lambda传感器 用于工业机器人中的各类传感器，你都知道几种？

用于工业机器人中的各类传感器，你都知道几种？

在工业自动化领域，机器人需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。一份报告预测，到2021年，全球工业机器人传感器市场将以约8％的复合年增长率（CAGR）稳步增长。对于包括消费者和汽车在内的机器人传感应用，另一份报告明确指出，到2027年，视觉系统将单独成就57亿美元的市场，力传感器市场将超过69亿美元。

下面列出了工业机器人中最常用到的传感器。

二维视觉是一个可以执行从检测运动物体到传输带上的零件定位等多种任务的摄像头。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置，机器人可以根据接收到的信息适当调整其动作。

三维视觉传感器

三维视觉系统必须拥有两个不同角度的摄像机或激光扫描器，用以检测对象的第三维度。例如，零件取放便是利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像，分析并选择最好的拾取方式。

力/力矩传感器

如果说视觉传感器给了机器人眼睛，那么力/力矩传感器则给机器人带去了触觉。机器人利用力/力矩传感器感知末端执行器的力度。多数情况下，力/力矩传感器位于机器人和夹具之间，这样，所有反馈到夹具上的力都在机器人的监控之中。有了力/力矩传感器，装配、人工引导、示教、力度限制等应用才得以实现。

碰撞检测传感器

这种传感器有各种不同的形式，其主要应用是为作业人员提供一个安全的工作环境，协作机器人最需要它们。一些传感器可以是某种触觉识别系统，通过柔软的表面感知压力，给机器人发送信号，限制或停止机器人的运动。

一些传感器还可以直接内置在机器人中。有些公司利用加速度计反馈，还有些则使用电流反馈。在这两种情况下，当机器人感知到异常的力度时，便触发紧急停止，从而确保安全。

要想让工业机器人与人进行协作，首先要找出可以保证作业人员安全的方法。这些传感器有各种形式，从摄像头到激光等，目的是告诉机器人周围的状况。有些安全系统可以设置成当有人出现在特定的区域/空间时，机器人会自动减速运行，如果人员继续靠近，机器人则会停止工作。最简单的例子是电梯门上的激光安全传感器。当激光检测到障碍物时，电梯门会立即停止并退回，以避免碰撞。

其它传感器

市场上还有很多的传感器适用于不同的应用。例如焊缝追踪传感器等。

触觉传感器也越来越受欢迎。这类传感器一般安装在抓手上，用来检测和感觉抓取的物体是什么。传感器通常能够检测力度并得出力度分布的情况，从而知道对象的确切位置，让你可以控制抓取的位置和末端执行器的抓取力度。另外还有一些触觉传感器可以检测热量的变化。

视觉和接近传感器类似于自动驾驶车辆所需的传感器，包括摄像头、红外线、声纳、超声波、雷达和激光雷达。某些情况下可以使用多个摄像头，尤其是立体视觉。将这些传感器组合起来使用，机器人便可以确定尺寸，识别物体，并确定其距离。

射频识别（RFID）传感可以提供识别码并允许得到许可的机器人获取其他信息。

麦克风（声学传感器）帮助工业机器人接收语音命令并识别熟悉环境中的异常声音。如果加上压电传感器，还可以识别并消除振动引起的噪声，避免机器人错误理解语音命令。先进的算法甚至可以让机器人了解说话者的情绪。

温度传感是机器人自我诊断的一部分，可用于确定其周遭的环境，避免潜在的有害热源。利用化学、光学和颜色传感器，机器人能够评估、调整和检测其环境中存在的问题。

对于可以走路、跑步甚至跳舞的人形机器人，稳定性是一个主要问题。它们需要与智能手机相同类型的传感器，以便提供机器人的准确位置数据。在这些应用采用了具有3轴加速度计、3轴陀螺仪和3轴磁力计的9自由度（9DOF）传感器或惯性测量单元（IMU）。

传感器是实现软件智能的关键组件，没有传感器，很多复杂的操作就不能实现。它们不仅实现了复杂的操作，同时也保证这些操作在进行的过程中得到良好的控制。

工业机器人避障主要用到哪些传感器？

移动机器人需要通过传感器实时获取周围的障碍物信息，包括尺寸、形状和位置信息，来实现避障。避障使用的传感器有很多种，目前常见的有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。

