工場の現場やフルフィルメントセンターから物流ハブに至るまで、自動化が加速しています。ロボット、フォークリフト、モバイル プラットフォームは現在、ますますダイナミックな環境で材料の移動、製品の検査、人間の作業員との調整を行っています。
この変化により、高度なセンシングに対する需要が急増しています。これは、訓練を受けた人間のオペレーターと同じ精度、信頼性、状況認識を備えて、機械が周囲の環境を認識できるようにする技術です。
世界の倉庫自動化市場は、2025 年の約 300 億ドルから 2030 年までに 600 億ドル以上に成長すると予想されており、ロボット技術が 2 桁の年間成長率で先頭に立っている。-課題は、今日のセンサー-カメラ、レーダー、従来の LIDAR- の多くが産業自律の複雑さや規模に追いつけないことです。
製造と物流において「すべての自律化」を可能にするためには、センシング技術がより小型でより高性能になり、劇的に手頃な価格になる必要があります。
センシングがこれまで以上に重要になる理由
ビジョン システムは、反復的なタスクを自動化するために不可欠ですが、精度、速度、環境変動が交差するところでは失敗することがよくあります。
カメラは、まぶしさ、影、低照度条件に悩まされます。-
飛行時間型（ToF）センサーは有用な深度マップを提供しますが、距離が離れると、また明るい照明の下では範囲精度が失われます。{0}{1}
従来の LIDAR ですが、依然として精度に限界があり、高価であり、大量導入に合わせた拡張が困難です。{0}
産業オートメーション環境はさらに複雑さを増します。光沢のあるシュリンクラップ、反射性の金属パレット、ほこり、振動はすべて、センシング性能を妨げる可能性があります。並んで動作するロボットは、数十のセンサーが同時に動作する場合、クロストークの干渉も回避する必要があります。-
その結果、センチメートル未満の精度、コンパクトな統合、照明や環境ノイズに対する耐性を兼ね備えた新しいクラスの 3D センシングに対する需要が高まっています。{{1}{2}}
自動化の将来は、正確であると同時に拡張性のある認識にかかっています。ここで、チップ-ベースの FMCW LIDAR が研究室から倉庫へと飛躍します。
FMCW LIDAR: 距離と動きを一緒に測定
最も有望なブレークスルーの 1 つは、周波数変調連続波 (FMCW) ライダーです。このテクノロジーはレーダーと同じ測距原理を使用し、光に適用され、桁違いに高い解像度をもたらします。--
レーザーパルスの戻り時間を測定する従来の ToF ライダーとは異なり、FMCW ライダーは、周波数が着実に「チャープ」される連続ビームを放射します。反射光が戻ってくると、送信された信号のコピーとコヒーレントに混合されます。結果として得られるビート周波数から、物体までの距離とその相対速度の両方が明らかになります。
この二重測定により、産業オートメーションにとって次のような重要な利点が得られます。
1 回のスキャンで範囲と速度を実現し、複数フレームの計算を不要にします。{0}
システムは明るさではなく周波数を検出するため、太陽光と周囲光の影響を受けません。
密集した複数のロボット環境でもクロストークが発生しない-
高い信号対雑音比、霧、埃、まぶしさの中でも精度を維持
実際には、FMCW LIDAR は詳細な多次元画像を提供できるため、-深さ、反射率、動き-により、機械は物体がどこにあるかだけでなく、物体がどのように動いているかを確認できるようになります。
シリコン フォトニクス: スケーラブルな LIDAR の鍵
FMCW は優れたセンシング物理学を提供しますが、シリコン フォトニクスは拡張性を提供します。
シリコンフォトニクスは、発光、ビームステアリング、およびコヒーレント検出を単一のフォトニックチップに統合することにより、かさばる光学部品、複雑な位置合わせ、および可動部品の必要性を排除します。このプロセスでは、-データコム コンポーネントを製造するのと同じ種類の-成熟した半導体ファウンドリを使用するため、LIDAR センサーをウェハ スケールで構築できます。
結果には次のものが含まれます。
小型化:ロボット アームや自律移動ロボット (AMR) に埋め込むのに十分な大きさのセンサー。
信頼性：可動部品が少なく、磨耗やずれが発生しません。
手頃な価格:大量生産により、生産コストが桁違いに下がります。{0}}
一貫性：工場で校正されたチップにより、フリート全体で均一なパフォーマンスが保証されます。{0}
Voyant の統合 FMCW アーキテクチャはこの傾向を例示しており、同じダイ上でエミッタとレシーバの両方を備えた「チップ上のライダー」---の統合を実現しています。この設計により、高度な 3D センシングがプロセッサーやカメラ センサーと同じように製造可能になり、シリコン業界の指数関数的な能力を活用して大規模な導入が可能になります。