安森美为新一代人形机器人打造安全与冗余设计解决方案
在PCIM Asia Shanghai 2025展会期间，作为智能感知技术领域的领先企业，安森美（onsemi）展示了其在机器人应用方面的重要成果。安森美展台展出的机器人灵巧手因其高度集成的传感能力和出色的触觉反馈，成为展会焦点之一。笔者在展会期间有幸采访了安森美应用工程管理总监Theo Kersjes，深入了解其在机器人传感器领域的前沿布局。
多模态感知融合，强化机器人安全性能
安森美在展台上展示的机器人灵巧手，融合了多种传感器技术，实现了更真实的触觉反馈和更高的安全性。产品采用AI学习机制，能够识别多种手势，提升交互的自然度。
该产品搭载了超声波传感器，相比传统摄像头传感器，其优势在于可探测被遮挡的区域，从而提升识别的安全性。它还能够精准识别手指关节位置，通过学习大量人类手部动作的数据，实现更灵活、智能的抓取能力。此外，超声波传感器还具备测距功能，类似汽车倒车影像系统，为机器人提供环境感知能力。
在深度感知方面，安森美采用了先进的iToF（间接飞行时间）技术。iToF方案具备120万像素的深度传感器，在无需对中央系统施加额外计算压力的前提下，提供高精度的深度图像。这一方案尤其适合需要快速响应和高安全性的机器人应用。例如，当车辆靠近时，普通传感器可能无法准确识别障碍物，而iToF则能提供更全面的环境数据，增强系统的整体安全性。
同时，安森美通过整合NVIDIA仿真环境与FoxPro可视化工具，实现多传感器数据的融合处理，生成直观的环境视图。通过结合图像识别与声波飞行时间技术，安森美支持SLAM（同步定位与建图）等算法的协同运作，从而提升定位精度并提供可靠的冗余机制。
值得注意的是，过去深度感知算法通常需要在中央处理器中运行，并生成点云数据。而安森美创新性地将这些功能集成到图像传感器内部，使其能够直接输出深度数据。这一设计不仅提升了处理效率，还能够从不同角度和运动模式中获取数据，为自主机器人提供更全面的环境感知。
Theo Kersjes表示，安森美看好其技术在仓储AMR（自主移动机器人）、工业机械臂抓取等复杂环境中应用的前景。同时，农业机器人如割草机和采摘机器人也是其关注的重点发展方向。
加速人形机器人开发，满足关键安全与冗余需求
当前，人形机器人的核心任务包括学习“如何行动”以及建立“基础物理AI能力”。例如，当物品从桌面上掉落时，即使摄像头未能捕捉到，机器人也应具备物理推理能力，预测物体的存在并采取避让措施。
Theo Kersjes指出，2025年是人形机器人发展的重要节点。各大厂商将逐步从“展示能力”转向“量产落地”，同时需满足“安全保障”与“冗余设计”两大核心要求。而安森美正是在这一领域具备深厚积累，其传感器技术能够为机器人厂商提供坚实支持。
机器人研发成本较高，关键技术仍在不断演进。例如，关节执行器、电机控制、腿部与手臂的驱动方式各有差异，不同的应用场景对扭矩和传动比的要求也不同。尽管如此，安全始终是系统设计的首要考量。
为此，安森美推出了Treo平台的首批产品之一——一款高精度超声波接口传感器。Treo平台支持从PCB集成到芯片级集成的跃迁，有效降低了系统集成的复杂性。同时，该平台集成了安森美的65nm工艺安全方案，为机器人提供可靠的安全控制基础。
在关键安全响应方面，Treo平台结合了传感器和eFuse（电子保险丝）技术，能够在检测到故障时迅速断开相关模块，防止异常事件扩散。此外，传感器还能监测电池状态，并在异常情况下发送信号，协助安全系统做出及时判断。
触觉感知提升，适应更精细应用场景
Theo Kersjes认为，人形机器人下一步将面临更复杂的触觉感知需求，如砂纸打磨木料等精细操作任务。这类应用场景要求机器人具备类似工匠的感知能力，通过触觉反馈判断材料表面是否光滑。
为满足这一需求，安森美已做好充足的技术储备。其传感器解决方案支持在机器人系统中集成更多触觉感知模块，实现更高级别的交互精度。
构建机器人生态系统，拓展合作网络
自主移动机器人（AMR）本质上是一个高度集成的系统，涉及感知、驱动、电源管理等多个子系统，其复杂性与自动驾驶汽车相似。安森美认识到，要实现AMR的全面落地，必须构建一个高效的生态系统，整合来自不同供应商的技术。
在通信方面，Theo Kersjes指出，未来AMR需要在受控与开放环境中都能安全运行。例如，自主机械臂在操作数控机床时，需避免无线通信干扰，以确保操作的安全性。安森美正通过多种方式推动机器人在人类操作环境中的无缝协作。
安森美还提供了完整的LED驱动器产品组合，用于机器人状态灯的控制。这些灯光信号帮助人类直观了解机器人运行状态，例如绿色灯光表示安全可接近，蓝色灯光代表正在充电等。对于更大型系统，白色前灯和红色尾灯的设计，使人类像识别汽车灯光一样判断机器人运动方向。
在安全气泡构建和障碍物检测方面，安森美的HyperLux™图像传感器发挥了关键作用。对于送货机器人，安森美还提供超声波传感器，用于检测地面障碍物及玻璃墙面。此外，超声波技术还可用于摄像头镜头清洁，在镜头结霜或沾水时通过振动进行清除，甚至可促使冰霜蒸发。
安森美还推出了Ezairo音频DSP系统，最初用于助听器领域，如今应用于人形机器人，使其具备定向听觉和降噪能力，便于在嘈杂工业环境中接收人类指令。
最后，Theo Kersjes透露，安森美正在加速研发面向更广泛场景的机器人辅助技术。未来，公司将持续扩展机器人生态系统，推动人机协作进入更安全、高效的阶段。