Τα αυτόνομα ρομπότ εργάζονται σε συνεργασία με τον άνθρωπο στον τομέα της βιομηχανικής κατασκευής για περισσότερο από μισό αιώνα. Από τη δεκαετία του 1950 που αναπτύχθηκε και τέθηκε σε χρήση το πρώτο βιομηχανικό ρομπότ στον κόσμο, οι επιχειρήσεις ανέθεσαν στα ρομπότ δυσκίνητες και επικίνδυνες εργασίες, επιτρέποντας στους εργαζόμενους να επικεντρωθούν σε πιο εξειδικευμένες εργασίες. Σήμερα, η εφαρμογή της προηγμένης τεχνολογίας ρομπότ δεν περιορίζεται πλέον στον βιομηχανικό τομέα, αλλά έχει επεκταθεί επίσης σε πολυάριθμους κάθετους κλάδους όπως η υγειονομική περίθαλψη, το λιανικό εμπόριο και η γεωργία.
Εν τω μεταξύ, οι τεχνολογικές ανακαλύψεις σε τομείς όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν οδηγήσει στη δημιουργία μιας νέας γενιάς πιο ευφυών ρομπότ. Δεν περιορίζονται πλέον στην εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών, αλλά μπορούν να αναλάβουν πιο περίπλοκες εργασίες. Για παράδειγμα, με τη βοήθεια τεχνολογιών όπως η όραση υπολογιστή και η αυτόνομη κίνηση, τα ρομπότ μπορούν να χειριστούν διάφορες εργασίες, όπως τη συναρμολόγηση προϊόντων, την ποιοτική επιθεώρηση, την προηγμένη αναγνώριση και απόκριση απειλών, κ.λπ.
Εν ολίγοις, τα ευφυή ρομπότ έχουν γίνει βασικό πλεονέκτημα για την ενίσχυση του σύγχρονου εργατικού δυναμικού. Τα χαρακτηριστικά υψηλής-ακρίβειάς τους και οι σχεδόν απεριόριστες δυνατότητες βελτίωσης της παραγωγικότητας είναι αναντικατάστατα. Ωστόσο, καθώς οι απαιτήσεις των επιχειρήσεων για βοηθούς ρομπότ συνεχίζουν να αναβαθμίζονται, η δυσκολία σχεδιασμού τέτοιων συστημάτων έχει αυξηθεί εκθετικά και υπάρχει επείγουσα ανάγκη για εξοπλισμό χαμηλής-λανθάνουσας και υψηλής{{4} απόδοσης, όπως Field Programmable Gate arrays (FPgas) για την παροχή τεχνικής υποστήριξης.
Οι ολοένα και πιο εμφανείς σχεδιαστικές προκλήσεις
Τα έξυπνα ρομπότ εξοπλισμένα με τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να διαθέτουν περισσότερους αισθητήρες και ενεργοποιητές σε σύγκριση με τα παραδοσιακά ρομπότ, συμπεριλαμβανομένων κάμερες, lidar, ραντάρ, μονάδες αδρανειακής μέτρησης (IMU), κωδικοποιητές κινητήρα, αισθητήρες πίεσης και άλλα εξαρτήματα. Εν τω μεταξύ, το ρομπότ χρειάζεται επίσης να ολοκληρώσει πιο σύνθετες εργασίες υπολογισμού σε πραγματικό χρόνο, όπως επεξεργασία 3D όρασης, ταυτόχρονο εντοπισμό και χαρτογράφηση (SLAM) και υπολογισμό σημείων σύλληψης.
Αυτό απαιτεί το υλικό των σχετικών συστημάτων όχι μόνο να έχει περισσότερες διεπαφές εισόδου/εξόδου (I/O) για προσαρμογή σε διάφορους αισθητήρες, αλλά και να είναι εξοπλισμένο με πιο ισχυρές μονάδες επεξεργασίας (όπως κεντρικές μονάδες επεξεργασίας (CPU), μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) και μονάδες επεξεργασίας νευρωνικών δικτύων (NPU)) για την επίτευξη πιο σύνθετων υπολογιστικών λειτουργιών. Ωστόσο, η πρόκληση που αντιμετωπίζουν οι σχεδιαστές είναι ότι βασιζόμενοι αποκλειστικά σε μονάδες επεξεργασίας όπως το cpus, είναι δύσκολο να συνδεθεί με διάφορους αισθητήρες που απαιτούνται από το σύστημα ρομπότ, ούτε μπορεί να χειριστεί αποτελεσματικά τον τεράστιο όγκο των ακατέργαστων δεδομένων που συλλέγονται από τους αισθητήρες.
