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·阿西莫夫的思考机器人，机器人都被描绘成人类形式的机器。这些虚构的机器人拥有远远超出我们的智能，考虑到它们是在微电子、半导体甚至晶体管时代之前就被想象出来的，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用途的行业之一。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，而且看起来也不像人类。第一代机器人不具备智能，但其设计目的是快速、精确地执行有限的功能。通过使用机器来执行艰苦且重复的任务，制造商可以提高工厂效率并提高产品质量。对于这些任务来说，人类形态既不需要也没有优势。
本文探讨了传感器在工业机器人中的作用，以及它们如何帮助收集和分析数据以实现智能决策。我们将重点介绍与传感器相关的一些精度、功耗和成本挑战。
自第一台工业机器问世以来，机器人领域不断发展。跨多个领域的一系列技术同时成熟，创造出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学的处理能力。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，也没有采用真正的人工智能；然而，它们的设计目的是了解周围的环境。通过传感器和其他输入收集这些信息，他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。
正如科幻小说想象的机器人新用途一样，最新一代的 AMR 已在现实世界的各个行业中得到应用。人们对将机器人部署到危险环境中（例如科学研究、救灾和太空真空）以执行人类工人无法尝试的危险任务非常感兴趣。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。
AMR 正在实现熄灯工厂（即黑暗工厂），即对人类活动的需求很小，以至于设施可以在黑暗中运行的工厂。在这些黑暗的工厂里，AMR 是生产线不可或缺的一部分，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复杂动态环境中的最佳路线来响应最新的要求。生产计划的变化会自动传达给交付机器人车队，确保正确的零件在正确的时间到达正确的位置。
除了工厂之外，快递行业巨头的发展也引起了人们极大的兴趣。许多人将 AMR 视为运输过程最后阶段（将包裹运送到客户家门口）的理想解决方案。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对城市地区不可预测的交通安全做出反应的机器人。
自主机器人甚至可以飞上天空。无人驾驶飞行器 (UAV)，通常称为无人机，已经出现在我们身边一段时间了，但通常需要远程控制。然而，最新一代的自主无人机正在各种应用中提供“天空之眼”。它们能够长时间停留在高空、有条不紊地搜索大片区域以及识别异常现象，这使得这些机器非常高效。例如，许多精准农业作业都使用自主无人机从上方监测农作物的状况。这些无人机配备了红外和其他专业视觉系统，可以识别关注区域，甚至可以在无需人工干预的情况下施肥或杀虫剂。
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，还发挥着几个关键作用。
在 AMR 能够在其环境中导航之前，它必须能够检测自身的状况。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，使机器人能够监测其姿态、运动和温度。这些传感器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，确保货物装载不会造成不安全的条件）。
这些 AMR 大多数使用电池组作为电动机的电源，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得到广泛使用，但存在安全问题。如果锂离子电池损坏或充电不正确，可能会导致非常危险的事件，称为热失控。准确的温度传感对于电池管理系统至关重要，电池管理系统可以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发挥着有趣的作用。长期监控机器人的性能及其组件的能力可以为其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，而操作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运营商能够进行预先计划的维护，最大限度地减少停机时间并维持全面服务。
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。这包括电磁能的所有变化，包括可见光和红外辐射，以及声音或大气压力等物理条件。被动传感器收集这些信息，机器人将利用这些信息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）和视觉系统（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组合）。当由最新的嵌入式计算机处理时，可以创建非常准确的环境视觉模型，使机器人能够安全地绕过障碍物和危险。
主动传感器的工作原理是产生能量，然后将能量排放到环境中。传感器收集有关该能量如何与其周围环境相互作用的信息。有源传感器最常见的应用是雷达，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精确的距离测量。
AMR 使用一系列主动传感器来进一步增强周围环境的模型。光探测和测距（激光雷达）或激光提供了雷达的替代方案，其中射频传输被光取代来检测物体。尽管基于光的传感器可能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。
无论采用哪种传感器技术，机器人都会使用一种称为同步定位和建图（SLAM）的方法。 SLAM 是一种自动机器人和车辆用来构建区域地图并同时定位其在其中的位置的技术。 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。
更重要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常见的景象，它们将被赋予越来越重要的任务，而这些任务必须在没有监督的情况下执行。当在公共空间或其他可能与人类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。
传感器不仅仅是让机器人感知和理解周围环境的眼睛和耳朵。虽然 AMR 没有自我意识，但它们的设计目的是响应周围的环境、调整自己的行动并完成分配的任务。无论设计人员是在创建 30 分钟内送披萨的机器人，还是最复杂的搜索救援机器，AMR 中集成的传感器阵列都将使它们充分发挥潜力。它们对于机器人的成功至关重要，因为它们起着检测自身状况、监控电池健康状况和维护等关键作用。
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