Roboții autonomi lucrează în colaborare cu oamenii în domeniul producției industriale de mai bine de jumătate de secol. De când primul robot industrial din lume a fost dezvoltat și dat în folosință în anii 1950, întreprinderile le-au încredințat roboților sarcini greoaie și periculoase, permițând lucrătorilor să se concentreze pe o muncă mai specializată. În zilele noastre, aplicarea tehnologiei avansate de robot nu se mai limitează la domeniul industrial, ci s-a extins și la numeroase industrii verticale, cum ar fi sănătatea, comerțul cu amănuntul și agricultura.
Între timp, descoperirile tehnologice în domenii precum inteligența artificială și învățarea automată au dat naștere unei noi generații de roboți mai inteligenți. Ei nu se mai limitează la îndeplinirea sarcinilor repetitive, ci pot întreprinde lucrări mai complexe. De exemplu, cu ajutorul unor tehnologii precum viziunea computerizată și mișcarea autonomă, roboții se pot ocupa de diverse sarcini, inclusiv asamblarea produsului, inspecția calității, identificarea avansată a amenințărilor și răspunsul etc.
Pe scurt, roboții inteligenți au devenit un activ de bază pentru consolidarea forței de muncă moderne. Caracteristicile lor de înaltă-precizie și potențialul aproape nelimitat de îmbunătățire a productivității sunt de neînlocuit. Cu toate acestea, pe măsură ce cererile întreprinderilor pentru asistenți roboți continuă să se modernizeze, dificultatea de proiectare a unor astfel de sisteme a crescut exponențial și există o nevoie urgentă de hardware cu latență scăzută și-înaltă performanță, cum ar fi matricele Field Programmable Gate (FPgas) pentru a oferi suport tehnic.
Provocările de design din ce în ce mai importante
Roboții inteligenți echipați cu inteligență artificială trebuie să fie echipați cu mai mulți senzori și dispozitive de acționare în comparație cu roboții tradiționali, inclusiv camere, lidare, radare, unități de măsură inerțiale (IMU), codificatoare de motoare, senzori de presiune și alte componente. Între timp, robotul trebuie, de asemenea, să finalizeze sarcini de calcul mai complexe în timp real, cum ar fi procesarea viziunii 3D, localizarea și maparea simultană (SLAM) și calculul punctului de apucare.
Acest lucru necesită ca hardware-ul sistemelor relevante nu numai să aibă mai multe interfețe de intrare/ieșire (I/O) pentru a se adapta la diverși senzori, ci și să fie echipat cu module de procesare mai puternice (cum ar fi unități centrale de procesare (CPU), unități de procesare grafică (GPU) și unități de procesare a rețelei neuronale (NPU)) pentru a realiza funcții de calcul mai complexe. Cu toate acestea, provocarea cu care se confruntă designerii este că bazându-se exclusiv pe module de procesare precum CPU-ul, este dificil să se conecteze la diverși senzori solicitați de sistemul robot și nici nu poate gestiona eficient cantitatea masivă de date brute colectate de senzori.
Motivele pentru aceasta sunt, pe de o parte, faptul că numărul de interfețe I/O și gradul de specializare al CPU-ului nu reușesc adesea să satisfacă cerințele dezvoltatorilor. Mai mult decât atât, simpla adăugare de interfețe la procesor implică costuri ridicate - interfețele fizice trebuie să mențină o dimensiune specifică pentru a realiza funcții, iar adăugarea de noi interfețe înseamnă ocuparea unei suprafețe mai mari pentru cip. Aceasta este fundamental diferită de unitățile logice care pot fi ușor miniaturizate și extinse în procesele avansate de fabricație.
Chiar dacă CPU poate oferi suficiente interfețe I/O adaptive pentru a se conecta cu roboți inteligenți și a transmite direct cantitatea mare de date brute colectate de senzori către unitatea de procesare, există totuși o problemă de eficiență energetică scăzută. În plus, procesorul nu este proiectat pentru sarcinile de procesare-în timp real cerute de roboții inteligenți. Dacă sarcinile de bază, cum ar fi fuziunea senzorilor, sunt gestionate de CPU, aceasta va provoca întârzieri semnificative în sistem și va reduce foarte mult eficiența operațională a robotului.
