安森美助力人形机器人实现安全与冗余设计
安森美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，专注于智能感知技术的行业领导者安森美（onsemi）展示了其在机器人领域的创新成果。安森美应用工程管理总监Theo Kersjes先生接受了采访，分享了公司在机器人应用中的技术优势与未来展望。
深度感知技术，强化机器人安全性能
安森美展台展示的机器人灵巧手集成了多种传感器，提供了更强的触感与安全能力。通过AI学习，该设备能识别多种手势，其内置的超声波传感器相比传统摄像头，具备更强的穿透性，能够检测遮挡区域，提升整体安全性。
此外，该产品具备关节位置识别能力，通过分析人类手势数据进行学习，实现更自然的触觉反馈。测距功能也类似汽车倒车影像系统，为机器人提供了更多环境信息。
在深度感知方面，安森美采用了iToF（间接飞行时间）技术。这项技术使用120万像素的深度传感器，减少了系统计算负担，提升了数据处理效率。与传统方法相比，iToF能够为后台提供更丰富的数据，增强机器人在复杂环境中的适应能力。
借助NVIDIA仿真环境和FoxPro可视化工具，安森美实现了传感器数据的整合与可视化，使SLAM等导航算法的协同工作更加高效。图像技术和声波技术的结合，进一步提升了系统的定位精度与可靠性。
值得注意的是，传统的深度感知算法通常在中央计算机上运行，生成点云等数据。而现在，安森美将这些功能直接集成在图像传感器中，使其能直接输出深度信息。这一设计革新，使机器人在多个角度、方向和运动模式下都能精准获取数据，提升整体安全性。
人形机器人发展进入关键阶段，安全与冗余成为核心需求
2025年被认为是人形机器人发展的关键转折点。各大厂商正从“展示动作能力”转向“实现大规模量产”，并同步考虑“安全保障”与“冗余设计”两大要素。安森美的传感器技术正好契合了这一趋势，为行业提供了有力支持。
尽管当前人形机器人研发成本较高，相关技术仍在持续演进。例如，关节执行器与电机控制在不同应用场景中存在较大差异：腿部机器人需要高扭矩与高变速箱传动比，而手臂抓取则需要低惯性设计。针对这些需求，安森美推出了Treo平台系列传感器，其中一款超声波接口传感器的精度提升了两倍。
Treo平台实现了从板级集成到芯片级集成的跃迁，大幅简化了系统集成过程。此外，平台还强调了机器人的安全性设计。例如，电子保险丝（eFuse）可在检测到故障时迅速断开相关部件，防止机器人失控。同时，集成的传感器可在电量不足、失衡等异常情况下及时发送信号，协助安全系统快速响应。
精细化触觉感知，推动复杂场景落地
下一阶段，人形机器人将面临更复杂的触觉感知挑战，例如使用砂纸打磨木材或喷砂处理等精细操作。安森美已为此类高精度触觉应用场景做好充分准备。通过集成更多传感器，机器人将能够模拟工匠的手部感知能力，判断表面是否光滑。
构建机器人生态系统，推动安全交互
自主移动机器人（AMR）与自动驾驶汽车在系统复杂度方面相似，涉及感知、电机驱动、电源管理、照明及电池等多个子系统。安森美致力于推动这些子系统的高效整合，并构建完整的机器人生态链。
在AMR的通信趋势方面，Theo Kersjes指出，关键问题在于如何确保远程操作的安全性。安森美提供的多种产品可协助机器人实现与人类的互动，包括通过LED状态灯传递机器人工作状态，如绿色表示“可接近”，蓝色表示“正在充电”等。此外，机器人还可通过光信号投射在地面，让操作人员在拐角处提前察觉机器人的存在。
在安全气泡和路径规划方面，安森美的HyperLux™图像传感器发挥了重要作用。超声波传感器也被广泛应用于障碍物检测，如识别玻璃墙、水面等特殊场景，甚至用于摄像头镜头清洁，通过超声波振动去除冰霜或水渍。
此外，安森美还提供了Ezairo音频DSP系统，可用于人形机器人在嘈杂环境中的指令接收。该系统具备降噪和定向听觉功能，帮助机器人更清晰地捕捉人类语音。
持续拓展机器人生态，赋能未来场景
Theo Kersjes透露，安森美正在积极研发适用于更广泛场景的机器人辅助应用，同时不断拓展合作伙伴生态，推动机器人行业向更安全、更高效的方向发展。
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