机器人学是一个将多个学科的设计原则融合在一起的非常有趣的领域。例子包括机器学习/AI、边缘计算、计算机视觉、电机控制、传感器融合、无线通信等等。所有这些应用的核心都是MCU、SoC、FPGA或其他处理单元,以及使其运行的固件。
如果你刚开始设计机器人系统,并且想要选择MCU路线,你可能已经开始寻找最适合机器人应用的MCU。没有单一的MCU能够客观地适用于每一个机器人系统,但是在不同类型的机器人中,某些规格更为重要。让我们来看看一些适用于小型机器人的常见MCU,以及在选择MCU时你应该注意哪些规格。
虽然没有单一最适合机器人的MCU,但某些MCU会更适合不同类型的机器人。这完全取决于将MCU的规格与系统或子系统的要求相匹配。在为你的应用选择MCU之前,你应该问自己以下一些问题:
系统主控还是子系统? 如果你正在设计一个带有有限传感器和外设的简单机器人,一个单独的MCU就可以完成任务。你也可以使用单板计算机(SBC)(Raspberry Pi和BeagleBone是受欢迎的选择)。如果你正在设计机器人系统的主控部分,使用SBC可能更容易,而子系统可以使用较小的MCU。
所需的I/O数量和接口。 根据你希望你的MCU如何与机器人中的外设或电机控制通信,你需要检查其I/O数量和可用的低速/高速接口。
时钟速度。 当你的机器人需要在设备上处理更多数据时,这变得更加重要。目前,嵌入式设备只会在设备上运行简单的计算;其余的在云环境中运行。简单的ML模型可以用快速的MCU运行,但如果你使用更强大的东西(见下文),你可以获得更多的计算资源。
SDK和开发者支持。 你需要编程你的MCU,所以你选择的任何组件都应该有来自制造商的SDK可用。购买一个开发板并在开发过程中测试你的应用程序从来都是一个好主意。
无线能力。 你的机器人可能需要通过WiFi、Bluetooth、LoRaWAN或其他协议与更大的网络接口。一些MCU包括了操作这些和其他协议所需的集成收发器。
有一系列的MCU满足上述一些或全部要求,许多提供不同程度的开发者支持(来自制造商和开源社区)。Arduino可能是最受欢迎的简单机器人MCU板系列。一个Arduino板或你特定MCU的开发板是开始开发应用程序的好地方,同时你设计你的定制硬件。
来自乐鑫的ESP32 MCU是简单机器人系统的绝佳选择(此处展示的是开发板)。
并不是很多组件专门为机器人使用而宣传,主要是因为这个行业仍在成长中。然而,为汽车或工业自动化使用而市场推广的MCUs和其他处理器非常适合用于机器人。这些应用的组件按照高可靠性标准构建,并包括理想的机器人系统安全特性。
除非你正在设计一个相对简单的机器人,它的传感器或子系统数量有限,否则你不会只使用一个MCU来控制你的系统。其他MCU将参与提供控制和处理能力给各种子系统。如果你正在设计一个完整的系统,而不仅仅是一个子系统,你需要选择一个主MCU来接收来自其他子系统的数据,并提供命令和控制功能。对于商业上可行的应用,可能根本不会使用MCU;它们简单地不提供所需的计算能力。
基于SRAM或Flash的FPGA是MCU的一种替代方案,因为它们仍然可以通过外部通信端口根据需要重新编程。FPGA还具有高I/O计数和快速时钟,使它们成为高级数据处理的好选择,这些数据来自其他子系统。例如,Xilinx开发了一系列专门用于机器人的FPGA,尽管这些产品价格昂贵,最适合用于高级处理和控制。
专为机器人系统设计的Xilinx XC7Z030-1FBG676C。该组件包括多个高速接口(CSI、PCIe、DDR)并且运行速度可达1 GHz。
另一个用于高级处理能力的FPGA或MCU的绝佳替代品是使用MPU,例如德州仪器的Sitara处理器系列。Sitara系列包括一系列选项,提供复杂机器人系统所需的高级处理能力。这一系列的MPU运行速度可达1.5 GHz,并包括你期望在单板计算机中看到的多个高速接口。它们的价格也比相当的FPGA要低。
德州仪器的AM3352BZCZ080的计算机模块。
在机器人子系统中处理能力的另一个选择是GPU,特别是用于集成计算机视觉和机器学习/AI应用。在我看来,NIVIDIA的Jetson平台在这一领域占据顶尖位置,并且在制造者社区中因涉及计算机视觉(对象识别、图像分割、对象跟踪等)的AI应用而已经很受欢迎。开源社区还提供了大量的开发者支持,帮助设计师开始使用Jetson平台。
任何机器人都需要一系列子系统来实现从电源调节到无线通信的一切功能。以下是您在大型和小型机器人的子系统中可能需要的一些其他组件:
随着机器人行业的成熟和某些应用开始变得突出,您可能会看到主要组件制造商发布一系列非FPGA基础的SoC。随着新的机器人SoC的发布,Octopart将在这里帮助您找到并购买所需的组件。
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