Carter usa el sensor PULSE de Aptiv, diseñado para entornos que exigen detección precisa y maniobras complejas.
Robust.AI dijo esta semana que seleccionó los sistemas de percepción inteligente de Aptiv PLC, incluyendo fusión de sensores basada en IA y machine learning impulsada por el sensor Aptiv PULSE, para su robot móvil colaborativo Carter Gen 3.
Para aplicaciones industriales, la confiabilidad en entornos como bodegas, plantas de manufactura y almacenamiento en frío es crítica. Estos entornos son dinámicos y frecuentemente contienen obstrucciones, polvo, deslumbramiento, cambios de humedad y superficies reflectantes que pueden degradar sistemas de percepción convencionales, dijo Aptiv.
Combinando las fortalezas del radar y la visión, la compañía dijo que habilita mejor toma de decisiones y confiabilidad al operar cerca de personas, equipamiento y otros obstáculos.
"La adopción a escala de la robótica requiere percepción crítica para la seguridad que abarque las condiciones dinámicas del mundo real", declaró Jay Bellissimo, vicepresidente senior de sistemas inteligentes y presidente de software y servicios en Aptiv. "Al llevar PULSE al robot Carter Gen 3, ayudamos a habilitar un enfoque más completo y escalable a la automatización de bodegas, mientras apoyamos un camino hacia los requerimientos de seguridad funcional cada vez más exigidos por estas aplicaciones y el mercado más amplio de IA física."
¿Cómo opera Carter en automatización de bodegas?
El Carter de Robust.AI es un robot móvil colaborativo diseñado para complementar las operaciones y la fuerza laboral existente en bodegas. La empresa dice que la funcionalidad definida por software del Carter permite a las instalaciones automatizar picking de cumplimiento de órdenes, transporte punto a punto y clasificación móvil sin inversiones en infraestructura adicional.
La compañía con sede en San Carlos, California, dijo que sus capacidades de automatización drop-in y su modelo de robotics-as-a-service (RaaS) basado en rendimiento permiten a los clientes desplegar rápido y escalar de forma flexible en respuesta a cambios en la demanda.
"Carter está construido para trabajar con personas en bodegas y entornos de manufactura reales, así que la calidad de percepción, la confiabilidad del sistema y la facilidad de despliegue importan enormemente", dijo Anthony Jules, cofundador y CEO de Robust.AI. "El sensor PULSE de Aptiv aporta un enfoque diferenciado cámara-y-radar que permite a Carter entregar rendimiento y productividad líderes de mercado en entornos complejos."
¿Qué tiene de distinto el sensor PULSE?
Para el Carter Gen 3, Aptiv fusiona radar y visión usando machine learning sobre datos crudos entregados por el sensor PULSE. La fusión temprana de entradas de sensor permite a la empresa con sede en Dublín soportar eficientemente:
- Creación de mapas de profundidad
- Población de grillas de ocupación para navegación
- Seguridad funcional certificable
PULSE combina una cámara surround-view con radar de cortísimo alcance para sensado confiable de 360 grados, reduciendo puntos ciegos, costo y complejidad del sistema. Emparejado con las tecnologías de vSLAM (visual simultaneous localization and mapping) y percepción IA de Robust.AI, Aptiv dice que su sistema entrega rendimiento confiable para los entornos complejos donde Carter está diseñado para operar.
Aptiv demostró el sensor PULSE con Carter en Automate en Chicago esta semana. También mostró herramientas de resiliencia de cadena de suministro, interconexiones de bajo y alto voltaje, ensambles de cable de alta velocidad, y plataformas edge-to-cloud para cargas con IA basadas en el sistema operativo VxWorks, la plataforma de virtualización Helix y la plataforma cloud Wind River.
¿Por qué importa la certificación PL(d)?
Como parte de esta fase de colaboración, Aptiv obtendrá certificación PL(d) para PULSE en casos de uso de seguridad industrial relevantes. PL(d), parte del estándar ISO 13849-1, es una clasificación de alta confiabilidad usada para aplicaciones robóticas peligrosas.
La certificación de seguridad funcional es crucial a medida que los robots operan con mayores grados de autonomía cerca de personas y equipamiento, dijeron Aptiv y Robust.AI. Los dispositivos no solo deben entregar operación segura en la práctica, sino también soportar marcos de seguridad reconocidos.
Para operadores logísticos en Chile y LatAm que evalúan robotización de bodegas, el dato relevante es que la combinación cámara + radar fusionada vía ML está saliendo del laboratorio y entrando a producción con certificaciones específicas para coexistencia con personas. Hasta ahora la mayoría de las bodegas robotizadas trabajan con áreas restringidas separadas; la próxima ola apunta a operación segura compartida con operarios humanos en el mismo pasillo.
