Fraunhofer NeurOSmart: Perkara yang Perlu Disahkan oleh Jurutera

Fraunhofer mengumumkan platform teknologi NeurOSmart pada 2 Mac 2026. Projek ini menggabungkan LiDAR atas kepala, stereng pancaran MEMS, pemprosesan AI pada sisi sensor dan pengkomputeran neuromorfik untuk kawasan kerja manusia-robot.

Pengumuman ini bukan pelancaran produk atau pensijilan keselamatan mesin. Nilai kejuruteraannya terletak pada seni bina yang ditunjukkannya. Ia mendekatkan persepsi dan sokongan keputusan kepada sensor sambil berusaha mengurangkan kependaman dan penggunaan tenaga.

Fraunhofer memanfaatkan fungsi otak manusia untuk meningkatkan kecekapan dan tindak balas sistem robotik. 

Perkara yang Diumumkan oleh Fraunhofer

Penerbitan penyelidikan Fraunhofer menerangkan kawasan kerja bersama yang dipantau dari atas oleh LiDAR. Cermin MEMS boleh gerak mengimbas laser merentasi sel tersebut. Denyutan yang dipantulkan menghasilkan gambaran tiga dimensi ruang kerja.

Fraunhofer menyatakan bahawa model AI khusus menilai data berhampiran sensor. Platform itu kemudiannya menyokong tindak balas robot apabila seseorang memasuki jarak kedekatan yang ditetapkan. Rakan projek melaporkan laluan yang singkat antara penangkapan isyarat, penilaian dan tindak balas mekanikal.

Projek Ini Menggabungkan Beberapa Institut

NeurOSmart diselaraskan oleh Fraunhofer ISIT. Fraunhofer IPMS menyumbangkan cip berprestasi tinggi dan teknologi memori. Fraunhofer IMS mengusahakan prapemprosesan berbantukan AI dan integrasi sistem. Fraunhofer IWU menilai sistem sensor dalam kerjasama manusia-robot. Fraunhofer IAIS membangunkan model pengesanan manusia yang cekap.

Pembahagian ini penting kerana robotik kolaboratif yang selamat bukan masalah satu sensor sahaja. Optik, pengkomputeran, model, geometri sel, dinamik robot, kawalan dan pengesahan semuanya mempengaruhi hasilnya.

Mengapa Pemprosesan pada Sisi Sensor Penting

Rantaian persepsi konvensional mungkin menghantar aliran data yang besar kepada komputer pusat. Reka bentuk itu menambah beban rangkaian dan memperkenalkan beberapa peringkat pemasaan. Pemprosesan berhampiran sensor boleh mengurangkan data yang dihantar dan memendekkan laluan keputusan.

Ia juga boleh mengubah pembendungan kerosakan. Pemprosesan setempat mungkin terus berfungsi apabila rangkaian peringkat lebih tinggi tidak tersedia. Walau bagaimanapun, jurutera mesti menentukan perkara yang kekal berfungsi, cara keadaan terjejas dilaporkan dan tindakan yang berlaku selepas kehilangan penyegerakan atau kapasiti pengkomputeran.

Kependaman purata yang lebih rendah tidak mencukupi untuk fungsi perlindungan. Reka bentuk memerlukan masa tindak balas kes terburuk yang disahkan. Belanjawan itu merangkumi penderiaan, prapemprosesan, logik keputusan, komunikasi, imbasan pengawal, tindak balas pemacu dan masa henti mekanikal.

Perubahan yang Dibawa oleh Perkakasan Neuromorfik

Pengkomputeran neuromorfik menggunakan struktur perkakasan yang diinspirasikan oleh pemprosesan saraf biologi. Matlamatnya ialah pelaksanaan beban kerja AI terpilih secara cekap. Fraunhofer mengemukakan pendekatan ini sebagai cara memproses tugas persepsi yang mencabar dengan penggunaan tenaga lebih rendah berhampiran sensor.

Kecekapan tenaga dapat membantu sistem terbenam dengan penyejukan dan ruang penutup yang terhad. Ia juga mungkin menyokong persepsi teragih. Jurutera masih perlu menilai had terma, ketepatan model, kawalan kemas kini, liputan diagnostik dan kitar hayat komponen.

LiDAR Menambah Geometri, Bukan Keselamatan Automatik

LiDAR mengukur jarak berdasarkan pemasaan dan pantulan cahaya yang dipancarkan. Perwakilan titik tiga dimensi boleh membantu membezakan manusia, pergerakan robot, lekapan dan sempadan sel.

