Da oltre mezzo secolo i robot autonomi lavorano in collaborazione con gli esseri umani nel campo della produzione industriale. Da quando il primo robot industriale al mondo è stato sviluppato e messo in uso negli anni ’50, le aziende hanno affidato ai robot compiti ingombranti e pericolosi, consentendo ai lavoratori di concentrarsi su lavori più specializzati. Al giorno d’oggi, l’applicazione della tecnologia robotica avanzata non è più limitata al settore industriale ma si è estesa anche a numerosi settori verticali come la sanità, la vendita al dettaglio e l’agricoltura.
Nel frattempo, le scoperte tecnologiche in campi come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno dato origine a una nuova generazione di robot più intelligenti. Non si limitano più a svolgere compiti ripetitivi ma possono intraprendere lavori più complessi. Ad esempio, con l’aiuto di tecnologie come la visione artificiale e il movimento autonomo, i robot possono gestire vari compiti tra cui l’assemblaggio del prodotto, l’ispezione della qualità, l’identificazione e la risposta avanzate alle minacce, ecc.
In breve, i robot intelligenti sono diventati una risorsa fondamentale per rafforzare la moderna forza lavoro. Le loro funzionalità ad alta-precisione e il potenziale quasi illimitato di miglioramento della produttività sono insostituibili. Tuttavia, poiché le richieste di assistenti robot da parte delle aziende continuano ad aggiornarsi, la difficoltà di progettazione di tali sistemi è cresciuta in modo esponenziale e c'è un bisogno urgente di hardware a bassa-latenza e ad alte-prestazioni come gli array di gate programmabili sul campo (FPgas) per fornire supporto tecnico.
Le sfide progettuali sempre più importanti
I robot intelligenti dotati di intelligenza artificiale devono essere dotati di più sensori e attuatori rispetto ai robot tradizionali, tra cui telecamere, lidar, radar, unità di misura inerziale (IMU), codificatori di motori, sensori di pressione e altri componenti. Nel frattempo, il robot deve anche completare attività computazionali più complesse in tempo reale, come l’elaborazione della visione 3D, la localizzazione e mappatura simultanea (SLAM) e il calcolo dei punti di presa.
Ciò richiede che l’hardware dei relativi sistemi non solo disponga di più interfacce di input/output (I/O) per adattarsi a diversi sensori, ma sia anche dotato di moduli di elaborazione più potenti (come unità di elaborazione centrale (CPU), unità di elaborazione grafica (GPU) e unità di elaborazione di rete neurale (NPU)) per ottenere funzioni di calcolo più complesse. Tuttavia, la sfida affrontata dai progettisti è che basandosi esclusivamente su moduli di elaborazione come le CPU, è difficile connettersi con i vari sensori richiesti dal sistema robotico, né è in grado di gestire in modo efficiente l’enorme quantità di dati grezzi raccolti dai sensori.
Le ragioni di ciò sono da un lato che il numero delle interfacce I/O e il grado di specializzazione delle CPU spesso non soddisfano le esigenze degli sviluppatori. Inoltre, la semplice aggiunta di interfacce al processore comporta costi elevati - le interfacce fisiche devono mantenere una dimensione specifica per svolgere le funzioni e aggiungere nuove interfacce significa occupare più area del chip. Questo è fondamentalmente diverso dalle unità logiche che possono essere facilmente miniaturizzate ed espanse nei processi di produzione avanzati.
Anche se la CPU può fornire interfacce I/O adattive sufficienti per connettersi con robot intelligenti e trasmettere direttamente la grande quantità di dati grezzi raccolti dai sensori all’unità di elaborazione, esiste ancora un problema di bassa efficienza energetica. Inoltre, la CPU non è progettata per le attività di elaborazione in tempo reale-richieste dai robot intelligenti. Se attività fondamentali come la fusione dei sensori vengono gestite dalla CPU, ciò causerà ritardi significativi nel sistema e ridurrà notevolmente l’efficienza operativa del robot.
Fortunatamente, i progettisti e gli sviluppatori hardware si stanno concentrando sullo sviluppo di vari prodotti innovativi per sopperire alle-carenze tecniche menzionate sopra, e FPGA è uno di questi.
