Robotik tasarımlar, Bir çok sektör de kullanılan ve gelecekte de daha ileri seviyeler de olacak bir teknolojik devrimdir. Robot sistemlerindeki donanım ve yazılımlar önemli ölçü de iyileşme vardır. Hızla gelişen tasarım modülleri bu cihazların, tarım, depolama, teslimat ve denetim hizmetleri, akıllı imalat ve daha birçok uygulama da daha kullanışlı ve akıllı hale getirmek için çalışmalar yapılıyor.
Daha basitçe söylemek gerekir ise bir robot, sensörlerden ve kameralardan girdi aldık ‘tan sonra kendini bulur ve çevresini algılamaya başlar. Daha sonra, yakındaki nesnelerin hareketini tanır ve tahmin eder ve ardından kendisinin ve yakındaki nesnelerin karşılıklı güvenliğini sağlarken kendi hareketini planlar. Tüm bu eylemler bir çok işlem ve güç tüketimi gerektirir. Günümüz de robotik çalışmalar ile ilgili bir çok bilgiye sahip olmuş olsak da genelde gelişmiş modüllere sahip robotlar bulunmamaktadır.
Robot sistemlerin de 3 ana güç kullanım yeri vardır.
- Robotları Süren veya Yönlendiren Motorları
- Algılama Sistemleri
- İşleme Platformları
Robot gövdesinin yönünü ve konumunu daha düşük bir maliyet ve enerji tüketimin de hızlı ve doğru bir şekilde tespit etmek için yeni bir akıllı ve güç tasarrufu sağlayan sensör türü gereklidir.
Robotların hızlı hareket etmediğinden de bahsetmek gerekli. Bu nedenle genellikle çok gigahertz hızlarında çalışan son teknoloji işlemcilere ihtiyaç duymazlar. Günümüz de robot hareketleri yavaş olsa da çalışmalar sürdürüldükçe hızlanacak duruma geleceği günler gelecektir.
Burada, bu teknoloji durak noktasında, robotları toplu dağıtımlara gerek duyulacak teknolojik bir prototiptir. Çip üzerinde sistem (SOC), yeni nesil ticari robotlara olanak sağlamak için çeşitli algılama sistemleri ve güçlü yapay zeka algoritmaları çalıştırıyor. Bu algoritmalar sayesinde ise robotlar farklı fiziksel eylemlere yönelik geliştiriliyor. Geliştirilen robotlar ileriki çağlarda insanların bütün yüklerini alacağına inanılıyor.
Yeni SOC Özellikleri Ve Algoritmaları
Bir düzine algoritma ile aynı zamanda ve gerçek zamanlı olarak kilometre sayacı, yol planlama, görme ve algılamayı kapsayan robotik işlemleri yürütmek için işlenir. Bu entegrasyonu tamamen yeni bir seviyeye taşıyabilen yeni bir SOC modülü gerektiriyor. Bu SOC’ların seyrek kodlama, yol planlama ve eş zamanlı yerelleştirme ve haritalama gibi özel uygulamaları ele almaları gerekmektedir. Bu uygulamalar robotların gelişimin de önemli bir rol oynamaktadır.
2.8 GHz hızında çalışan bir sekiz çekirdekli Kyro CPU’nun yanı sıra cihazda AI işleme için bir Hexagon 685 DSP ve algılama, navigasyon ve manipülasyon için mobil cihazlar için optimize edilmiş bilgisayar görme özelliğine sahiptir. Çift 14 bit Spektral 280 görüntü sinyal işlemcisi (ISS), saniyede 60 karede 32 mega piksele (MP) kamera ve 4K video çekimini destekler.
SOC platformu ayrıca güvenli önyükleme, şifreleme hızlandırıcıları ve güvenilir yürütme ortamı (TEE) gibi güvenlik özelliklerini kolaylaştırmak için güvenli bir işlem birimi (SPU) içerir. Bağlantı için, endüstriyel robotlar için düşük gecikme ve yüksek verim sağlamak üzere 5G eklemeyi amaçlarken Wi-Fi bağlantılarını destekler.
Qualcomm, SDA / SDM845 yongasının etrafında inşa edilen robotik Platformunu da tanıttı . Robot tasarımlarını prototipleşmek için Dragon Board 845c geliştirme kartı ve kiti eşlik ediyor.
Jetson SOC Modülü
Hyper entegrasyon sürücüsü, teslimat ve lojistik robotları hedefleyen Nvidia’nın jetson gibi modülleri de bulunmaktadır. Robotik bilgi işlem platformu 9 milyar transistor içerir ve saniyede 30 trilyondan fazla işlem (TOPS) sağlar. Altı işlemciye sahiptir. Sekiz çekirdekli ARM64 CPU, Volta Tensor Core GPU, çift NVIDIA derin öğrenme hızlandırıcıları , görüntü işlemcisi ve video işlemcisi.
