더 안전하고 똑똑하며 효율적인 자율 로봇 구축하기

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자율 로봇은 인간 제어나 개입 없이 환경을 이해하고 탐색할 수 있는 지능형 기계다. 자율 로봇 기술은 상대적으로 젊지만 공장, 창고, 도시, 가정에서 다양한 사용 사례가 있다. 예를 들어 자율 로봇은 창고에서 물품을 운반하거나 라스트마일 배송을 수행할 수 있고, 다른 종류의 자율 로봇은 집을 청소하거나 잔디를 깎을 수 있다.

자율성은 로봇이 매핑된 환경 내에서 스스로를 감지하고 방향을 잡으며, 주변 장애물을 동적으로 감지하고, 그 장애물을 추적하며, 지정된 목적지에 도달하기 위한 경로를 계획하고, 그 계획을 따라 차량을 제어할 것을 요구한다. 또한 인간, 자산, 자율 시스템 자체에 위험을 초래하는 상황을 피하면서 이러한 작업들을 안전할 때만 수행해야 한다.

로봇이 그 어느 때보다 인간과 가까운 거리에서 작업하게 되면서, 자율적이고 이동 가능하며 에너지 효율적일 뿐만 아니라 기능 안전 요건도 충족해야 한다. 센서, 프로세서, 제어 디바이스들은 설계자들이 국제전기기술위원회(IEC) 61508 같은 엄격한 기능 안전 표준의 요건을 충족하도록 도울 수 있다.

자율 로봇의 센싱 고려사항

센서 없는 로봇은 벽, 다른 로봇, 인간 등 장애물과 필연적으로 충돌해 심각한 부상을 초래할 수 있다. 자율 로봇이 직면한 과제를 해결하는 데 도움이 되는 여러 유형의 센서가 있다.

비전 센서는 인간의 시각과 인식을 면밀히 모방한다. 비전 시스템은 고해상도 공간 커버리지와 객체를 감지할 뿐만 아니라 분류하는 능력 덕분에 위치 파악, 장애물 감지, 충돌 회피 과제를 해결할 수 있다. 비전 센서는 라이다(LiDAR) 같은 센서에 비해 비용 효율적이다. 그러나 비전 센서는 계산 집약적이다.

전력 소모가 큰 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)는 전력 제약이 있는 자율 로봇 시스템에서 과제가 될 수 있다. 에너지 효율적인 로봇 시스템 설계 시 CPU 또는 GPU 기반 처리는 최소화해야 한다.

효율적인 비전 시스템의 시스템온칩(SoC)은 비전 신호 체인을 고속, 저전력, 최적화된 시스템 비용으로 처리해야 한다. SoC는 원시 이미지 처리, 디워핑(dewarping), 스테레오 깊이 추정, 스케일링, 이미지 피라미드 생성, 딥러닝 같은 계산 집약적 태스크를 오프로드해 최대 시스템 효율을 달성해야 한다. 이종 SoC 아키텍처의 높은 온칩 통합 수준으로 비전 처리에 사용되는 SoC는 스마트하고 안전하며 에너지 효율적이어야 한다.

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