Los robots autónomos llevan más de medio siglo trabajando en colaboración con humanos en el campo de la fabricación industrial. Desde que se desarrolló y puso en uso el primer robot industrial del mundo en la década de 1950, las empresas han confiado a los robots tareas engorrosas y peligrosas, permitiendo a los trabajadores concentrarse en trabajos más especializados. Hoy en día, la aplicación de tecnología robótica avanzada ya no se limita al campo industrial, sino que también se ha expandido a numerosas industrias verticales como la atención médica, el comercio minorista y la agricultura.
Mientras tanto, los avances tecnológicos en campos como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han dado lugar a una nueva generación de robots más inteligentes. Ya no se limitan a realizar tareas repetitivas, sino que pueden realizar trabajos más complejos. Por ejemplo, con la ayuda de tecnologías como la visión por computadora y el movimiento autónomo, los robots pueden realizar diversas tareas, incluido el ensamblaje de productos, la inspección de calidad, la identificación y respuesta avanzadas a amenazas, etc.
En resumen, los robots inteligentes se han convertido en un activo fundamental para fortalecer la fuerza laboral moderna. Sus características de alta-precisión y su potencial casi ilimitado para mejorar la productividad son irremplazables. Sin embargo, a medida que las empresas siguen mejorando la demanda de asistentes robóticos, la dificultad de diseño de dichos sistemas ha aumentado exponencialmente y existe una necesidad urgente de hardware de baja-latencia y alto-rendimiento, como matrices de puertas programables en campo (FPgas), para brindar soporte técnico.
Los desafíos de diseño cada vez más destacados
Los robots inteligentes equipados con inteligencia artificial deben estar equipados con más sensores y actuadores en comparación con los robots tradicionales, incluidas cámaras, lidares, radares, unidades de medición inercial (IMU), codificadores de motor, sensores de presión y otros componentes. Mientras tanto, el robot también necesita completar tareas informáticas más complejas en tiempo real, como el procesamiento de visión 3D, la localización y mapeo simultáneos (SLAM) y el cálculo del punto de agarre.
Esto requiere que el hardware de los sistemas relevantes no solo tenga más interfaces de entrada/salida (E/S) para adaptarse a varios sensores, sino que también esté equipado con módulos de procesamiento más potentes (como unidades centrales de procesamiento (CPU), unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y unidades de procesamiento de redes neuronales (NPU)) para lograr funciones informáticas más complejas. Sin embargo, el desafío que enfrentan los diseñadores es que al depender únicamente de módulos de procesamiento como CPU, es difícil conectarse con varios sensores requeridos por el sistema robótico, ni puede manejar de manera eficiente la enorme cantidad de datos sin procesar recopilados por los sensores.
Esto se debe, por un lado, a que el número de interfaces de E/S y el grado de especialización de las CPU a menudo no satisfacen las necesidades de los desarrolladores. Además, simplemente agregar interfaces al procesador genera costos elevados. - las interfaces físicas necesitan mantener un tamaño específico para lograr funciones, y agregar nuevas interfaces significa ocupar más área de chip. Esto es fundamentalmente diferente de las unidades lógicas que pueden miniaturizarse y ampliarse fácilmente en procesos de fabricación avanzados.
Incluso si la CPU puede proporcionar suficientes interfaces de E/S adaptables para conectarse con robots inteligentes y transmitir directamente la gran cantidad de datos sin procesar recopilados por los sensores a la unidad de procesamiento, todavía existe el problema de la baja eficiencia energética. Además, la CPU no está diseñada para las tareas de procesamiento en tiempo real-que requieren los robots inteligentes. Si la CPU maneja tareas centrales como la fusión de sensores, se producirán retrasos significativos en el sistema y se reducirá en gran medida la eficiencia operativa del robot.
Afortunadamente, los diseñadores y desarrolladores de hardware se están concentrando en desarrollar diversos productos innovadores para compensar las deficiencias técnicas-mencionadas anteriormente, y FPGA es una de ellas.