Οι λόγοι για αυτό είναι, αφενός, ότι ο αριθμός των διεπαφών I/O και ο βαθμός εξειδίκευσης του cpus συχνά αποτυγχάνουν να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις των προγραμματιστών. Επιπλέον, η απλή προσθήκη διεπαφών στον επεξεργαστή συνεπάγεται υψηλό κόστος - οι φυσικές διεπαφές πρέπει να διατηρούν ένα συγκεκριμένο μέγεθος για να επιτύχουν λειτουργίες και η προσθήκη νέων διεπαφών σημαίνει ότι καταλαμβάνουν περισσότερη επιφάνεια τσιπ. Αυτό είναι θεμελιωδώς διαφορετικό από τις λογικές μονάδες που μπορούν εύκολα να μικροποιηθούν και να επεκταθούν σε προηγμένες διαδικασίες παραγωγής.
Ακόμα κι αν η CPU μπορεί να παρέχει επαρκείς προσαρμοστικές διεπαφές I/O για σύνδεση με έξυπνα ρομπότ και απευθείας μετάδοση του μεγάλου όγκου ακατέργαστων δεδομένων που συλλέγονται από τους αισθητήρες στη μονάδα επεξεργασίας, εξακολουθεί να υπάρχει πρόβλημα χαμηλής ενεργειακής απόδοσης. Επιπλέον, η CPU δεν έχει σχεδιαστεί για τις-εργασίες επεξεργασίας πραγματικού χρόνου που απαιτούνται από τα έξυπνα ρομπότ. Εάν η CPU χειρίζεται βασικές εργασίες όπως η σύντηξη αισθητήρων, θα προκαλέσει σημαντικές καθυστερήσεις στο σύστημα και θα μειώσει σημαντικά τη λειτουργική απόδοση του ρομπότ.
Ευτυχώς, οι σχεδιαστές και οι προγραμματιστές υλικού επικεντρώνονται στην ανάπτυξη διαφόρων καινοτόμων προϊόντων για να καλύψουν τις παραπάνω τεχνικές ελλείψεις-και το FPGA είναι ένα από αυτά.
FPGA: Μια πολύτιμη λύση υλικού
Το FPGA είναι μια εξαιρετικά ευέλικτη συσκευή ημιαγωγών που μπορεί να χρησιμεύσει ως «γέφυρα» μεταξύ αισθητήρων, ενεργοποιητών και cpus, παρέχοντας στους προγραμματιστές διάφορες και πολυάριθμες διεπαφές I/O που απαιτούνται για τη σύνδεση ευφυών συστημάτων ρομπότ. Εν τω μεταξύ, με την υπολογιστική ισχύ σε πραγματικό χρόνο{1}}στο τέλος του αισθητήρα, το FPGA μπορεί να αναλάβει τις υποκείμενες εργασίες αποκλειστικής επεξεργασίας διαφόρων αισθητήρων, να απελευθερώσει υπολογιστικούς πόρους του συστήματος και να βοηθήσει στη δημιουργία πιο έξυπνων και ανταποκρινόμενων ρομπότ που χρειάζονται οι επιχειρήσεις.
Αφού ολοκληρωθεί το πρώτο επίπεδο επεξεργασίας δεδομένων από το FPGA, τα δεδομένα θα μεταδοθούν στην CPU μέσω τυποποιημένων καναλιών υψηλού εύρους ζώνης-. Μέσω αυτής της μεθόδου διαχωρισμού εργασιών, το FPGA μπορεί να μοιραστεί μέρος του υπολογιστικού φορτίου με την CPU, να εξοικονομήσει ενέργεια για να υποστηρίξει εργασίες υπολογιστών υψηλότερης-παραγγελίας όπως ο σχεδιασμός τροχιάς, η ανάλυση συμπλέγματος και ο εντοπισμός αντικειμένων, επιτρέποντας στη CPU να επικεντρωθεί στη βελτιστοποίηση και τη λήψη αποφάσεων-τις εργασίες που είναι δύσκολο να επιτευχθούν σε επίπεδο υλικού.
