1 引言

自主移动机器人 (AMR) 有助于提高制造、仓储、物流等领域的生产力和运营效率。例如，AMR 可在仓库和物流中心搬运包裹，用真空吸尘器清洁地板，以及在餐厅供应食品和饮料。早期 AMR 通常在人类无法进入的工作区内运行，并在地面的车道和 AprilTag 引导下沿着预定义路径导航。因此，早期 AMR 不需要大量的传感器和严格的功能安全特性。这种遵循预定义路径的机器人也称为自动导航车 (AGV)。与之不同的是，最近的 AMR 配备了先进的传感器，可在与人类共用的工作区内运行，并在环境中自由而安全地导航，从而在指定位置执行分配的任务，尽可能减少了人工干预。

如图 1-1 所示，AMR 要实现安全自主导航，需要完成三项主要任务：定位、感知和规划。首先，移动机器人必须知道自己在工作区中的位置。精确定位是实现自主导航的最低要求。定位后，移动机器人必须感知移动物体（包括人类和其他运行中的机器人）的动态环境。接下来，机器人必须规划一条通往目的地的路径，以相应地控制自己，避免出现导致安全问题的情况。本文讨论了这些任务的实现原理和固有挑战，同时重点介绍了定位和建图。

图 1-1 自主导航的三项主要任务

AM69A 处理器是一款异构微处理器，专为采用传统分析和 AI 算法的高性能计算应用而构建。关键元件包括八核 Arm® Cortex® A72、视觉处理加速器 (VPAC)、具有矩阵乘法加速器 (MMA) 的四核 C7x 数字信号处理器 (DSP)、图形处理单元 (GPU)、视频编解码器、隔离式 MCU 岛等。VPAC 具有多个加速器，包括视觉成像子系统 (VISS)，即图像信号处理器 (ISP)、镜头失真校正 (LDC) 和多标量 (MSC)。图 1-2 所示为 AM69A 简化方框图。更多详细信息，请参阅 AM69x 处理器，器件修订版本 1.0 数据表。在智能摄像头应用中使用 AM69A 实现高级 AI 视觉处理 技术白皮书中介绍了 AM69A 的多摄像头 AI 用例。该白皮书解释了 AM69A 为何是同时运行所有三项任务来实现自主导航的理想处理器。

图 1-2 AM69A 简化方框图