安森美推动人形机器人安全与冗余设计的创新实践
安森美推动人形机器人安全与冗余设计的创新实践
在2025年PCIM Asia Shanghai（上海国际电力元件、可再生能源管理展览会暨研讨会）上，全球领先的智能感知技术企业安森美（onsemi）展示了其在机器人领域的最新成果。其展台中引人注目的机器人灵巧手成为关注焦点。借此机会，记者与安森美应用工程管理Theo Kersjes进行了交流，深入了解了公司在机器人传感技术方面的核心优势。
提升机器人触觉感知，强化安全保障能力
在展台展示的机器人灵巧手中，安森美融合了多种先进传感器技术，以增强其实用性与安全性。
该产品具备基于AI的学习能力，可识别多种手势。Theo Kersjes提到，系统中集成了超声波传感器，相较于传统摄像头，这一技术能够检测遮挡区域，从而提升检测的安全性。此外，该传感器还可精准识别指关节位置，通过大数据学习人类手势，提升机器人操作的灵活性与智能化。
在深度感知方面，安森美采用的是先进的iToF（间接飞行时间）技术。该方案搭载120万像素的深度传感器，无需在主系统中进行繁重计算，即可为机器人各类应用场景提供数据支持。例如，当车辆靠近时，传统方案依赖多个传感器进行数据采集和处理，而iToF能够提供更丰富、更精确的深度信息，从而提升整体安全性。
为实现更直观的系统状态展示，安森美结合NVIDIA仿真环境或FoxPro可视化工具，整合来自不同传感器的数据，生成可视化视图。这种融合图像与声波飞行时间技术的方法，使得导航与同步定位与地图构建（SLAM）等算法能够更高效协同运行。
值得注意的是，传统深度感知算法通常需在中央计算单元中运行并生成点云数据，而安森美则将这一处理能力直接集成到图像传感器中，使其能够直接输出深度信息。基于此，机器人可以从不同角度、方向和运动模式中获取并整合数据，从而提高自主性与安全性，这同样适用于自动驾驶领域。
Theo Kersjes指出，安森美对仓储自主移动机器人、工业机器人手臂抓取等复杂和苛刻的环境持积极态度。此外，农业机器人如割草机和果蔬采摘机器人也被视为潜在应用方向。
强化技术优势，推动机器人开发进程
当前，人形机器人的核心挑战在于学习“如何行动”以及构建“基础物理AI能力”。例如，当物体从桌面掉落时，即使摄像头未能捕捉到，机器人仍需理解其存在，并能预判周围动作可能带来的碰撞。
Theo Kersjes强调，2025年被视为人形机器人发展的重要转折点。各大厂商的核心目标正从“展示多样化动作”转向“实现大规模量产”，同时“安全保障”与“冗余设计”成为必须满足的关键需求。这正是安森美传感器技术的核心价值所在，可为行业提供有力支持。
尽管机器人开发成本高昂，且技术仍在不断演进，如关节执行器、驱动电机等模块设计因应用场景不同而存在差异，但安全性始终是设计的首要考量。例如，在高扭矩动作（如跳跃）中，需采用高传动比；而在精细抓取时，则需要低传动比以减小关节惯性。
为应对这些挑战，安森美推出首款基于Treo平台的超声波接口传感器，其精度较前代产品提升了1倍。Treo平台支持更高的集成度，从板级集成过渡到芯片级集成，降低了系统集成的复杂性。同时，该平台内置安全机制，可防止机器人失控或出现漏电等突发状况。
当机器人跌落或电量不足时，安森美的65nm Treo平台可通过传感器和eFuse实现快速响应，例如切断故障部件供电，从而提升整体安全性。此外，系统可实时监测电池状态并发出信号，协助安全机制作出决策。
Theo Kersjes提到，下一阶段人形机器人将面临更高精度的触觉需求，如砂纸打磨木材等场景。这类操作需要机器人具备细腻的触感，类似于工匠手工打磨的感知。为此，安森美已在相关技术准备上做好充分布局。
拓展机器人应用边界，构建合作伙伴生态
自主移动机器人（AMR）与自动驾驶汽车在多个方面存在共性，包括感知、电机驱动、电源管理、照明和电池系统等。然而，最大的挑战在于整合来自多个供应商的子系统，形成统一产品。
关于未来AMR通信的发展趋势，Theo Kersjes指出，关键在于定义机器人的预期行为。在人类无法直接操作机器的环境中，必须确保交互的安全性。例如，自主移动机械臂可用于数控机床装卸作业，但应避免使用无线控制方式，以减少潜在风险。
安森美推出的多种产品可支持上述场景。例如，其LED驱动器产品组合用于机器人状态指示灯，通过灯光颜色传达机器人状态：绿色表示可安全接近，蓝色代表充电中，白色和红色灯光则用于模拟汽车前灯和尾灯，帮助人类判断机器人移动方向。
在障碍物检测与安全气泡构建方面，安森美的HyperLux图像传感器发挥了重要作用。对于送货机器人等高度运行的设备，超声波传感器可用于检测地面障碍物，并能识别如玻璃墙或积水等特殊环境。此外，该技术还能用于镜头清洁，通过高频振动去除水雾或霜冻。
安森美还开发了Ezairo音频DSP系统，可应用于助听器和可穿戴设备。该技术使机器人在嘈杂工业环境中也能准确接收人类指令，从而实现更自然的人机交互。
Theo Kersjes最后表示，安森美正持续推进机器人辅助应用的研发，并计划进一步拓展合作伙伴生态链，构建更加安全与高效的机器人生态系统。
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