安森美传感器技术助力人形机器人实现安全与冗余设计

在PCIM Asia Shanghai 2025展会期间，安森美（onsemi）在展会上展示了其在智能感知技术领域的深厚积累。作为行业领先企业，安森美在展台展出的机器人灵巧手吸引了广泛关注。通过与应用工程管理负责人Theo Kersjes的交流，深入了解了安森美在机器人应用方面所展现出的技术实力。

深度感知能力提升机器人安全性

展示的灵巧手产品集成了多种传感器，增强了其实用性与安全性。通过AI学习模式，该产品能够识别不同手势，显著提升了交互体验。

据Theo Kersjes介绍，产品使用了超声波传感器，相比传统摄像头，其在遮挡环境下仍能探测目标，提高了安全性。同时，该传感器还能准确识别指关节位置，通过大数据学习人类手势，使动作更加灵活智能。此外，还能实现测距功能，与倒车影像系统类似。

在深度感知方面，安森美采用了先进的iToF技术。该方案使用120万像素的深度传感器，无需进行大量计算，减轻了主系统的负担，并适用于多种机器人应用场景。Theo Kersjes指出，若没有深度传感器，仅靠其他传感器采集的数据较少，而iToF能够提供更丰富的数据，保障整体安全性。

同时，安森美整合了NVIDIA仿真环境与FoxPro可视化工具，将传感器数据可视化，便于系统运行监控。通过结合图像技术与声波飞行时间技术，实现了SLAM等算法的协同运作，进一步提升定位精度。

值得一提的是，以往的深度感知算法通常运行在中央计算机上，生成点云数据；而安森美已将这一功能集成至图像传感器，实现深度数据直接输出。基于这一理念，系统能够从多个角度和运动模式中获取并处理数据，确保自主机器人运行安全。

Theo Kersjes表示，安森美看好其技术在仓储自主移动机器人及工业机器人手臂抓取等领域的应用前景，农业机器人如割草或采摘设备也具备较大发展潜力。

加速人形机器人开发，强化基础AI能力

当前，人形机器人的核心目标在于学习如何行动，并构建基础物理AI能力。例如，在桌边作业时，即使摄像头未能捕捉到掉落的物品，机器人也能通过感知判断其存在，并作出合理反应。

Theo Kersjes表示，2025年将是人形机器人发展的关键年份。各大厂商将从展示多样化动作能力转向大规模量产，同时必须兼顾“安全保障”与“冗余设计”两个核心需求。这正是安森美传感器技术的切入点，能为厂商提供有力支持。

尽管研发成本较高，但安全仍是设计首要考虑因素。不同类型的机器人如腿部、手臂或轮式设备，其驱动需求存在差异。高扭矩、高传动比适用于跳跃动作，而低传动比则更适合抓取操作。为此，安森美推出超声波接口传感器，作为Treo平台的首批产品之一，其精度提升了两倍。

Treo平台实现了从板级集成到芯片级集成的跃升，降低了系统集成难度。同时，该平台强调机器人安全控制。安森美通过整合eFuse与传感器，能在检测到故障时自动断开相关部件，提升系统稳定性。例如，当行走机器人因电量不足失去平衡时，传感器可监测电池状态并发送信号，辅助系统快速响应。

Theo Kersjes认为，下一阶段的人形机器人将面对更精细的触觉应用场景，如使用砂纸打磨木头等操作。这类任务要求机器人具备更高的感知精度，安森美已为相关技术的落地做好充分准备。

构建机器人生态，拓展应用场景

自主移动机器人（AMR）是一个复杂的系统，与自动驾驶汽车有诸多相似之处，涉及感知、驱动、电源、照明与电池管理等多个子系统。最大的挑战在于如何整合来自不同供应商的模块，以形成完整的解决方案。

谈及未来AMR通信趋势，Theo Kersjes指出，机器人应具备自主判断环境安全的能力。例如，在装卸数控机床时，避免使用无线连接以确保操作安全。安森美提供的3D打印手指技术可模拟人类按压按钮操作，营造安全的工作环境。

未来，机器人将具备向人类发送信号、创建主动安全气泡或接收指令的能力，安森美已针对这些场景开发了相关产品。例如，LED驱动器可为机器人提供状态指示灯，帮助人类判断机器人是否处于安全状态。此外，安森美的HyperLux™图像传感器可用于障碍检测与路径规划，而超声波传感器则可用于检测玻璃墙或水体。

值得注意的是，超声波传感器还可用于清洁图像传感器镜头，即使在镜头附着冰霜或水渍的情况下，也能通过振动实现清洁，甚至促使冰霜蒸发。

安森美还推出了音频DSP系统Ezairo，适用于助听设备。借助该技术，人形机器人可在嘈杂环境中接收指令，进一步提升人机交互的准确性。

最后，Theo Kersjes表示，安森美正在积极研发面向更广泛场景的机器人辅助应用。未来将继续拓展机器人生态链，推动行业迈向更安全、智能的发展方向。

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