构件现代机器人计算架构

现代机器人计算架构和资源

传统的机器人软件开发方法主要侧重于编程中央处理单元然而,CPU架构固有约束往往导致处理效率低、高电耗和安全顾虑现代机器人计算平台响应探索多种资源优化性能并满足机器人系统多维需求

机器人计算平台

机器人行为概念化为计算图,数据从传感器流到计算技术并发推演者提高性能,这些图式结构必须高效映射,不仅面向CPUs,还面向专用硬件,包括FPGAs和GPUs

复杂机器人

机器人复杂机电设备综合机械、精密机械、微电子学、计算机、自动控制、传感器、信息处理和人工智能实现认知能力、感知能力和行动能力需要计算平台满足各种需求

机器人计算平台需求

感知能力:富I/O接口支持各种传感器数据输入,包括USB3UARTI2C综合环境扫描360度全向感知

控制能力:实时安全控制底盘、手臂、手指和头部等移动部件多维动作执行

计算电源:能处理重要数据处理间接并支持各种智能算法

计算机资源优缺点

标量处理器:高效复杂算法,但性能缩放有限灵活性受固定硬件影响

向量处理器(DSP,GPU):可并行计算任务效率更高提供高性能但内存层次不变

可编程逻辑:精确定制延时关键实时应用提供弹性,但需要复杂的编程

具体应用集成电路:高性能和电量效率,但需要大量开发时间

网络网络

机器人被视为确定型机器,功能网络确定性实时信息传递链路保证机器人行为一致性FPGAs和ACICs在保证确定性方面发挥着关键作用,传统CPU架构努力提供

机器人计算架构

机器人系统使用ROS设计成计算图节点高效映射像图结构到硅,无缝运行ROS计算图遍历各种计算子串,包括CPUs、FPGAs、GPUs等

最佳计算资源

与以CPU为中心编程模型相反,现代机器人学家有弹性利用基于确定论、电耗、吞吐量和其他因素的不同计算平台CPU、FPGA、GPU和其他资源的选择和组合为工程师设计高效机器人系统提供了高度建筑弹性