FPGA: una soluzione hardware di grande valore
L'FPGA è un dispositivo a semiconduttore altamente flessibile che può fungere da "ponte" tra sensori, attuatori e CPU, fornendo agli sviluppatori varie e numerose interfacce I/O necessarie per la connessione di sistemi robotici intelligenti. Nel frattempo, con la potenza di elaborazione-in tempo reale vicina all'estremità del sensore, l'FPGA può svolgere le attività di elaborazione dedicate sottostanti di vari sensori, rilasciare risorse di elaborazione del sistema e contribuire a creare robot più intelligenti e reattivi di cui le aziende hanno bisogno.
Una volta completato il primo livello di elaborazione dei dati da parte dell'FPGA, i dati verranno trasmessi alla CPU attraverso canali standardizzati a larghezza di banda elevata-. Attraverso questo metodo di suddivisione delle attività, l'FPGA può condividere parte del carico di elaborazione con la CPU, risparmiare consumo energetico per supportare attività di elaborazione di ordine superiore-come la pianificazione della traiettoria, l'analisi dei cluster e il rilevamento degli oggetti, consentendo alla CPU di concentrarsi sulla gestione di attività di ottimizzazione e decisionali-difficili da realizzare a livello hardware.
Questa architettura hardware può anche aiutare gli sviluppatori a superare i seguenti tipi di sfide tecniche:
Connettività: l'hardware FPGA ha un grado di personalizzazione estremamente elevato e può fornire più interfacce I/O rispetto alle CPU. Gli sviluppatori possono connettere e controllare più sensori e attuatori attraverso varie interfacce come Ethernet, Serial Peripheral Interface (SPI), High Definition Multimedia Interface (HDMI) e Mobile Industry Processor Interface (MIPI), e il costo è molto inferiore rispetto all'aggiunta di nuove interfacce all'unità di elaborazione principale. Inoltre, i gas FP supportano anche più livelli di tensione e protocolli di comunicazione non-standard, offrendo agli sviluppatori più opzioni per adattarsi a diversi scenari applicativi.
Consumo energetico: l'FPGA può raggiungere il calcolo parallelo a livello di hardware-vicino ai sensori del robot. Elaborando i dati localmente in tempo reale e trasmettendoli poi alla CPU, riduce efficacemente il consumo energetico complessivo del sistema.
Latenza: la potenza di elaborazione ad alta-velocità dell'FPGA può accelerare l'elaborazione di attività principali come la fusione dei sensori - questa attività può integrare i dati raccolti da diversi sensori come fotocamere e lidar per formare un quadro completo della percezione ambientale, migliorando così l'accuratezza del giudizio e la capacità decisionale-dei robot. Prendiamo ad esempio la velocità di elaborazione. Il sensore liDAR VLP16 trasmette alla rete 384 serie di dati sulla distanza ogni 1,32 millisecondi, mentre l'FPGA necessita solo di circa 0,32 millisecondi per completare l'elaborazione di questo batch di dati, con una velocità di elaborazione di 100 milioni di volte al secondo.
Facendo affidamento sui vari vantaggi tecnici dell'FPGA, i progettisti possono installare in modo flessibile vari sensori in base alle loro esigenze, superare il limite superiore delle prestazioni dei robot intelligenti e allo stesso tempo risolvere efficacemente il consumo di energia e i problemi di ritardo del sistema.
Unisciti per mano per creare robot più intelligenti
Poiché la domanda di robot più intelligenti e veloci in vari settori continua ad aumentare, gli sviluppatori si trovano ad affrontare nuove sfide: progettare sistemi robotici con prestazioni migliori senza esaurire le risorse. Per raggiungere questo obiettivo, gli sviluppatori si affidano sempre più alla progettazione hardware e alle imprese manifatturiere per aggiornare continuamente i componenti principali dei robot. Entrambe le parti stanno lavorando per l'obiettivo comune di "migliorare le prestazioni dei robot riducendo al contempo i costi, il consumo di energia e la latenza", rendendo il futuro sviluppo del campo della robotica pieno di infinite possibilità.