Prestasi bergantung pada pemantulan, penghalangan, ketinggian pemasangan, medan pandangan, pencemaran, keadaan persekitaran dan pemasaan imbasan. Seseorang yang terlindung oleh peralatan mungkin lebih sukar dikesan. Pakaian dan permukaan boleh menghasilkan isyarat yang berbeza. Perubahan sel boleh menjadikan model terdahulu tidak sah.

Untuk logik penderiaan yang berkaitan, panduan PLC ProTech tentang mod pengendalian sensor fotoelektrik menunjukkan sebab keadaan optik dan makna proses perlu dipisahkan. Prinsip penderiaannya berbeza, tetapi disiplin pentauliahan masih berguna.

Perkara yang Mesti Disahkan oleh Pembina Mesin

Demonstrator penyelidikan tidak patut dimasukkan terus ke dalam fungsi keselamatan. Pembina perlu menentukan undang-undang, piawaian, sasaran pengurangan risiko dan keperluan pengesahan yang terpakai. Mereka juga mesti mengenal pasti sama ada setiap komponen mempunyai penarafan keselamatan untuk peranan yang dimaksudkan.

Pengiraan masa henti mesti menggunakan kelajuan sebenar robot, muatan, peralatan, prestasi brek, kelewatan pengawal dan geometri pendekatan. Jarak perlindungan mesti mengambil kira ketidakpastian pengukuran dan pergerakan yang boleh dijangka.

Negatif palsu dan positif palsu mempunyai akibat yang berbeza. Kegagalan mengesan seseorang boleh menyebabkan bahaya. Henti gangguan yang berulang boleh menggalakkan pemintasan dan mengurangkan keyakinan terhadap pengeluaran. Oleh itu, pengesahan perlu merangkumi liputan pengesanan, masa tindak balas, tingkah laku mula semula dan pemberitahuan kerosakan.

Penyelenggaraan Berubah dengan Persepsi AI

Peranti keselamatan tradisional selalunya mempunyai prosedur ujian yang ditetapkan. Persepsi berasaskan AI menambah pemversian model, set data, ambang keyakinan dan kebergantungan perisian. Setiap perubahan yang diluluskan memerlukan kawalan konfigurasi dan ujian regresi.

Pembersihan, penjajaran dan pemeriksaan halangan kekal penting. Sensor yang kelihatan dalam talian mungkin mengalami liputan yang merosot. Pasukan penyelenggaraan memerlukan diagnostik yang mengenal pasti pandangan terhalang, kerosakan pemasaan, beban berlebihan pemproses dan saluran yang tidak tersedia.

Koleksi ABB Robotics di tapak tersebut menyediakan contoh komponen kawalan dan servis robot. Bahagian-bahagian itu berasingan daripada platform penyelidikan NeurOSmart, tetapi ia menggambarkan konteks kitar hayat yang dihadapi oleh pasukan penyelenggaraan.

Soalan Perolehan Melangkaui Demonstrasi

Pasukan perolehan perlu bertanya siapa yang memiliki model tersebut, cara kemas kini diluluskan, perkakasan pengkomputeran yang diperlukan dan tempoh sokongan bagi setiap komponen. Mereka juga patut meminta bukti tentang prestasi persekitaran, keselamatan siber, diagnostik dan tindak balas deterministik.

Kos integrasi mungkin melebihi harga sensor. Pemodelan sel, reka bentuk rangkaian, pengesahan, latihan pengendali dan pengesahan semula pada masa hadapan memerlukan pemilikan yang jelas. Pengekalan data dan privasi juga penting apabila sistem memetakan ruang kerja bersama secara berterusan.

Kepentingan Kejuruteraan

NeurOSmart menunjukkan hala tuju yang berdaya maju untuk persepsi industri: menggabungkan penderiaan tiga dimensi dengan pemprosesan setempat yang cekap tenaga. Seni bina itu mungkin mengurangkan pergerakan data dan menyokong tindak balas yang lebih pantas.

Pengumuman ini tidak menghapuskan keperluan untuk penilaian risiko atau langkah perlindungan yang diperakui. Sumbangan praktikalnya ialah platform yang boleh dinilai oleh jurutera berbanding bahaya sel sebenar, had pemasaan, keadaan persekitaran dan keperluan penyelenggaraan.