传感器在自主机器人中的作用
多年来，机器人一直是科幻小说的主题。从早期无声电影的开创性电影到美国作家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的思考机器人，机器人被描绘成人类形式的机器。这些虚构的机器人拥有远远超过我们自己的智能，考虑到它们是在微电子、半导体甚至晶体管时代之前首次被想象出来的，这是一个了不起的想法。
制造业是最早了解机器人在现实世界中的实用性的行业之一。然而，当机器人最终开始进入我们的生活时，它们与我们想象的完全不同。它们不仅缺乏虚构机器人的复杂性，而且看起来也不是人类。第一代机器人没有智能，但旨在快速准确地执行有限数量的功能。通过使用机器进行艰苦和重复的任务，制造商可以提高工厂效率并改善其产品质量。对于这些任务，既不需要人类形式，也不利。
自主机器人
自引入第一台工业机器以来，机器人领域一直在发展。多个领域的一系列技术已经同时成熟，以创建称为自主移动机器人（AMR）的新一代设备。这些AMR的核心是现代微电子的处理能力。尽管如此，如果没有其他技术领域的进步，从无线连接到电池和电机，它们就什么都不是。
AMR 没有自我意识，也没有使用真正的人工智能;但是，它们旨在了解周围的环境。通过传感器和其他输入收集这些信息，它们做出响应并调整自己的行动以完成分配的任务。从在繁忙的工厂车间导航到处理敏感货物，这些机器人可以通过采用一种称为机器学习的人工智能形式自主行动。
正如科幻小说想象机器人的新用途一样，最新一代的AMR已经在现实世界的广泛行业中得到了应用。人们非常有兴趣将机器人部署到危险的情况下，例如科学研究，救灾和空间真空，以执行人类工人无法尝试的危险任务。尽管自主机器人在广泛的应用中具有潜力，但AMR已经对工业市场产生了相当大的影响。
智能工厂及其他领域的机器人
AMR正在使熄灯或黑暗工厂成为可能，也就是说，对人类活动的需求非常小，以至于设施可以在黑暗中运行。在这些黑暗的工厂中，AMR是生产线的一个组成部分，用于在工厂周围运送原材料。AMR 的独立性使其能够通过计算通过复杂和动态环境中的最佳路线来响应最新要求。生产计划的变化会自动传达给送货机器人车队，确保正确的零件在正确的时间出现在正确的位置。
除了工厂之外，人们对快递和快递行业巨头的发展也产生了相当大的兴趣。许多人认为 AMR 是在运输过程的最后阶段进行交付的理想解决方案，在该阶段，包裹被送到客户家门口。在此应用程序中，AMR 将在我们街道的人行道上导航以到达目的地。设计师面临的挑战是创造能够安全地对城市地区不可预测的交通做出反应的机器人。
自主机器人甚至正在升空。无人机（UAV），通常被称为无人机，已经存在了一段时间，但通常需要遥控器。然而，最新一代的自主无人机正被用于在各种应用中提供“天空之眼”。它们能够长时间停留在空中，有条不紊地搜索大面积区域并识别异常情况，这使得这些机器非常有效。例如，许多精准农业作业使用自主无人机从上方监测作物的状况。这些无人机配备了红外和其他专业视觉系统，可以识别关注的区域，甚至可以在没有人为干预的情况下施用肥料或杀虫剂。
传感器阵列
在所有这些应用中，机器人与环境的交互对其成功至关重要。传感器不仅仅是自主机器人的眼睛和耳朵，还扮演着几个关键角色。
本体感受传感器
在 AMR 可以在其环境中导航之前，它必须能够检测自己的状况。这些本体感受传感器包括陀螺仪传感器、倾斜传感器、加速度计和温度计，使机器人能够监控其姿态、运动和温度。这些通常与压力和重量传感器结合使用，这对于参与物流的机器人尤其重要（例如，确保货物负载不会造成不安全的条件）。
这些AMR大多使用电池组作为其电动机的电源，目前选择的技术是锂离子（Li-ion）电池。锂离子电池的能量容量和充电特性意味着它们在众多行业中广泛使用，尽管存在安全问题。如果锂离子电池损坏或充电不正确，结果可能是称为热失控的极其危险的事件。精确的温度传感对于电池管理系统至关重要，电池管理系统监控这些电源组的状况，以防止热失控风险。
这些传感器在机器人的维护中也起着有趣的作用。长期监控机器人性能及其组件的能力可以为机器人的状况提供有价值的见解。例如，温度的稳定上升可能会提醒用户电机磨损，而运行过程中倾斜角度的变化可能是由于底盘损坏造成的。收集和分析这些数据使操作员能够进行预先计划的维护，最大限度地减少停机时间并保持全面服务。
无源和有源传感器
在检测机器人必须移动或运行的环境时，设计人员可以选择主动或被动传感器。无源传感器检测环境本身产生的能量。这包括电磁能量的所有变化，包括可见光和红外辐射，以及声音或大气压等物理条件。无源传感器收集这些信息，机器人将使用该信息来创建周围条件的模型。
AMR的无源传感器选项包括温度和压力传感器，可防止机器人进入不安全区域，以及视觉系统（通常是使用可见光或红外光从外部环境捕获信息的摄像头的组合）。当由最新的嵌入式计算机处理时，可以创建非常精确的环境视觉模型，使机器人能够在障碍物和危险中安全导航。
有源传感器通过产生能量然后排放到环境中来工作。传感器收集有关这种能量如何与周围环境相互作用的信息。有源传感器最熟悉的应用是雷达，其中发射射频（RF）辐射脉冲，并测量其反射。脉冲传播到目标并返回所需的时间提供了距离的精确测量。
AMR使用一系列有源传感器来进一步增强其周围环境的模型。光探测和测距（lidar）或激光器提供了雷达的替代方案，其中RF传输被光取代以检测物体。虽然基于光的传感器会受到灰尘或雾等大气条件的影响，但它们提供比雷达更高的分辨率。
理解世界
无论采用哪种传感器技术，机器人都将使用一种称为同步定位和映射（SLAM）的方法。SLAM是自主机器人和车辆用来构建区域地图并同时定位它们在其中的位置的一种技术。SLAM技术利用一系列传感器生成的信息，为机器人提供执行路径规划和避障等任务所需的信息。
更关键的是传感器在公共安全中的作用。随着AMR成为我们街道和工厂中熟悉的景象，它们将被赋予越来越重要的任务，这些任务必须在没有监督的情况下执行。在公共场所或其他可能与人互动的区域部署机器人时，主动和被动传感器都将发挥关键作用。
传感器不仅仅是眼睛和耳朵，它允许机器人感知和理解周围环境。虽然AMR没有自我意识，但它们旨在对周围的环境做出反应，调整其行动并完成分配的任务。无论是设计师创造在30分钟内送披萨的机器人，还是最复杂的搜救机器，AMR中集成的传感器阵列都将使他们能够充分发挥潜力。它们对机器人的成功至关重要，因为它们执行关键角色，例如检测自身状况、监控电池健康状况和维护。