeit. Határozza meg a törlést, az időtúllépéseket, a felülírásokat és az ismert állapotba való visszatérést.

A védelmi funkciókhoz alkalmazás-specifikus biztonsági tervezésre van szükség. Egy közönséges AI-modellt vagy navigációs csomagot nem szabad tanúsított biztonsági funkcióként bemutatni. Például A Nav2 ismerteti ütközésfigyelőjét kiegészítő szoftverrétegként. Jelenléte nem jelenti azt, hogy a robot telepítése biztonságos.

Mérje meg a döntés korát, ne csak a következtetés idejét

Egy gyors modell továbbra is képes hatni a régi adatokra. Az expozíció vagy gyűjtés, az átvitel, a sorba állítás, az előfeldolgozás, a következtetés, a tervezés és a parancsok átadása mind hozzájárulnak ahhoz, hogy a megfigyelés milyen korban éri el a gépet. Határozza meg minden késleltetésmérés kezdő- és végpontját.

Rögzítse a késleltetési eloszlásokat és a csúcsokat az egyidejű kamerarögzítés, naplózás és kommunikáció során. Ellenőrizze, mi történik, ha a fogyasztó lemarad. A minden régi megfigyelést megőrző várólista lehet, hogy nem megfelelő egy aktuális állapotú döntéshez, míg a megfigyelések elvetése elfogadhatatlan egy bizonyítéknapló esetében. Adjon minden adatútnak egy kifejezett szabályzatot.

Válassza ki a hardvert a helyi feldolgozáshoz a teljes munkaterhelés körül

Sorolja fel a kamera interfészeit, az érzékelő sebességét, a modell operátorait, a CPU-szolgáltatásokat, a memóriamásolatokat, a tárolási írási és vezérlőfelületeket, mielőtt processzort választana. A támogatott gyorsítás többet jelent, mint a műveletek száma. Tesztelje a tervezett modellt és szoftververmet egy reprezentatív platformon.

A mobil rendszer teljesítmény- és hőkorlátozást is jelent. Vegye figyelembe az indítási áramot, az akkumulátor viselkedését, a tartós hűtést, a csatlakozók megtartását és a szervizeléshez szükséges helyet. Egy rövid ideig az asztalon futó laboratóriumi tábla még nem bizonyította hasznos munkaciklusát egy zárt robotházban.

ForgeEdge-Core kiindulópont az egyéni számítási integráció megvitatásához; ForgeEdge-Duo architektúrát biztosít az alkalmazások feldolgozásának megvitatásához a valós idejű vezérlés mellett. A termék alkalmasságát, a szoftvertámogatást és a védelmi funkciókat ellenőrizni kell a robot követelményei szerint. A FPGA, NPU és MPU útmutató segít elkülöníteni a feldolgozási szerepeket.

Használjon szimulációt konkrét kérdések megválaszolásához

Építsen szimulációt egy döntés köré: elérhetőség, szenzorok elhelyezése, útvonallogika vagy megismételhető kezelési feladat. Változtassa meg azokat a tényezőket, amelyek megszakíthatják a tervezést, például a tárgy helyzetét, a súrlódási feltételezéseket, az érzékelő zaját vagy a váratlan akadályokat. Tartsa a szimulációs verziókat és a forgatókönyv-definíciókat a teszteredmények mellett.

NVIDIA's sim-to-real példa bemutatja a szimulált feladattól a valódi robotig vezető utat. Egy termékprogram esetében az átvitelt tesztelni kell. Hasonlítsa össze a fizikai robotot a modellben szereplő feltételezésekkel, beleértve az időzítést, a mechanikai megfelelőséget és a telepített érzékelőket.

Ne használja a sikeres szimulációt az üzembe helyezés helyettesítésére. Egy jó következő lépés egy korlátozott fizikai próba, műszeres kimenetekkel és egyeztetett kezelői átadás-átvétellel. Csak a bizonyítékok áttekintése után bővítse ki a működési tartományt.

Tesztkudarcok, valamint sikeres bemutatók

Vezessen nyilvántartást a hardverről, a firmware-ről, a modellről, a kalibrálásról és a konfigurációs verziókról minden egyes futtatásnál. Az összesített sikerarányt nehéz értelmezni a feladatmix és a hibakategóriák nélkül. Jelentse a teljesítményt forgatókönyvek szerint, és tartsa a nehéz eseteket az értékelési halmazban a rendszer fejlesztésekor.

Mit vigyünk egy mérnöki megbeszélésre

Ossza meg egy rövid videót vagy diagramot a feladatról, a robot vagy gép interfészeiről, a rendelkezésre álló érzékelőkről, valamint a hely-, teljesítmény- és hűtési korlátokról. Adja meg, hogy kié a robotvezérlő, ki szállítja az alkalmazásadatokat, és ki fogadja el az elkészült rendszert. Ezek a határok világosabbá teszik a prototípus-javaslatot és annak függőségeit.

A Alvexis meg tudja beszélni a kiválasztott platform körül szükséges egyedi alaplapot, érzékelő interfészt, beágyazott feldolgozást, burkolatot és integrációs munkát. Az orvosi robotika esetében kezdje a különállóval egészségügyi mérnöki útmutató így a klinikai célt és a validálási felelősséget korán meghatározzák.