當今對于機器人自動化水平的要求越來越高，機器人系統設計人員需要努力滿足這樣的需求，因此他們面臨著日益增長的設計復雜性。這種復雜性增加趨勢在與人類緊密協作的機器人領域尤為明顯，比如協作機器人 (cobot) 和自主移動機器人 (AMR)，如[圖 1] 所示。為了確保機器人在與人類接觸和靠近人類的情況下可靠運行，這些機器人需要更多的電子元件。因此，這些機器人中的嵌入式處理器變得越來越復雜，必須分析和響應系統中不斷增長的數據以支持感知、導航和運動控制等功能。

圖 1 倉庫環境中的自主移動機器人

在使用這些嵌入式處理器時，一些公司不具備開發硬件和軟件所需的內部資源和專業知識，無法從一開始就為其系統中的處理器提供全面支持。另一方面，擁有更多內部資源和專業知識的公司需要投入大量時間來開發硬件和軟件資源，而這些時間和資源本來可以更好地用于進一步研究和開發新產品。

為了降低設計成本和復雜性，設計人員可以選擇與德州儀器 (TI) 及其廣泛的第三方合作伙伴生態系統合作，直接利用合作伙伴專門提供的“可直接部署的”硬件元件。TI 還提供有助于進一步簡化機器人應用開發的軟件和設計資源，包括可用于開發、評測和部署人工智能 (AI) 模型的軟件開發套件和基于云的易用工具。

本文將探討機器人系統設計人員如何借助 TI 廣泛而成熟的第三方網絡以及 TI 提供的設計資源和易于使用的軟件來簡化開發流程并加快產品上市步伐。

盡管許多機器人系統都將受益于“可直接部署的”硬件資源，尤其是用于電機控制、通信和功能安全的硬件資源，但本文將重點說明適用于視覺處理應用的資源，并著重介紹 TI 的幾個硬件合作伙伴。請訪問 TI [合作伙伴目錄]，了解有關 TI 合作伙伴生態系統的更多信息。

借助 TI 應用處理器的第三方硬件模塊簡化機器人設計

隨著現代制造業和全球供應鏈需要提高生產率和控制力，協作機器人和 AMR 越來越受歡迎。特別是在制造環境中，這些機器人可以加強與人類和其他機器人的協作，以提高運行效率，同時還能讓人類專注于優先級更高的任務。

雖然這些機器人的優勢可能簡單明了，但其設計可能很復雜，尤其是實施在網絡邊緣使用分析功能和深度學習技術的視覺處理系統時。開發攝像頭模塊并隨后在協作機器人和 AMR 中測試和部署 AI 模型需要花費大量時間，而且需要特定的編程專業知識和專業軟件。

為了在空間受限的基于 Arm? 的設計中加快視覺處理的開發，設計人員可以使用 TI 的第三方硬件合作伙伴提供的模塊，例如 TechNexion ROVY-4VM 模塊上系統 (SoM)、Congatec 智能移動架構 (SMARC) 模塊 conga-STDA4、BeagleBone AI-64? 和 Arducam V3Link? 攝像頭套件。TechNexion、Congatec 和 BeagleBone 模塊基于 [TDA4VM 處理器]，該處理器采用異構架構，具有雙 Arm Cortex?-A72、DSP 和加速器，適合用于在基于視覺的應用中進行深度學習。

TechNexion ROVY-4VM

通過使用 TechNexion ROVY-4VM 等 SoM，設計人員可以圍繞一個能夠簡化設計流程的模塊來開發其 AMR 產品。ROVY-4VM 在經過全面測試并可立即投入生產的單個 PCB 上集成了處理器、電源管理 IC (PMIC) 和存儲器（DDR、UFS、SPI NOR 閃存），處理器的所有其余外設采用方便的板對板高密度互連 (HDI) 布線。雖然設計人員可以從頭開始設計具有所需功能的載板，但更方便的做法是利用 TechNexion 開發的 [ROVY-4VM-EVK]，這是用于 ROVY-4VM 的完整 AMR 專用套件（如[圖 2] 的 AMR 演示所示）。該套件可用作快速實現所需功能的參考設計，例如使用 FPD-Link? III 技術添加多達 8 個即插即用攝像頭 ([TECHN-3P-VLS3-X-SL])，添加顯示屏（也使用 FPDLink III），使用標準或單線對以太網來擴展以太網端口，以及使用易于實現的標準 USB3/Gb 以太網端口進行快速原型設計和開發。

圖 2 具有底盤的 TechNexion“Rovybot”AMR 演示 (ROVY-4VM-EVK)