FPGA: Una solución hardware de gran valor
FPGA es un dispositivo semiconductor altamente flexible que puede servir como "puente" entre sensores, actuadores y CPU, proporcionando a los desarrolladores diversas y numerosas interfaces de E/S necesarias para la conexión de sistemas de robots inteligentes. Mientras tanto, con la potencia informática en tiempo real-cerca del extremo del sensor, FPGA puede llevar a cabo las tareas de procesamiento dedicadas subyacentes de varios sensores, liberar recursos informáticos del sistema y ayudar a crear robots más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta que las empresas necesitan.
Una vez que la FPGA completa la primera capa de procesamiento de datos, los datos se transmitirán a la CPU a través de canales estandarizados de alto-ancho de banda. A través de este método de división de tareas, FPGA puede compartir parte de la carga informática con la CPU, ahorrar consumo de energía para admitir tareas informáticas de mayor-orden, como planificación de trayectorias, análisis de clústeres y detección de objetos, lo que permite a la CPU centrarse en manejar tareas de optimización y toma de decisiones-que son difíciles de lograr a nivel de hardware.
Esta arquitectura de hardware también puede ayudar a los desarrolladores a superar los siguientes tipos de desafíos técnicos:
Conectividad: el hardware FPGA tiene un grado extremadamente alto de personalización y puede proporcionar más interfaces de E/S que las CPU. Los desarrolladores pueden conectar y controlar más sensores y actuadores a través de varias interfaces como Ethernet, interfaz periférica serie (SPI), interfaz multimedia de alta definición (HDMI) e interfaz de procesador industrial móvil (MIPI), y el costo es mucho menor que agregar nuevas interfaces a la unidad de procesamiento principal. Además, FPgas también admite múltiples niveles de voltaje y protocolos de comunicación no-estándar, lo que brinda a los desarrolladores más opciones para adaptarse a diferentes escenarios de aplicaciones.
Consumo de energía: FPGA puede lograr computación paralela a nivel de hardware-cerca de los sensores del robot. Al procesar los datos localmente en tiempo real y luego transmitirlos a la CPU, se reduce efectivamente el consumo total de energía del sistema.
Latencia: la potencia informática de alta-velocidad de FPGA puede acelerar el procesamiento de tareas centrales, como la fusión de sensores. - esta tarea puede integrar los datos recopilados de diferentes sensores, como cámaras y lidars, para formar una imagen completa de percepción ambiental, mejorando así la precisión del juicio y la capacidad de toma de decisiones-de los robots. Tomemos como ejemplo la velocidad de la computadora. El sensor liDAR VLP16 transmite 384 conjuntos de datos de distancia a la red cada 1,32 milisegundos, mientras que la FPGA solo necesita alrededor de 0,32 milisegundos para completar el procesamiento de este lote de datos, con una velocidad de cálculo de 100 millones de veces por segundo.
Basándose en las diversas ventajas técnicas de FPGA, los diseñadores pueden instalar de manera flexible varios sensores según sus necesidades, superar el límite superior de rendimiento de los robots inteligentes y, al mismo tiempo, resolver eficazmente el consumo de energía y los problemas de retraso del sistema.
Únase para crear robots más inteligentes
A medida que sigue aumentando la demanda de robots más inteligentes y rápidos en diversas industrias, los desarrolladores se enfrentan a nuevos desafíos: diseñar sistemas robóticos con mejor rendimiento sin agotar los recursos. Para lograr este objetivo, los desarrolladores confían cada vez más en empresas de diseño y fabricación de hardware para actualizar continuamente los componentes centrales de los robots. Ambas partes están trabajando hacia el objetivo común de "mejorar el rendimiento de los robots y al mismo tiempo reducir los costes, el consumo de energía y la latencia", haciendo que el desarrollo futuro del campo de la robótica esté lleno de infinitas posibilidades.