Din fericire, designerii și dezvoltatorii de hardware se concentrează pe dezvoltarea diferitelor produse inovatoare pentru a compensa deficiențele tehnice{0}}menționate mai sus, iar FPGA este unul dintre ele.
FPGA: O soluție hardware extrem de valoroasă
FPGA este un dispozitiv semiconductor extrem de flexibil care poate servi drept „punte” între senzori, actuatoare și CPU, oferind dezvoltatorilor diverse și numeroase interfețe I/O necesare pentru conectarea sistemelor robotice inteligente. Între timp, cu puterea de calcul-în timp real aproape de capătul senzorului, FPGA poate îndeplini sarcinile de procesare dedicate subiacente ale diferiților senzori, eliberează resurse de calcul ale sistemului și poate ajuta la crearea de roboți mai inteligenți și mai receptivi de care au nevoie întreprinderile.
După ce primul nivel de procesare a datelor este finalizat de către FPGA, datele vor fi transmise la procesor prin canale standardizate{0}}cu lățime de bandă mare. Prin această metodă de împărțire a sarcinilor, FPGA poate împărți o parte din sarcina de calcul cu CPU, economisește consumul de energie pentru a suporta sarcini de calcul de ordin mai înalt, cum ar fi planificarea traiectoriei, analiza clusterului și detectarea obiectelor, permițând CPU-ului să se concentreze pe gestionarea optimizării și a sarcinilor-de luare a deciziilor care sunt dificil de realizat la nivel hardware.
Această arhitectură hardware poate ajuta, de asemenea, dezvoltatorii să depășească următoarele tipuri de provocări tehnice:
Conectivitate: Hardware-ul FPGA are un grad extrem de ridicat de personalizare și poate oferi mai multe interfețe I/O decât CPU-ul. Dezvoltatorii pot conecta și controla mai mulți senzori și actuatoare prin diferite interfețe, cum ar fi Ethernet, Serial Peripheral Interface (SPI), High Definition Multimedia Interface (HDMI) și Mobile Industry Processor Interface (MIPI), iar costul este mult mai mic decât adăugarea de noi interfețe la unitatea principală de procesare. În plus, FPgas acceptă, de asemenea, mai multe niveluri de tensiune și protocoale de comunicare non-standard, oferind dezvoltatorilor mai multe opțiuni de adaptare la diferite scenarii de aplicație.
Consum de energie: FPGA poate realiza calcule paralele la nivel hardware{0}}în apropierea senzorilor robotului. Prin procesarea locală a datelor în timp real și apoi transmiterea către CPU, reduce efectiv consumul total de energie al sistemului.
Latență: puterea de calcul-de mare viteză a FPGA poate accelera procesarea sarcinilor de bază, cum ar fi fuziunea senzorilor -, această sarcină poate integra datele colectate de la diferiți senzori, cum ar fi camere și lidar, pentru a forma o imagine completă a percepției mediului, sporind astfel acuratețea judecății și capacitatea-de luare a deciziilor a roboților. Luați ca exemplu viteza de calcul. Senzorul VLP16 liDAR transmite 384 de seturi de date de distanță către rețea la fiecare 1,32 milisecunde, în timp ce FPGA are nevoie de doar aproximativ 0,32 milisecunde pentru a finaliza procesarea acestui lot de date, cu o viteză de calcul de 100 de milioane de ori pe secundă.
Bazându-se pe diferitele avantaje tehnice ale FPGA, designerii pot instala în mod flexibil diverși senzori în funcție de nevoile lor, pot depăși limita superioară de performanță a roboților inteligenți și pot rezolva în mod eficient problemele de consum de energie și de întârziere ale sistemului în același timp.
Îmbinați mâinile pentru a crea roboți mai inteligenți
Pe măsură ce cererea pentru roboți mai inteligenți și mai rapizi în diverse industrii continuă să crească, dezvoltatorii se confruntă cu noi provocări: proiectarea sistemelor robotice cu performanțe mai bune fără a epuiza resursele. Pentru a atinge acest obiectiv, dezvoltatorii se bazează din ce în ce mai mult pe întreprinderile de proiectare și producție hardware pentru a actualiza continuu componentele de bază ale roboților. Ambele părți lucrează spre obiectivul comun de „îmbunătățire a performanței robotului, reducând în același timp costurile, consumul de energie și latența”, ceea ce face ca dezvoltarea viitoare a domeniului roboticii să fie plină de posibilități infinite.
