瑞萨电子推出AI驱动送货机器人方案，提升自主性与道路安全性

随着城市物流自动化加速发展，搭载人工智能技术的电子送货机器人正逐步走向街头巷尾，承担起食品、包裹和日用品的“最后一公里”配送任务。然而，在人流密集的城市环境中运行，如何确保安全、提升效率、优化能源管理，成为行业关注的核心问题。

近日，瑞萨电子发布了一套面向电子送货机器人的端到端AI解决方案，通过集成传感器融合、边缘AI推理、语音交互及预测性维护等关键技术，全面提升了机器人的自主导航能力、系统可靠性和用户体验。瑞萨电子代理商-中芯巨能为您介绍电子送货机器人的端到端AI解决方案特点及技术支持。如需产品规格书、样片测试、采购、技术支持等需求，请加客服微信：13310830171。

多模态感知：打造360°环境认知能力

瑞萨的送货机器人概念采用多传感器融合架构，包括摄像头、LiDAR、GNSS以及其专有的“See With Sound（SWS）”声学传感技术，构建出全方位的环境感知网络：

摄像头+LiDAR：实现障碍物检测与避障，生成高精度环境地图；

GNSS定位模块：提供厘米级路径规划支持；

SWS声学感知技术：通过多个麦克风阵列和AI模型，机器人可识别远处应急车辆的声音，并精准判断其到达角度（AoA），从而及时调整路径或停车避让，显著提升行人通行安全。

该方案无需额外部署昂贵传感器，即可实现远距离移动物体检测和360度视野覆盖，为复杂城市交通环境中的安全运行提供了保障。

AI赋能地面识别与智能调控

在没有专用地面识别传感器的情况下，瑞萨通过AI模型分析电机实时功耗数据，实现了对不同地面类型（如水泥地、草地、沙地）的自动识别。系统据此动态调整速度、方向和电机扭矩，以优化能耗并提高运输效率。

这一功能不仅降低了硬件成本，还增强了机器人在不同地形下的适应能力，有助于延长续航时间并提升整体运行稳定性。

语音交互与本地化控制，提升人机协作体验

为了增强用户互动性，瑞萨在机器人中集成了嵌入式语音识别模块，支持预定义语音指令控制。用户可通过语音直接下达“启动”、“暂停”、“转向”等命令，实现更自然的人机交互方式。

所有语音处理均在设备端完成，无需依赖云端，进一步提升了响应速度和隐私保护能力。

预测性维护：从被动维修到主动健康管理

瑞萨方案内置基于AI的状态监测与预测性维护系统，持续跟踪电机运行状态，识别负载不平衡、轴偏移等问题，并实时反馈异常信号。

通过Reality AI软件平台，系统可在故障发生前预警，减少非计划停机时间，降低运维成本。对于大规模部署的物流机器人而言，这种“自我诊断”机制极大提高了运营效率和设备可用性。

智能物流的新未来

瑞萨电子的这套AI送货机器人解决方案，不仅解决了当前自主配送设备在安全性、能效和运维方面的关键挑战，也为未来城市智慧物流系统的规模化落地提供了坚实的技术基础。

从环境感知、路径规划到健康诊断和语音控制，每一项功能都体现了AI与边缘计算在机器人领域的深度融合。可以预见，随着更多企业采用类似架构，电子送货机器人将在城市生活中扮演越来越重要的角色。