Dans l’automatisation, les robots deviennent de plus en plus sophistiqués, grâce à plusieurs tendances technologiques dans l’électronique de puissance avancée qui offrent une haute efficacité, un format compact et une fiabilité.
Cet article est publié par pÉlectrique dans le cadre d’un partenariat exclusif de contenu numérique avec les Systèmes de Puissance Bodo.
Le monde entre dans une nouvelle ère d’automatisation, où les robots deviennent non seulement sophistiqués, mais capables d’effectuer des tâches autrefois considérées comme l’exclusivité des humains. À l’avant-garde de cette transformation se trouvent les robots humanoïdes, conçus pour imiter la forme et les fonctions du corps humain.
Robots Humanoïdes et Besoin d’Électronique Avancée
Ces robots ne sont pas de simples machines ; ce sont des systèmes complexes nécessitant une électronique de puissance avancée pour fonctionner de manière efficace et optimale.
Image utilisée avec la permission de Bodo’s Power Systems []
Le marché mondial des robots humanoïdes est prêt à connaître une croissance significative au cours des prochaines années. Alors que notre société vieillit et que les taux de natalité diminuent, en particulier dans les pays développés, le besoin de main-d’œuvre automatisée devient de plus en plus pressant. Les robots humanoïdes émergent comme une solution viable pour répondre aux pénuries de main-d’œuvre dans divers secteurs, allant des soins de santé et de la prise en charge des personnes âgées à la fabrication et aux industries de services.
Cependant, l’adoption généralisée des robots humanoïdes est actuellement limitée par des facteurs tels que le coût, la vitesse fonctionnelle, le coût de programmation et d’apprentissage de ces robots, ainsi que leur capacité à s’adapter à des situations inattendues. Le rythme auquel ces défis sont surmontés déterminera la rapidité avec laquelle les robots humanoïdes seront déployés dans divers secteurs. En fin de compte, le succès de ces avancées dépend de la readiness de la société à intégrer les robots dans la vie quotidienne et dans les environnements de travail.
Plusieurs tendances technologiques stimulent le développement des robots humanoïdes, le coût et la fonctionnalité étant les plus significatifs. Les électroniques de puissance avancées qui offrent une haute efficacité, un format compact et une fiabilité sont au cœur de ces avancées. C’est là que les transistors de puissance à base de nitrure de gallium (GaN) et les circuits intégrés (CI) entrent en jeu.
Contrôle de Moteur : Le Cœur du Mouvement Robotique
Au cœur de tout robot humanoïde se trouve sa capacité à bouger d’une manière qui ressemble étroitement au mouvement humain. Cela est réalisé en utilisant des moteurs à courant continu sans balai (BLDC), responsables de l’entraînement des articulations, des membres et des autres composants mécaniques du robot. Un robot humanoïde typique est équipé d’environ 40 moteurs BLDC, chacun alimentant différentes parties du robot, telles que les doigts, les orteils, les bras, les jambes, le cou, et le torse.
Ces moteurs varient dans leurs besoins en puissance en fonction de la fonction spécifique qu’ils remplissent. Par exemple, les moteurs qui entraînent les doigts du robot peuvent nécessiter seulement quelques ampères de courant, tandis que ceux alimentant les hanches ou les jambes peuvent avoir besoin de 80 ampères ou plus. Quel que soit le besoin en puissance, les moteurs doivent fonctionner avec une haute efficacité pour minimiser la consommation d’énergie et la génération de chaleur, qui sont des facteurs critiques pour maintenir la performance et la fiabilité globales du robot.
L’Importance du GaN dans le Contrôle de Moteur
Les dispositifs GaN sont particulièrement adaptés aux applications de contrôle de moteur au sein des robots humanoïdes en raison de leurs propriétés électriques supérieures par rapport aux MOSFET traditionnels à base de silicium. L’un des principaux avantages des dispositifs GaN est leur vitesse de commutation extrêmement rapide, qui est de 10 à 100 fois plus rapide que celle des MOSFET en silicium. Cette capacité de commutation à haute vitesse permet aux moteurs de fonctionner à des fréquences plus élevées, réduisant les pertes moteur et améliorant l’efficacité globale du système.