Αυτή η αρχιτεκτονική υλικού μπορεί επίσης να βοηθήσει τους προγραμματιστές να ξεπεράσουν τους ακόλουθους τύπους τεχνικών προκλήσεων:
Συνδεσιμότητα: Το υλικό FPGA έχει εξαιρετικά υψηλό βαθμό προσαρμογής και μπορεί να παρέχει περισσότερες διεπαφές εισόδου/εξόδου από τον επεξεργαστή. Οι προγραμματιστές μπορούν να συνδέσουν και να ελέγξουν περισσότερους αισθητήρες και ενεργοποιητές μέσω διαφόρων διεπαφών, όπως Ethernet, Serial Peripheral Interface (SPI), High Definition Multimedia Interface (HDMI) και Mobile Industry Processor Interface (MIPI), και το κόστος είναι πολύ χαμηλότερο από την προσθήκη νέων διεπαφών στην κύρια μονάδα επεξεργασίας. Επιπλέον, τα FPgas υποστηρίζουν επίσης πολλαπλά επίπεδα τάσης και μη τυποποιημένα πρωτόκολλα επικοινωνίας, παρέχοντας στους προγραμματιστές περισσότερες επιλογές προσαρμογής σε διαφορετικά σενάρια εφαρμογών.
Κατανάλωση ενέργειας: Το FPGA μπορεί να επιτύχει παράλληλους υπολογιστές σε επίπεδο υλικού- κοντά στους αισθητήρες ρομπότ. Με την τοπική επεξεργασία των δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και στη συνέχεια τη μετάδοσή τους στην CPU, μειώνει αποτελεσματικά τη συνολική κατανάλωση ενέργειας του συστήματος.
Latency: Η υπολογιστική ισχύς υψηλής ταχύτητας του FPGA- μπορεί να επιταχύνει την επεξεργασία βασικών εργασιών όπως η σύντηξη αισθητήρων - αυτή η εργασία μπορεί να ενσωματώσει τα δεδομένα που συλλέγονται από διαφορετικούς αισθητήρες όπως κάμερες και lidar για να σχηματίσει μια πλήρη εικόνα περιβαλλοντικής αντίληψης, ενισχύοντας έτσι την ακρίβεια κρίσης και την ικανότητα λήψης αποφάσεων των ρομπότ{2}. Πάρτε για παράδειγμα την υπολογιστική ταχύτητα. Ο αισθητήρας VLP16 liDAR μεταδίδει 384 σετ δεδομένων απόστασης στο δίκτυο κάθε 1,32 χιλιοστά του δευτερολέπτου, ενώ το FPGA χρειάζεται μόνο περίπου 0,32 χιλιοστά του δευτερολέπτου για να ολοκληρώσει την επεξεργασία αυτής της παρτίδας δεδομένων, με υπολογιστική ταχύτητα 100 εκατομμύρια φορές το δευτερόλεπτο.
Βασιζόμενοι στα διάφορα τεχνικά πλεονεκτήματα του FPGA, οι σχεδιαστές μπορούν να εγκαταστήσουν ευέλικτα διάφορους αισθητήρες ανάλογα με τις ανάγκες τους, να ξεπεράσουν το ανώτερο όριο απόδοσης των ευφυών ρομπότ και να λύσουν αποτελεσματικά την κατανάλωση ενέργειας και τα προβλήματα καθυστέρησης του συστήματος ταυτόχρονα.
Ενώστε τα χέρια για να δημιουργήσετε εξυπνότερα ρομπότ
Καθώς η ζήτηση για εξυπνότερα και ταχύτερα ρομπότ σε διάφορους κλάδους συνεχίζει να αυξάνεται, οι προγραμματιστές αντιμετωπίζουν νέες προκλήσεις: σχεδιασμός συστημάτων ρομπότ με καλύτερη απόδοση χωρίς εξάντληση πόρων. Για την επίτευξη αυτού του στόχου, οι προγραμματιστές βασίζονται όλο και περισσότερο σε εταιρείες σχεδιασμού και κατασκευής υλικού για να αναβαθμίζουν συνεχώς τα βασικά στοιχεία των ρομπότ. Και οι δύο πλευρές εργάζονται προς τον κοινό στόχο της «βελτίωσης της απόδοσης του ρομπότ με ταυτόχρονη μείωση του κόστους, της κατανάλωσης ενέργειας και της καθυστέρησης», κάνοντας τη μελλοντική ανάπτυξη του τομέα της ρομποτικής γεμάτη άπειρες δυνατότητες.