超声波传感器

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。

上图是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，然后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。

红外传感器

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。

当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，虽然物体很近，传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量精度会变差。因此，常见的红外传感器的测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。

激光传感器

常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来测距d=ct/2，类似前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。

比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图。

调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图。

视觉传感器

常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。

基于结构光的深度相机发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，光斑打在物体上，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同。先计算斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像人的两只眼睛一样，看到的物体也不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。

Crypto+AI落地先驱者——Lambda

当我在 2024 年 3 月最后一次看到关于 Lambda 的文章时，它刚刚突破了去中心化存储解决方案的一个重要里程碑。这代表了它在区块链数据存储能力上的突破，然后开始扩展到 AI 驱动的解决方案。

Lambda 的使命是通过去中心化存储和区块链技术为客户提供永久、安全的存储和数据处理服务。这是一个明确的、永不过时的使命，Lambda 可以利用最好的技术来实现这一目标。

事实证明，Lambda 一直在构建的东西非常适合利用 AI。

如果 Lambda 能够利用其 AI 机会，它有机会整合一个分散的区块链市场和一些相邻市场，通过整合，Lambda 就能提供更多的价值。

在我们深入探讨 AI 机会之前，让我们先看看 Lambda 是如何将自己置于能够抓住这个机会的位置的。

Lambda 正在构建什么

模块化存储是Lambda的核心基础设施之一,旨在为AI提供高效、可扩展的数据存储解决方案。该解决方案采用了EVM兼容的智能合约,支持数据存储和检索的自动化和去中心化。

1.全链模块化存储网络

Lambda建立了一个全链模块化存储网络,由多个分布式存储节点组成。这些节点利用区块链的P2P网络架构相互连接,共同构建了一个健壮、高可用的存储系统。

该存储网络具有以下关键特性:

去中心化:不依赖任何中心化实体,数据分散存储在网络中的多个节点上。

可扩展性:随着存储需求增长,可以轻松添加新的节点扩展存储容量。

冗余备份:数据会在多个节点间复制,确保数据安全可靠。

自我修复:若某个节点出现故障,网络会自动从其他节点恢复数据。

2.永久存储服务(LWS)

永久存储服务(Lambdas Web Storage,简称LWS)是Lambda模块化存储网络的核心组件之一,专为AI应用设计。LWS利用了去中心化存储技术,将数据分散存储在区块链网络中的多个节点上,从而避免了单点故障风险。

LWS具有以下关键优势:

数据永久存储:确保AI模型训练和推理所需的大量数据能够被安全、持久地存储。

高可用性:数据被分散存储在多个节点,提高了数据的可用性。

增强隐私和安全性:数据不会集中存储在单一实体,降低了被攻击或窃取的风险。

数据主权:用户对自己的数据拥有完全控制权,不受任何第三方操纵。

3.智能合约支持

Lambda的存储系统基于EVM兼容的智能合约,可以实现数据存储和检索过程的自动化。智能合约可确保数据按照预定的规则进行安全、可靠的存储和访问。

开发者可以编写自定义的智能合约,将数据处理逻辑固化在链上,从而实现自动化的数据管理。例如,智能合约可自动触发数据清理或归档操作,优化存储空间利用;也可根据访问控制规则管理数据的访问权限,确保AI模型只能访问授权的数据集。

对于AI应用而言,数据的可用性和完整性至关重要。Lambda采用了数据可用性采样(DAS)技术,通过结合数据证明(PDP)和零知识证明(ZKG),确保了存储在以太坊Layer2网络上的数据能够持久可用,数据完整性也得到了保障。

数据可用性采样(DAS)

DAS技术可以生成可验证的数据可用性证明,确保存储在Layer2网络中的数据长期可访问。它通过定期采样存储数据,并在Layer1以太坊主网上记录采样证明,以保证数据的持久可用性。

即使Layer2链发生故障或重组,只要主网数据有效,就可以根据采样证明重建Layer2上的数据。

数据证明(PDP)

