自主機器人與人類在工業(yè)制造領(lǐng)域協(xié)同作業(yè)已有半個多世紀。自上世紀 50 年代全球首臺工業(yè)機器人研發(fā)并投入應(yīng)用以來，企業(yè)便將繁瑣、危險的工作交由機器人完成，讓工人能專注于更具專業(yè)性的工作內(nèi)容。如今，先進機器人技術(shù)的應(yīng)用已不再局限于工業(yè)領(lǐng)域，還拓展至醫(yī)療、零售、農(nóng)業(yè)等眾多垂直行業(yè)。

　　與此同時，人工智能、機器學習等領(lǐng)域的技術(shù)突破，催生了新一代更智能的機器人，它們不再局限于執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，而是能完成更為復(fù)雜的工作。例如，借助計算機視覺、自主移動等技術(shù)，機器人可勝任產(chǎn)品裝配、質(zhì)量檢測、高級威脅識別與應(yīng)對等各類工作。

　　簡言之，智能機器人已成為壯大現(xiàn)代勞動力隊伍的核心資產(chǎn)，其具備的高精度特性和近乎無限的生產(chǎn)力提升潛力無可替代。但隨著企業(yè)對機器人助手的需求持續(xù)升級，這類系統(tǒng)的設(shè)計難度呈指數(shù)級增長，亟需現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)這類低延遲、高性能的硬件提供技術(shù)支撐。

　　日益凸顯的設(shè)計挑戰(zhàn)

　　搭載人工智能的智能機器人，相比傳統(tǒng)機器人需要配備更多的傳感器和執(zhí)行器，包括攝像頭、激光雷達、雷達、慣性測量單元(IMU)、電機編碼器、壓力傳感器等元器件。同時，機器人還需實時完成三維視覺處理、同步定位與地圖構(gòu)建(SLAM)、抓取點計算等更為復(fù)雜的運算任務(wù)。

　　這就要求相關(guān)系統(tǒng)的硬件不僅要具備更多的輸入 / 輸出接口(I/O)以適配各類傳感器，還需搭載性能更強的處理模塊(如中央處理器 CPU、圖形處理器 GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 NPU)，實現(xiàn)更復(fù)雜的運算功能。但設(shè)計人員面臨的難題是：僅依靠 CPU 這類處理模塊，難以對接機器人系統(tǒng)所需的各類傳感器，也無法高效處理傳感器采集的海量原始數(shù)據(jù)。

　　究其原因，一方面，CPU 的 I/O 接口數(shù)量和專用化程度往往無法滿足開發(fā)人員的需求，而單純?yōu)樘幚砥髟黾咏涌跁a(chǎn)生高昂成本 —— 物理接口需保持特定尺寸才能實現(xiàn)功能，新增接口意味著占用更多芯片面積，這與先進制程中可輕松微縮、擴展的邏輯單元存在本質(zhì)區(qū)別。

　　即便 CPU 能提供足夠的適配性 I/O 接口，實現(xiàn)與智能機器人的連接，將傳感器采集的大量原始數(shù)據(jù)直接傳輸至處理單元的方式，也存在能效低下的問題。此外，CPU 并非為智能機器人所需的實時處理任務(wù)設(shè)計，若將傳感器融合這類核心任務(wù)交由 CPU 處理，會給系統(tǒng)帶來明顯的延遲，大幅降低機器人的運行效率。

　　所幸，硬件設(shè)計與開發(fā)人員正專注于研發(fā)各類創(chuàng)新產(chǎn)品彌補上述技術(shù)短板，F(xiàn)PGA 便是其中之一。

　　FPGA：極具價值的硬件解決方案

　　FPGA 是一種高靈活性的半導(dǎo)體器件，可作為傳感器、執(zhí)行器與 CPU 之間的 “橋梁”，為開發(fā)人員提供智能機器人系統(tǒng)連接所需的各類、各數(shù)量的 I/O 接口。同時，憑借近傳感器端的實時運算能力，F(xiàn)PGA 可承接各類傳感器的底層專屬處理任務(wù)，釋放系統(tǒng)運算資源，助力打造企業(yè)所需的更智能、響應(yīng)更迅速的機器人。

　　經(jīng) FPGA 完成第一層數(shù)據(jù)處理后，數(shù)據(jù)會通過標準化的高帶寬通道傳輸至 CPU。通過這種任務(wù)拆分方式，F(xiàn)PGA 能為 CPU 分擔部分運算負荷，節(jié)省能耗以支持軌跡規(guī)劃、聚類分析、目標檢測等更高階的運算任務(wù)，讓 CPU 可專注于處理硬件層面難以實現(xiàn)的優(yōu)化與決策類工作。

　　這一硬件架構(gòu)還能幫助開發(fā)人員攻克以下幾類技術(shù)難題：

　　連接性：FPGA 硬件的定制化程度極高，且能提供比 CPU 更多的 I/O 接口。開發(fā)人員可通過以太網(wǎng)、串行外設(shè)接口(SPI)、高清多媒體接口(HDMI)、移動行業(yè)處理器接口(MIPI)等各類接口，連接并控制更多傳感器和執(zhí)行器，且成本遠低于為主處理單元新增接口。此外，F(xiàn)PGA 還支持多種電壓等級和非標準通信協(xié)議，為開發(fā)人員適配不同應(yīng)用場景提供了更多選擇。

　　能耗：FPGA 可在靠近機器人傳感器的位置實現(xiàn)硬件級并行運算，通過對數(shù)據(jù)進行本地實時處理后再傳輸至 CPU，有效降低系統(tǒng)的整體能耗。

　　延遲：FPGA 的高速運算能力可加速傳感器融合等核心任務(wù)的處理 —— 該任務(wù)能整合攝像頭、激光雷達等不同傳感器的采集數(shù)據(jù)，形成完整的環(huán)境感知圖景，提升機器人的判斷精度與決策能力。以運算速度為例，VLP16 激光雷達傳感器每 1.32 毫秒會向網(wǎng)絡(luò)傳輸 384 組距離數(shù)據(jù)，而 FPGA 僅需約 0.32 毫秒即可完成這批數(shù)據(jù)的處理，運算速度達每秒 1 億次。

　　依托 FPGA 的各項技術(shù)優(yōu)勢，設(shè)計人員可根據(jù)需求靈活搭載各類傳感器，突破智能機器人的性能上限，同時有效解決系統(tǒng)的能耗與延遲問題。

　　攜手打造更智能的機器人

　　隨著各行業(yè)對更智能、更高速機器人的需求持續(xù)攀升，開發(fā)人員面臨著新的挑戰(zhàn)：在不耗盡資源的前提下，設(shè)計出性能更優(yōu)的機器人系統(tǒng)。為實現(xiàn)這一目標，開發(fā)人員愈發(fā)依賴硬件設(shè)計與制造企業(yè)，持續(xù)升級機器人的核心元器件。雙方朝著 “提升機器人性能、同時降低成本、能耗與延遲” 的共同目標發(fā)力，讓機器人領(lǐng)域的未來發(fā)展充滿無限可能。