借重MEMS感測器 機器人全面感知時代來臨
機器人將變得越來越智慧。在工廠，工業型機器人須要感測到工人的存在，以避免對工人造成傷害。此外，它們還應該能夠檢測到異常情況，例如可能造成損壞的劇烈震動。服務型機器人，無論是守衛倉庫或做為遠程工作人員的網真(Telepresence)裝置，都須要進行自主導航。就像人類用天生的感官一樣，機器人也須要借助感測器技術使它們變得更智慧、使用更安全，同時增加對人類的幫助。
低功耗/小尺寸優勢盡顯 MEMS感測器小兵立大功
微機電系統(MEMS)感測器是令人驚奇的小元件，大小僅為幾平方毫米(mm)，通常包含兩個晶片。一個是MEMS感測器晶片，通常提供運動或壓力資訊，但它也可以用做磁性固態感測器。另一個晶片提供必要的訊號處理功能，可將來自感測器微弱的類比訊號轉換為有用資訊，並通過一些串列匯流排傳遞這些資訊(圖1)。
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| 圖1 MEMS加速度感測器，可用於多種應用，如電子羅盤、方向定位、活動分析及運動檢測等。 |
這些感測器外形小巧、成本經濟，是機器人的理想配件。它們既小巧又實惠，通常內嵌在智慧手機和其他消費電子遊戲應用中進行銷售，目前全球出貨量已達數億個。此外，它們的耗電量很低，例如，當採用2伏特(V)或3伏特電源時，一個加速度感測器的功耗通常不到10微安培(μA)；功耗通常是頻率和理想操作點精度之間的一個平衡點。低功耗方案，如低於1μA，還可以通過專用感測器來實現，這些感測器可做為一個運動觸發器(Movement Trigger)或篡改探測單元(Tamper Detection Unit)來運行。它們提供的快速喚醒和關閉機制是影響功耗的最重要的參數。節能技術將根據應用需求以及獲取資料點所需的頻率而不斷變化。
對於空間受限的應用，機器人設計人員還可以選用內置微控制器(MCU)和記憶體的加速度感測器，透過定制軟體構建微小的運作系統。由於這些感測器通常無需其他處理器便能連接其他感測器，因此經常被稱為感測器集線器(Sensor Hub)。例如，飛思卡爾(Freescale)某款解決方案即整合3毫米×3毫米三軸加速度感測器，和內建14KB快閃記憶體和1.5KB隨機存取記憶體(RAM)的32位元MCU。由於機器人的末梢或手臂部分的空間非常狹小，因此當機器人的末梢或手臂部分須要安放感測器時，類似的解決方案就非常有用。另一個應用是設計精緻小巧的可穿戴式機器人系統，甚至用於內窺鏡檢查醫療應用的可吞嚥膠囊。
這類元件上的板載記憶體和微控制器也可用來實施感測器通訊協議，如IO-Link。這個日益普及的感測器網路協定需要約10KB的記憶體，因此，它可以整合在這個小巧的裝置中，實現全新感測器節點的設計和規格。
Sensor Fusion應用助力 機器人協同運作更智慧
Sensor Fusion應用助力 機器人協同運作更智慧
在感測器系統設計中，下一步是借助所有人類應該擁有的「感官」，來實現機器人性能目標。這通常被稱為感測器融合(Sensor Fusion)，支援感測器系統利用各個感測器的優勢生成更準確的資料和更好的產品設計。
例如，電子羅盤可指示南/北方向。雖然有人可能認為，讀取地球磁場的磁感測器足以提供穩定的資訊，但事實並非如此。磁感測器的輸出值將隨感測器向上或向下傾斜而發生變化，因此須要添加線性運動感測器(加速度感測器)來感測傾斜運動，並採用某個三角函數演算法補償磁感測器的讀數。一個好的電子羅盤的設計將採用這兩種感測器；而更好的系統將把這些感測器整合在同一個封裝中，從而產生更小的感測器。
又如，無法利用全球衛星定位系統(GPS)訊號的室內定位系統，係採用無線區域網路(Wi-Fi)基站三角測量法，在商場或機場內定位用戶的智慧手機。該系統的精確度可通過添加極小的高度感測器得以增強。憑藉約30公分(1呎)的相對高度解析度，此感測器能夠輕鬆地檢測到智慧型手機在大樓內向樓上還是樓下移動。這個簡單的資訊對於簡化或驗證複雜的三角測量演算法非常有用。此外，看守室外設置的監控機器人，還須要了解它是向山上還是山下運動，這對機器人的速度和功耗都有影響，也是計算其自主持續時間須要考慮的重要資料。
採用高度計實施的另一個感測器融合功能是衝擊檢測。在倉庫地面或醫院大廳四處移動的自主機器人，其設計應避免撞到人或物體，但如果發生碰撞，機器人必須能夠檢測到碰撞。可對加速度感測器進行編程，使之根據「特定碰撞」標記檢測震動，但這並非萬無一失。在機器人周圍添加耦合氣動帶的壓力感測器後，此系統擁有兩個不同的感測資訊源，可提高「碰撞事件」檢測的精度。
圖像識別是另一項偉大技術，可幫助自主機器人導航並避開障礙物。當今的視覺系統可識別形狀、物體甚至人臉，因此我們會希望一個移動中的機器人能創建其周圍環境的即時三維(3D)地圖，以確定任何可能的障礙。
雖然只要能見度和光照條件足以使圖像感測器捕捉足夠的相關資料，照相機就能正常工作，但在室外條件下，視覺系統功能可能會受到雪、霧或其他天氣條件的限制。雷達感測技術雖然不基於MEMS，但仍然是適當的感測器融合增補。將視頻圖像處理資訊與距離和速度雷達資料相結合，可幫助智慧導航演算法計算出更精確的資料，並更好地構建機器人周圍環境的3D地圖。
雷達系統主要為自動應用而設計，也可輕鬆應用於其他系統。它們在77GHz頻段上運行，並提供非常精確的距離和速度資訊，從幾百米的距離到非常近的距離。傳統的系統採用分立式射頻電路和帶有旋轉天線的射頻模組，以提供3D映射資訊。
然而，借助150GHz過渡頻率(fT)的超高速電晶體的高性能矽鍺(SiGe)製程，分立式射頻功能可以整合到晶片上。這能夠實現經濟高效的多頻段射頻晶片組解決方案的設計，支援多通道接線天線，不再需要旋轉天線。高性能射頻製程、設計專業知識，再加上數位波束賦形技術和訊號處理演算法，使雷達系統能夠滿足高容量汽車和機器人應用的尺寸和成本要求。
上述內容為感測技術的實例，機器人設計人員可利用這些技術改進他們的系統設計。許多感測器專為要求高容量、高品質、低成本的消費類智慧手機或汽車應用而設計。借助適當的感測器融合演算法，這些低成本感測器將可實現全新的機器人設計。
