從第一波工業革命的軋棉機以及蒸氣引擎,到第二波革命的組裝流水線,在採納新技術的帶動下,我們的世界已經出現了飛躍性的演變。

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許多分析師都認為,下一波工業革命已經在我們身邊浮現,而背後驅動力量正是工業4.0以及自主系統的成長。為了在下個時代的工業探索中更有效率地運用原物料以及勞力,底層的技術也須快速演進。

各種自動化與自主操作的機器人、載具、以及無人機正緊密地融入於製造、採礦、農業、物流領域中,這些都是推動工業革命的重要支柱。

為達到各界對自主應用預期應有的系統效能水準,這類設備必須具備感知環境以及自主行動的能力。在各種感官能力的協助下就能達到這些目標,這些感知功能的輸出結果,經過融合後交由傳統AI或機器學習演算法進行解讀。在平行建置多項感測器技術藉以改進安全、效率、成本、以及彈性之際,業界面臨最大的挑戰,就是可靠度與可用度。

自主系統高度依賴高傳真資料,這些由融合感知功能蒐集到的資料,之後再傳到AI以及演算法進行處理。業界最廣泛採用的感測器包括雷達、光達、視覺、超音波、以及慣性感測器。下表列出每種感知能力的優點以及限制,以及一部系統中所需要的感測器。

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感知偵測:賦予機器視覺感官

工業4.0的挑戰極為多元。有限空間以及自主制動機具(諸如機器人、協作機器人等),加上在繁忙的環境中一同運作,使得雷達技術必須體積小、更精準、以及能量測週圍鄰近目標。對週圍區域進行成像以及分類,對於效率、生產力、以及安全等目標而言至關重要。

在近期射頻收發器IC技術演進的推動下,雷達迅速成為各種感知應用其中一項重要的感測器技術。其中一個例子,就是77GHz完全整合全數位收發器MMIC晶片。高速以及線性FMCW晶片結合高輸出功率、低雜訊傳送與接收通道、以及MIMO天線陣列,這些因素讓廠商能做出成本合理的高效能、高解析度雷達系統。採用雷達的數位波束成型技術能在最惡劣的環境條件下偵測多個目標的徑向速度、角度、以及距離,這對於包括機器人、協作機器人、以及無人搬運車(AGV)要執行安全高效的互動發揮了關鍵的作用。

工業環境中,自主系統的任務通常是定位然後搬起物體,而不是安全地避開物體。光達強大的物體偵測與分類準確度,則能提供足夠的精準性來完成這些常見任務。

在太赫茲(terahertz)頻率範圍運作的光達系統能達到精細角度的解析度,以協助製作出高解析的深度圖(depth map)。透過這些高解析深度圖,光達系統能分類物體然後與視覺景像、慣性量測單元(IMU)、以及雷達資訊進行融合,藉此做出可靠的關鍵任務決策。光達系統的設計目標是能夠在動態環境中工作,像是陽光耀眼的戶外環境。利用9xx奈米以及15xx奈米波長的窄脈波,加上高功率的驅動源,光達能在這類具挑戰性的條件下看得更遠。此外,窄脈波能達到更細微的深度解析度,在一個像素內偵測出多個目標,反觀9xx與15xx奈米波長的紅外線,其太陽幅射就小得許多。

當前業界還須克服為數眾多的挑戰,才能鼓勵各界全面採用光達系統。其中包括複雜且昂貴的訊號鏈、光學設計問題,以及系統測試與校正等。業界現正推動許多研發,著手整合這些訊號鏈以及降低其複雜度、尺寸、電力需求、以及整體擁有成本。

導航感測: 賦予機器直覺

隨著各種感測器廣泛用在工業機器,從這些感測器蒐集到的資料也越來越多元,而它們所在的位置以及相對的動作也變得更加重要。自主運行通常和行動力息息相關,因此精確定位機器的位置,或是導引機器的移動或操控就成為關鍵要素。精準偵測這類動作,能促成更困難與更有價值的應用,而這類應用通常也會要求安全性以及可靠度。舉智慧農場為例,農人被迫必須逐漸不斷提高農作物管理的效率,而精準度在數公分內的定位儀器就成為節省投入資源獲得最大收成的重要驅動力。

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自主導航的其中一個作法就是利用全球導航衛星系統(GNSS)的定位服務,其訊號雖然覆蓋全球,但卻也容易受到干擾而中斷服務。完全自主要求不受限制的運行,不容有阻礙或暫時中斷的威脅。慣性感測器提供一種互補的動作量測功能,不會受到干擾,也不需要外部的基礎設施。結合線性與旋轉感測器,覆蓋所有三個軸向,即可建構出六自由度的IMU。這些IMU的輸出再經過額外的處理解析,即可提供相對高度、行進方位、以及速度。這種機制就是所謂的航位推算法(dead-reckoning)導引。

其中一種特別類型的慣性感測器,是達到公分級精準度定位或10度指向角(pointing angle) 的必要元件。即使在良性環境中,消費級IMU的輸出訊號也會快速漂移,因此無法分辨「目標物」的動作以及其他錯誤源的動作,這些錯誤源包括震動以及跨軸向干擾。反觀高效能慣性感測器擁有每小時1度的高穩定性,它們採用特殊感測器架構來拒斥線性重力誤差(linear-g error),並且經過校正能補償溫度以及對位干擾。這種精準動作捕捉的速度比GPS和感知感測器快了10至100倍,因此最適合取代非自主機器中的人類本能感官。

這波工業革命的成長取決於自主系統底層感測技術的演進。雷達、光達、以及攝影機在精準偵測遠近物體以及加以分類的功能,將讓自主工業機具擁有接近人類操作員的視覺能力。此外,慣性技術將賦予各種自主應用「直覺」或航位推算的能力。這些感測器越精準,饋送到人工智慧系統的資料品質就越高,最終能促成更安全、更有效率的應用。

(本文作者Sarven Ipek為ADI光達產品行銷經理,Bob Scannell為ADI慣性量測單元產品行銷經理,Gerald Dopf為ADI資深雷達產品業務開發經理)