La haute vitesse de commutation des dispositifs GaN permet également l’utilisation de condensateurs céramiques plus petits et plus fiables à la place des condensateurs électrolytiques volumineux. Cela est particulièrement important dans les applications où l’espace est restreint, comme dans les entraînements de moteur des robots humanoïdes. En réduisant la taille des condensateurs, la taille et le poids globaux de l’entraînement du moteur peuvent être minimisés, facilitant ainsi l’intégration de l’entraînement dans le boîtier du moteur.
Un autre avantage critique des dispositifs GaN est leur absence de charge de récupération inverse (QRR). Dans les MOSFET à base de silicium, la charge de récupération inverse peut entraîner des pertes d’énergie significatives lors de chaque cycle de commutation, réduisant ainsi l’efficacité et générant de la chaleur supplémentaire. L’absence de QRR dans les dispositifs GaN élimine cette perte d’énergie, permettant au moteur de fonctionner plus efficacement avec moins de génération de chaleur.
De plus, l’élimination de la charge de récupération inverse signifie qu’il faut moins de temps mort dans chaque cycle de commutation. Le temps mort réduit la quantité d’énergie délivrée au moteur et peut provoquer du bruit acoustique. En réduisant le temps mort de plusieurs centaines de nanosecondes à seulement quelques nanosecondes, les dispositifs GaN augmentent le couple par ampère, ce qui se traduit par un fonctionnement moteur plus efficace et un système plus silencieux.
Dans l’ensemble, l’utilisation de dispositifs GaN dans les applications de contrôle de moteur offre des avantages significatifs, notamment une meilleure efficacité, une réduction de la taille et du poids, un coût inférieur et une fiabilité accrue. Ces avantages font du GaN le choix idéal pour alimenter les moteurs des robots humanoïdes, qui nécessitent une électronique de puissance compacte, efficace et fiable pour fonctionner correctement.
Étages de Puissance Monolithiques GaN pour Entraînements de Moteur
Un des progrès les plus significatifs dans la technologie GaN est le développement d’étages de puissance monolithiques, tels que l’EPC23102. Ces CI GaN monolithiques intègrent plusieurs fonctions en une seule puce, y compris le transistor de puissance, le driver de porte, et le circuit de protection. Le schéma bloc de l’EPC23102 est présenté dans la figure 1. En intégrant des fonctions clés dans une seule puce, l’EPC23102 permet de gagner un temps et un espace de conception précieux, qui sont des facteurs critiques dans l’environnement compact et complexe d’un robot humanoïde.
Figure 1. Schéma bloc de l’EPC23102 ePower Stage IC. Image utilisée avec la permission de Bodo’s Power Systems []
Un exemple d’entraînement de moteur basé sur le GaN utilisant le CI monolithique EPC23102 est le design de référence EPC9176, dont le schéma bloc est montré dans la figure 2. L’EPC9176 est un onduleur d’entraînement de moteur de 400 W utilisant trois circuits intégrés EPC23102 avec une large plage de tension d’entrée de 14 V à 85 V. Il peut délivrer jusqu’à 20 ARMS au moteur, ce qui le rend adapté pour alimenter la plupart des petites articulations et actionneurs du robot.
Figure 2. Schéma bloc de la carte de design de référence EPC9176. Image utilisée avec la permission de Bodo’s Power Systems []
Améliorer la Vision Robotique : GaN dans les Systèmes Lidar
En plus du mouvement, les robots humanoïdes ont besoin de percevoir et d’interagir avec leur environnement d’une manière similaire aux humains. La vision est l’une des fonctions sensorielles les plus critiques pour un robot humanoïde, lui permettant de naviguer dans son environnement, d’éviter des obstacles et d’effectuer des tâches complexes. Pour atteindre cet objectif, les robots s’appuient sur des systèmes de vision avancés tels que le Lidar (Light Detection and Ranging).
