机器人安全

仓库和工厂车间等工业环境需要安全的自主系统，兼具机器人本身“由内向外”的保护机制和用以监控更广泛工作空间的“由外向内”系统。

超过 80% 的美国制造业公司已经部署了工业机器人，或正处于部署的早期阶段。这等采用规模凸显了对确保机器人能以 AI 级智能运行的迫切需要。

• 主动式安全守则：通过主动式态势感知实时预防事故。
• 功能性安全标准合规：实施由 TÜV Rheinland 所开发、测试和检查的解决方案，以符合当前和新兴的功能性安全标准。
• 提高生产力：在动态环境中自动调节机器人效率，以优化动作。
• 降低宕机时间：通过闭环训练和优化来消除昂贵的运作降速问题并提高安全性，且不牺牲生产力。
• 更大限度利用传感器基础设施：充分利用现有的，安装在建筑物上的摄像头，进行实时分析、警报和自适应推理。

无论是传统机器人还是智能机器人，都依赖自带的传感器和摄像头来观察、感知并根据周遭环境的情况采取行动，这被称为“由内向外的安全”。机器人会监控其周遭环境，以检测工人、物体或危险，从而进行减速、停止或行为调整，以避免事故发生。 

在处理静态墙壁、有效载荷等遮挡物以及工作人员和车辆等移动物体时，自带传感器的视野有限。借助由外向内的安全智能体，机器人的感知能力能通过与遍布整个设施的传感器和摄像头进行通信，来扩展到机器人本身眼睛不可及之处。 

这种更广范围的 365° 视角有助于智能体理解、预测和监控自带传感器可能错过的极其复杂的环境。更主动的保护、更少降速，以及更安全、更高效的运作便是其产出的结果。

获得安全认证对于工业自动化公司证明自己已经准备好进行真实世界的部署、满足严格的安全守则和 AI 的完整性要求至关重要。这种合规性可赋予仓库运营商信心，确保其部署已依照安全与可靠运作的最佳实践进行过测试和评估。

NVIDIA Halos AI 系统检测实验室提供认证工具，为获得合规识别的平台公司提供硬件和连接，例如 ANAB、TÜV Rheinland 和其他第三方机构。

NVIDIA Halos outside-in safety blueprint 融合了低延迟检测、安全监测和决策逻辑，可同时监测在 NVIDIA IGX™ 平台上运行的多个机器人。

基于 NVIDIA Metropolis 的视频分析 AI 智能体和 NVIDIA Isaac Sim™ 开放仿真框架协同工作，创建了一个闭环训练平台，让机器人能够自主思考、感知和行动。

由外向内型安全智能体可与机器人交互，以控制其行为，一旦有物体进入防护区域，机器人即刻减速或停止运动；当区域无障碍物时，则允许以更高速度、更近距离开展协同作业。该方案有助于制造企业减少安全事故与误停机情况，提升机器人作业吞吐量，同时更好地应对视线遮挡问题。

在这套通过 TÜV Rheinland 认证的安全理念中，外部环视摄像头构建了虚拟防护围栏，同时监测拖车内部与对接区域，实现遮挡异常告警。当目标区域无作业人员时，机器人可全速或高效模式运行；一旦有人进入该区域，机器人即刻触发安全防护机制，防范安全事故发生。

虚拟跳线和动态区域管理共享通道和交叉路口的多个 AMR 机器人和人员，特别是在盲角或高机架区域周围。特别是在材料处理领域，当人或机器人进入隐藏区域或被物体遮挡时，警报和遮挡检测至关重要，即使在盲点地区也保持安全。