数据证明(Proofs of Data Possession,PDP)技术可以高效地验证存储提供商是否仍在持有完整的数据文件。PDP通过对数据执行加密哈希计算,生成唯一的数据指纹,并定期向存储提供商发出随机数据块的质询,验证数据的完整性。

Lambda利用PDP技术确保存储在其网络中的数据没有被删除或篡改，任何数据损坏或遗失都可以被PDP检测到。

零知识证明(ZKP)

零知识证明(Zero-Knowledge Proofs,ZKP)技术允许一方(证明者)在不透露任何底层数据的情况下,向另一方(验证者)证明某个陈述或计算结果的正确性。

Lambda将ZKP与PDP结合,生成零知识数据证明(ZKG),以确保数据完整性的同时保护隐私。ZKG可以在不泄露原始数据的情况下,向AI模型提供者证明所提供数据的完整性，提高了隐私保护水平,特别适用于涉及敏感数据的AI应用场景。

AI模型的训练和推理需要大量的计算资源。Lambda通过迁移到以太坊Layer2,以及与Rollups等技术的结合,大幅提高了计算资源的利用效率,为AI应用提供了高性能、低成本的支持。

Layer2通过在链下执行大部分计算,只在需要时将最终状态提交回主网,从而极大提高了交易吞吐量。同样的，链下执行环境消除了对主网块的等待时间,大幅降低了交易延迟。

当然，通过Rollups技术,AI相关的海量交易和计算任务可以集中在链下高效执行,只需定期将最终结果上链即可，运行AI应用的成本更加可控。

Lambda 的 AI 机会

微软和苹果诞生于个人计算机时代，分别在 1975 年和 1976 年。

亚马逊（1994 年）和谷歌（1998 年）都诞生在商业互联网的前五年，标志是 1994 年 Netscape 的推出。

Airbnb（2008 年）、Uber（2009 年）和 Instagram（2010 年）都是在 2008 年 App Store 推出后三年内成立的。

自从 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，激发了 AI 领域的融资热潮，我们看到数百家公司扭曲自己以适应 AI 形状的需求。

Lambda 不需要扭曲自己。

这是一个真正的巨大机会。AI 是大部分人在 2023 年到现在预测的百倍机会中缺失的一部分，当时我猜想“在未来的某个时刻，一些适合AI的加密项目开始不如AI赛道……”那个时刻现在到了，比我当时预期的要早得多。

我已经可以想到：

在金融领域,AI将成为投资决策和风险管理的重要助手。投资机构可以利用Lambda高效存储和处理海量历史数据,训练出精准的量化模型,从而实现更优的投资策略。同时,AI模型的实时风险预警,将大幅提升金融系统的抗风险能力,避免系统性风险的发生。

此外,AI在贷款审批、反洗钱监测、保险定价等环节也将发挥重要作用,提高金融服务的精准性和风控水平。

医疗领域，AI将为医疗决策提供强有力的支持。医生可以基于患者的基因、影像、病历等多源数据,训练个性化的诊断和治疗模型,实现精准医疗。借助AI的智能辅助,疾病的早期发现和诊断将更加准确;靶向治疗方案将根据患者的个体情况有的放矢。

此外,AI的应用还将延伸到新药研发、医疗影像分析、智能护理等多个环节,提高医疗服务的质量和效率。而Lambda的隐私计算能力,将确保这些敏感数据在训练过程中的安全性,保护患者隐私。

而在交通领域，自动驾驶将成为现实，在交通运输领域,自动驾驶技术将成为现实。自动驾驶系统需要实时处理来自车载传感器、卫星定位等设备的大量数据,进行智能决策和控制,确保车辆在复杂环境中安全可靠地运行。

Lambda可为这些系统提供高效、低延迟的数据存储和计算资源。结合AI视觉识别、决策规划等算法,自动驾驶将进一步提高交通效率,降低事故风险,减少油耗和排放,为人类出行带来全新体验。

未来，Lambda能否成为Crypto到Ai的破局者，尽管存在大量的竞争，但Crypto与AI的相性同步相比于其他行业更加稳定。

Crypto与AI的联动是市场所期望的，现在是时候有人建立这个平台了，最后的赢家会是 Lambda 吗？

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