Le Lidar fonctionne en émettant des impulsions laser et en mesurant le temps qu’il faut pour que ces impulsions se réfléchissent sur des objets et reviennent au capteur. En calculant le temps de vol de ces impulsions, les systèmes lidar peuvent créer une carte numérique tridimensionnelle à haute résolution de l’environnement du robot. Contrairement à une carte faite à partir d’images de caméra, cette carte fournit des coordonnées précises en X, Y et Z pour l’ensemble des environs, qui peuvent ensuite être traitées efficacement par l’IA du robot pour développer une conscience spatiale et prendre des décisions en temps réel.
Le Lidar est particulièrement bien adapté aux robots humanoïdes car il offre une haute résolution, une détection à longue portée, et des taux de rafraîchissement élevés, tous essentiels pour des tâches qui nécessitent des informations précises et opportunes sur l’environnement. Cependant, pour maximiser la performance des systèmes lidar, l’électronique sous-jacente doit être capable de fonctionner à des vitesses extrêmement élevées et avec une densité de courant élevée – des exigences qui sont idéalement satisfaites par les dispositifs GaN.
Les Avantages du GaN dans les Systèmes Lidar
La technologie GaN a été un élément clé de l’activation des systèmes lidar depuis plus de dix ans, notamment dans des applications telles que les véhicules autonomes et les systèmes avancés d’assistance à la conduite (ADAS). Les mêmes propriétés qui rendent le GaN idéal pour le lidar automobile sont également bénéfiques pour les robots humanoïdes.
L’une des principales raisons de la domination du GaN dans les systèmes lidar est sa vitesse de commutation exceptionnelle, essentielle pour obtenir une haute résolution et des taux de rafraîchissement élevés. Les dispositifs GaN peuvent commuter à des vitesses 100 fois plus rapides que les MOSFET en silicium, permettant au système lidar d’émettre et de détecter des impulsions laser à une fréquence beaucoup plus élevée. Cette fréquence accrue se traduit directement par une résolution plus élevée, permettant au robot de créer des cartes plus détaillées et plus précises de son environnement.
En plus de la vitesse, les dispositifs GaN offrent une densité de courant plus élevée que le silicium, permettant des impulsions laser plus puissantes. Cela est particulièrement important pour la détection à longue portée, où les impulsions laser doivent parcourir de plus grandes distances tout en retournant un signal fort. En conduisant plus de courant sur une empreinte plus petite, les dispositifs GaN permettent la conception de systèmes lidar compacts qui peuvent être facilement intégrés dans la structure du robot sans compromettre la performance.
Un autre avantage clé du GaN dans les systèmes lidar est que sa petite taille et son emballage à échelle de puce permettent de minimiser les inductances parasites, qui peuvent dégrader la performance du système. EPC a développé des circuits intégrés qui combinent un transistor GaN puissant avec un driver intégré, éliminant efficacement l’inductance de source commune et l’inductance de boucle de grille. Un exemple est l’EPC21601, un driver laser GaN intégré de 15 A, 40 V capable de plus de 100 MHz. Son paquet compact de 1 mm x 1,5 mm au niveau de la plaquette offre une faible inductance. La figure 3 montre le schéma de connexion typique pour l’EPC21601 en tant que driver laser. En intégrant le transistor et le driver en un seul CI, EPC a amélioré la performance, réduit la taille et le coût, et accru la fiabilité des systèmes lidar dans les robots humanoïdes (La carte de développement EPC9154 est disponible pour accélérer de nouveaux designs).
Figure 3. Connexion typique utilisant l’EPC21601 comme driver laser. Image utilisée avec la permission de Bodo’s Power Systems []
Alimenter le Cerveau AI : GaN dans les Convertisseurs DC-DC
Le cerveau d’un robot humanoïde est son système d’intelligence artificielle, qui traite les données sensorielles, prend des décisions et contrôle les mouvements du robot. Les systèmes IA sont intensifs en calcul et nécessitent une puissance importante pour fonctionner, surtout lorsqu’ils effectuent des tâches complexes telles que le traitement d’image en temps réel, la prise de décision, et le contrôle de mouvement. Pour répondre à ces besoins en puissance, les alimentations des serveurs AI s’appuient sur des convertisseurs DC-DC hautement efficaces qui peuvent délivrer de la puissance avec des pertes minimales.
