安森美助力人形机器人实现更高安全与冗余设计

安森美助力人形机器人实现更高安全与冗余设计

在上海国际电力元件、可再生能源管理展览会暨研讨会（PCIM Asia Shanghai 2025）期间，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多项前沿成果。其中，一款机器人灵巧手在展台尤为引人注目。借此机会，笔者与安森美应用工程管理负责人 Theo Kersjes 进行了深入交流，了解了公司在机器人应用方面所具备的技术实力。

深度感知技术，强化机器人安全能力

安森美展出的机器人灵巧手集成了多种传感器，使其具备更真实的触感反馈与更高的安全性。

该产品通过内置的AI学习机制识别各类手势。Theo Kersjes 介绍称，系统中使用了超声波传感器，相较于传统摄像头，它能够在遮挡环境下仍然有效探测目标，显著提升了安全性。同时，传感器能够精准识别手指关节的位置，基于大量手部运动数据的学习，使机器人动作更加灵活与智能。此外，其测距功能也可类比于汽车倒车影像，从而实现更全面的环境感知。

在深度感知方面，安森美采用了先进的间接飞行时间（iToF）技术，配备120万像素的深度传感器，无需依赖中央计算系统即可完成数据采集。这不仅降低了系统负担，也拓展了机器人在多种应用场景中的适用性。例如，当车辆靠近但缺乏深度感知时，需依赖多个传感器协同处理；而iToF则能提供更丰富的数据，提高整体系统的响应能力。

安森美还利用NVIDIA仿真环境与FoxPro可视化工具，将传感器数据整合为直观视图，进一步提升系统的可操作性。通过结合图像识别与声波飞行时间技术，系统可实现SLAM等算法的协同运行，从而提升定位精度与系统冗余。

值得注意的是，传统深度感知算法通常依赖中央计算机处理并生成点云数据；而安森美则将这些功能嵌入图像传感器内部，使其可直接输出深度数据。这种设计能够将来自不同角度、方向和运动模式的数据统一处理，确保自主机器人运行时的安全性。该方法同样适用于自动驾驶领域。

Theo Kersjes 表示，安森美看好该技术在仓储AMR、机器人手臂抓取等复杂工业环境中的应用前景。同时，农业机器人如割草机和采摘机器人也是潜在的发展方向。

依托技术优势，加快人形机器人开发进程

当前，人形机器人核心在于学习“如何行动”与构建“基础物理AI能力”。例如，当机器人在桌边操作时，即使摄像头未能捕捉到某些物体，它也能通过触觉感知预判该物体的存在及其可能对周围环境造成的影响。

Theo Kersjes 指出，2025年将是人形机器人从演示阶段迈向大规模量产的关键节点。厂商的目标将从“展示多样化动作”转向“实现规模化生产”，并需同步满足“安全保障”与“冗余设计”两大核心需求。而安森美在传感器技术上的积累，正好契合这一趋势，能够为机器人开发提供强有力支持。

尽管研发成本较高，且相关技术仍处于演进阶段，但Theo Kersjes强调，安全应始终被列为设计优先级。例如，关节执行器和电机的控制需求随应用环境变化而不同。跳跃动作需要高扭矩和高传动比，而抓取则需低传动比以降低惯性。为满足这些复杂需求，业界正在开发多种解决方案。

作为Treo平台首批产品之一，安森美推出的超声波接口传感器精度已提升至两倍。Treo平台实现了更高程度的系统集成，从PCB板级过渡到芯片级，从而减少系统集成难度。同时，该平台强化了机器人系统的安全性，防止出现突发失控或漏电等问题。

在机器人遭遇故障时，如因电量不足导致失衡，各类传感器能检测到电池状态并及时发出信号，协助安全系统做出快速响应。安森美的65nm Treo平台整合了传感器与电子保险丝（eFuse），能够在检测到异常时切断相关部件，从而提升整体系统的可靠性。

对于未来更精细的触觉感知应用，例如使用砂纸打磨木料，机器人需具备与人类手工打磨相媲美的感知能力。Theo Kersjes表示，安森美已为这类应用场景做好技术准备，致力于推动机器人触觉感知的进一步发展。

拓展合作伙伴生态，应对更广泛的机器人应用场景

自主移动机器人（AMR）是一个高度集成的系统，与自动驾驶汽车有许多共性，包括感知、电机驱动、电源管理、照明和电池控制等模块。Theo Kersjes指出，最大的挑战在于如何将来自不同供应商的子系统高效整合。

在AMR通信发展方面，Theo Kersjes认为，这是一个涉及多维度的问题。例如，当人类无法直接操作机器人时，系统应确保操作的安全性。自主移动机械臂可被用于数控机床的装载与卸载工作，而为了避免无线连接带来的不确定性，系统可采用物理操作方式，如使用3D打印手指模拟人类按压操作，以构建更安全的操作环境。

未来，机器人将具备更强的交互能力，例如向人类发送信号、创建主动安全气泡，或直接接收指令。安森美已针对这些场景开发了相应产品，特别是对于在非受控环境中运行的机器人而言，这类能力将变得尤为重要。

安森美提供的完整LED驱动器产品组合，能够通过状态灯向人类传达机器人当前状态。例如，绿色灯光表示机器人处于安全静止状态，蓝色则代表正在充电。在大型系统中，白色前灯与红色尾灯可用于模拟汽车灯光，帮助人类判断机器人是靠近还是远离。此外，最新方案还可将光线投射到地面，使人类在门口或拐角处即可感知机器人的存在。

在物体检测与路径规划方面，安森美的HyperLux™图像传感器被广泛应用。对于地面较高的送货机器人，其超声波传感器可检测机器人下方是否有障碍物。同时，该技术还可用于玻璃墙、水面等透明物体的识别。除感知功能外，超声波传感器还能用于图像传感器的清洁，例如在镜头附着水雾或冰霜时，通过振动使镜头恢复清晰，甚至促进冰霜蒸发。

在音频感知领域，安森美推出的Ezairo音频DSP系统已在助听设备中获得广泛应用。该技术为机器人提供了降噪与定向听觉等能力，使其在嘈杂工业环境中也能准确识别人类指令。

最后，Theo Kersjes表示，安森美正全力推进面向更广泛应用场景的机器人辅助系统开发。未来将持续拓展合作伙伴生态链，推动机器人行业迈向更安全、更高效的发展阶段。