Congatec conga-STDA4

借助 [conga-STDA4]，設計人員可以利用 SGeT 的開放式標準 SMARC 模塊外形和引腳排列來增強功能安全等特性，并利用基于 ARM 的處理器和基于 Linux 的軟件來添加本機分析功能。如今，工廠自動化中使用的許多工業應用都基于 SMARC 模塊。作為得到眾多開發人員支持的開放式標準，SMARC 外形便于設計，并且可在不同設計之間進行擴展，因為現有載板的某些方面可以重復使用，例如載板布線以及用于 DIN 軌安裝式 IPC 的外設集，通常只需要簡單交換模塊即可。因此，易用性將得到增強，有助于設計人員更輕松地更新現有設計，降低系統總成本和尺寸，同時還可利用 TDA4VM 處理器的高級功能集。

BeagleBone AI-64 和 ArduCam

[BeagleBoard.org 基金會]的 [BeagleBone AI-64]是機器人系統視覺處理早期開發的另一種選擇。[BEAGL-BONE-AI-64] 是一個基于 TDA4VM 的完整系統，可以使用 Debian 操作系統，并能夠與來自 [ArduCam]的 [ARDCM-3P-V3LINK-CAM V^3^Link 攝像頭套件]相結合（如[圖 3]所示），從而簡化視覺處理設計，并幫助設計人員學習如何控制機器人。對于 Raspberry Pi 生態系統的用戶來說，[Beagle AI?]（基于 [AM67A 處理器]）可能會更熟悉，也可以和 ArduCam 套件兼容，以便快速開發和測試適用于其特定應用的多攝像頭視覺處理。

圖 3 ArduCam V ^3^Link 攝像機套件

利用直觀的軟件和開發資源簡化機器人視覺處理

除了“可直接部署的”硬件外，機器人系統設計人員還需要使用對用戶友好的直觀軟件來簡化開發過程。此軟件可實現更高效的任務控制、協調和執行。軟件越直觀，工程師就越容易進行機器人系統的設計、編程和故障排除。

對用戶友好的軟件可減少學習時間，使工程師能夠更專注于應用的功能，而不是糾結于復雜的軟件界面或接受額外培訓。當使用 TI 處理器進行視覺處理設計時，機器人系統設計人員可以使用一整套軟件、基于網絡的工具和開發資源，包括：

• [適用于 TDA4VM 的軟件開發套件 (SDK)]適用于 TDA4VM 的 SDK 是一個統一的軟件平臺，可在不同的片上系統 (SoC) 器件之間進行擴展，從而簡化實施和代碼重用。該 SDK 提供了靈活的軟件平臺，可幫助簡化和加快具有 AI 驅動視覺處理功能和實時處理功能的機器人應用的開發。該 SDK 附帶廣泛的文檔和一整套軟件，包括驅動程序、中間件和應用程序示例，可大幅加快機器人應用的開發。
• [適用于 TDA4VM 和 AM6xA 應用處理器的 TI Robotics 軟件開發套件 (SDK)]TI Robotics SDK 旨在支持基于 TDA4VM 和 AM6xA 應用處理器進行機器人應用開發。該 SDK 具有軟件組件、庫和工具，旨在加快機器人應用（包括實時控制、3D 圖形、圖像和視頻處理）的開發。此外，還包括一些示例和文檔，可幫助開發人員快速開始開發。
• [Edge AI Studio]Edge AI Studio 是一系列基于網絡的工具的集合，旨在簡化和加快邊緣 AI 應用的開發。該工具集提供了一個對用戶友好的界面，方便基于 TI 處理器進行機器學習模型的開發、培訓和部署。如果設計人員和開發人員正在開發需要在網絡邊緣進行實時處理的 AI 應用，Edge AI Studio 中的 Model Composer、Model Analyzer 和 Model Maker 工具非常有用。
  Edge AI Studio 為使用遠程 TI 硬件開發 AI 應用提供了簡化的圖形界面，對于在機器學習模型開發方面沒有豐富經驗的設計人員而言非常有用。此外，還提供預先訓練的模型，并允許對這些模型進行定制。

結語

在嵌入式處理器和支持這些處理器的第三方硬件方面的創新將繼續推動機器人技術的發展。雖然我們已經在各行各業中見識了其中一些功能，但利用先進的視覺處理組件來實時處理和分析大量視覺數據的能力將有助于機器人更可靠、更安全地對瞬間決策做出反應，并適應動態情況。從工廠和倉庫中與人類密切合作的協作機器人，到可以在城市街道上安全行駛并運送貨物的自動駕駛汽車和無人機，機器人將持續革新我們世界的運作方式。

審核編輯 黃宇