Dans les robots humanoïdes, le système IA est responsable du traitement des données des capteurs, de la prise de décisions, et du contrôle des mouvements du robot. Cela nécessite un approvisionnement constant en énergie, et toute inefficacité dans l’alimentation électrique peut entraîner une diminution de la performance, une augmentation de la génération de chaleur, et un temps de fonctionnement plus court. Les convertisseurs DC-DC basés sur le GaN aident à relever ces défis en délivrant de l’énergie avec des pertes minimales, assurant que le système IA puisse fonctionner à plein rendement.
GaN dans les Alimentations des Serveurs AI
L’utilisation du GaN dans les alimentations électriques des serveurs AI donne un aperçu de l’avenir de l’électronique de puissance dans les robots humanoïdes. Les serveurs AI, produits par des entreprises telles que Nvidia, AMD, et Alibaba, nécessitent des densités de puissance extrêmement élevées pour s’adapter à l’espace limité d’une carte de serveur tout en délivrant beaucoup de puissance de manière efficace. Les convertisseurs DC-DC basés sur le GaN se sont révélés être très efficaces pour répondre à ces exigences, offrant des densités de puissance de plus de 5,000 watts par pouce cube avec des efficacités approchant 98%.
Un exemple de ce type de convertisseur DC-DC basé sur le GaN est le design de référence EPC9159, montré dans la figure 4, qui mesure seulement 23 par 18 mm et peut délivrer 1 kW de puissance continue. Ce design atteint une efficacité de pointe de plus de 97,5% et une efficacité à pleine charge de plus de 95,5% en délivrant 1 kW dans une charge de 12 V. La taille compacte, combinée à une haute efficacité, fait des convertisseurs DC-DC basés sur le GaN une solution idéale pour alimenter les systèmes IA dans les robots humanoïdes, où l’espace est limité et l’efficacité énergétique est critique.
Figure 4. L’EPC9159 est un convertisseur LLC de 1 kW, 48V/12V. Image utilisée avec la permission de Bodo’s Power Systems []
Le Rôle du GaN dans l’Avenir de la Robotique
Les robots humanoïdes sont déjà déployés dans divers environnements. Des robots semi-humanoïdes livrent le service en chambre dans des hôtels, font office de gardiens de sécurité dans des aéroports, et livrent même des repas dans les rues des villes. Bientôt, il est prévu que les robots humanoïdes trouvent des applications à volume élevé dans les entrepôts et les usines, exécutant des tâches répétitives ou dangereuses. Alors que les taux de natalité diminuent dans les pays développés, il existe une préoccupation croissante concernant la disponibilité de travailleurs pour soutenir une population vieillissante. Les robots humanoïdes ont le potentiel de combler cette lacune de main-d’œuvre, aidant à maintenir la stabilité économique et à améliorer la qualité de vie dans le monde entier.
À mesure que le marché mondial des robots humanoïdes se développe, la demande pour des électroniques de puissance avancées ne fera que croître. La technologie GaN est particulièrement bien positionnée pour répondre à cette demande, offrant des performances, une efficacité et une fiabilité supérieures par rapport aux dispositifs traditionnels à base de silicium. Que ce soit pour alimenter les moteurs qui entraînent les mouvements du robot, les capteurs qui lui permettent de percevoir et de naviguer dans son environnement, ou les systèmes IA qui contrôlent ses actions, le GaN est la clé pour libérer tout le potentiel des robots humanoïdes. Les avancées continues dans la technologie GaN garantissent le développement de robots humanoïdes plus efficaces, fiables et capables que jamais auparavant.
Cet article est apparu à l’origine dans Bodo’s Power Systems [] magazine.