Yukarıdaki tasarım örneklerin de gösterildiği gibi, AI hızlandırıcıları SOC’lerde, robotik tasarımlar için modüllerde önemli bir yapı oluşturur. Daha yakından bakıldığında algılama, yerelleştirme, haritalama ve navigasyon gibi görevleri yerine getirmek için sensörler ve aktüatörlerle birlikte nasıl çalıştığını gösterir. Bunları oluşturan temek unsur ise al entegrasyonudur.
AI Entegrasyonu Sürdürülen Bir Çalışma
Al teknolojisinin rolü burada çok önemli, robot’un nesne tanımlama, cihaz tanıma gibi özellikleri tamamı ile al entegrasyonu yapılarak gerçekleştiriliyor. Al entegrasyonu yapay zeka geliştirmede oldukça önem taşımaktadır.
AI, robotları katı programlama modellerinin sağladığı otomasyonun ötesine taşır ve çevreleriyle daha doğal ve daha hassas bir şekilde etkileşime girmelerini sağlar. Burada, AI bileşenleri, daha önce insanlar tarafından gerçekleştirilen görevleri otomatikleştirmek için robotun görüntü işleme işleviyle el ele çalışır.
Bununla birlikte, robot tasarımcıları, bileşen boyutunu ve güç tüketimini artırmadan daha fazla AI özelliği eklemelidir. Buna bağlı olarak al entegrasyonu yapılan robotların gücü tüketimi ve fiziksel potansiyelleri artmaktadır. Robot tasarımlarındaki güç kısıtlamalarının yanı sıra, robotların ticari olarak benimsenmesi de büyük cihaz form faktörleri tarafından engellenmektedir.
Bir başka konu ise, sanayi ve hizmet robotlarının yön bulma ve konum tahmini için çıkarım modelleri uygulamaya başladığında çeşitli AI çerçevelerinin desteklenmesidir. Sanayi alanın da geliştirilen robotların insan yaşamına katkıları oldukça büyüktür.
Akıllı Sensörler Aranıyor
Elektrikli süpürgeler ve uçan kaykaylar gibi robot sistemleri, yüksek titreşimli ortamlar da çalışabilen inanılmaz derece de kararlı ve yüksek performanslı sensörler gerektirir. Algılama elemanlarının yüksek hassasiyetle işlenmesi, tasarımcılar için ek zorluklar yaratır.
Örneğin, hızlandırıcı ve jiroskop gibi hareket sensörlerini, kontrol etmek için yazılım kullanıyorlar ise, bu maliyeti ve yazılım geliştirme için gerekli geliştirme süresini artırır. Akıllı sensörler çevremizdeki bir çok teknolojik sistemler de kullanılır. Sisteme bağlı olarak maliyeti ve zamanı değişmektedir.
Bu neden ile robot sistemleri çeşitli algılama yöntemleri kullanılmalıdır.
Algılama Yöntemleri
Akıllı sensörler sayesin de prototip etrafındaki nesneleri tanımlar ve komutlar sayesin de ise hareket sensörlerini devreye sokar. Bu hareket sensörler çalışmalar sürdürüldüğü sürece gittikçe gelişmektedir. Gelişen hareketler ile birlikte robotlara günümüz de bir çok şeyi yaptırmak mümkündür.
RB3 platformu, Invensense’in üç eksenli jiroskop ve üç eksenli ivme ölçer, kapasitif barometrik basınç sensörü ve geniş kapsamlı dijital mikrofonlardan oluşan altı eksenli atalet ölçüm birimlerini kullanır. Buna IMU adı verilir. IMU’lar hassas doğruluk sağlamak için harici gerçek zamanlı saat ölçümlerini ölçmektedir.
SLAM Tabanlı Navigasyon Sistemleri
Hareket sensörlerinin yanı sıra robotlar, robotların gerçek yaşam ortamlarındaki zorlu gereksinimleri karşılamasını sağlayan SLAM tabanlı navigasyon sistemleriyle donatılmış akıllı sensör ve kamera çözümleri kullanıyor. Ayrıca, bu sensörler ve kameralar, 3D görüş sistemlerini robotlarda çalıştırmak için makine öğrenimi yetenekleri içeriyor.
Ancak, geliştiriciler bu yüksek çözünürlüklü sensörleri robot sistemlerine entegre ederken küçük form faktörleri ve düşük güç kullanımı sağlamalıdır. Ayrıca, bu sensörler ve kameralar standart dijital ara yüzler üzerinden robot kontrolörleri ile kolay entegrasyona sahip olmalıdır.
AI gibi, akıllı sensörler ve kameralar robot tasarım tarifindeki kritik bileşenlerdir ve AI gibi, hala emekleme aşamasındalar. 2020’nin, robot sistemlerine daha düşük maliyetle ve daha yüksek doğrulukla hizmet edebilecek daha fazla olgunluk ve daha uygulanabilir ticari algılama çözümleri getirmesi bekleniyor. İşte o zaman robotlar, depolarda ve fabrikalarda dönüşümsel rollerinin ötesine geçecek ve yalnızca bağımsız bir akıllı nesne olarak çalışmak yerine daha büyük tüketici ve endüstriyel manzaralarda işbirlikçi bir araç haline gelecekler.
Yorumlar