fpga在机器人中的应用（fpga机器学习）

电子爱好者网报道（文/李宁远）上一期在谈到MCU在机器人行业的发展时，提到MCU目前应用最多的是工业机器人和服务机器人。随着工业领域自动化的每一步升级，机器人所需的计算性能也同步提高。各种高性能要求、人机协同应用以及各种实时操作要求机器人不仅要提供精确的电机控制，还要兼顾灵活性和可扩展性。

显然，FPGA厂商不会让MCU依靠电机控制的红利来大举收割机器人市场。当前工业机器人的发展趋势是多轴化、协同化。这种灵活性和可扩展性的要求都是为了让机器人能够执行各种精确而复杂的拟人动作。在这种发展趋势下，工业机器人的电机和轴的数量必须增加。当其中一个轴旋转到特定角度时，同一联动系统的轴也必须旋转到相应的正确角度。在这样的要求下，不同系统之间的协调也变得尤为重要。

FPGA可以应用于分散控制的小型节点，也可以将更高性能的FPGA SoC应用于大型节点。采用FPGA控制的系统最明显的优点就是驱动器响应时间会大大缩短，从而大大提高整个系统的运行速度。复杂的多轴计算需求凸显了FPGA的可扩展性和运算性能优势。在单个节点上运行的MCU 将无法满足如此高性能的要求。虽然DSP具有更高的处理性能，但在可扩展性方面仍然给了FPGA一定的喘息空间。如何充分利用高性能、高扩展性的优势，成为FPGA在与MCU、DSP竞争的机器人市场突围的关键点。

机器人FPGA高性能运行控制应用

像这样具有全方位机器人控制的设计可以从Xilinx 基于Artix-7 FPGA 和Zynq-7000 SoC 的Versal AI Edge 看看这种控制方法的优势。

单从Artix-7 FPGA来看，它提供了高性能的功耗比结构（约50%）、收发器线速度、DSP处理能力和AMS集成。 215K 逻辑单元和AXI IP 以及模拟混合信号集成对为系统提供了足够高的可编程集成度。

Zynq-7000 使用单核ARM Cortex-A9 处理器搭配28nm Artix-7 可编程逻辑。它还提供6.25Gb/s收发器，可以控制电机控制和嵌入式视觉等工业应用中的成本。它还可以优化系统集成。

由上述组件组成的机器人控制Versal AI Edge可以执行来自视觉和非视觉传感器的元数据处理，以执行低延迟电机控制和确定性网络，从而实现整个系统的同步。对于需要移动功能的机器人，可以加速动作规划以满足导航需求。这种通过控制环路进行的并行处理能够对可扩展数量的运动轴进行精确且确定的控制，并且在多轴运动中具有高度可扩展性。

不仅是Xilinx，另一家FPGA大厂Altera也在采用28/20nm FPGA进军机器人控制市场。基于FPGA和FPGA SoC的设计，除了运动控制之外，还集成了传感器总线管理、相机总线管理包括HMI等。通过高集成度缩小物理尺寸并降低功耗。这样的控制似乎更能体现机器人的智能和适应性。

机器视觉FPGA 可扩展应用

具有强大并行计算能力的FPGA不仅可以满足多轴机器人运动的需求，还可以实现机器视觉系统的高度灵活和灵活配置。这就是格子的策略。虽然莱迪思的FPGA也涉及多轴电机控制，但其主要应用还是在机器视觉方面。

FPGA固有的可编程性优势使其能够支持多种工业通信协议，使FPGA成为扩展通信的良好选择。从ECP5处理器板的角度来看，其输入和输出板可以组合搭配，连接各种图像传感器和显示器，最大限度地实现灵活的互连。

ECP5 VIP处理器板配备了专门从事图像信号处理的ECP5-85 FPGA。我们单独说一下ECP5 VIP中的VIP。它是莱斯特为嵌入式视觉应用开发人员提供的模块化视频接口平台。就ECP5 FPGA本身的特性而言，178个I/O、20个差分I/O对、4个5G SERDES通道和85K LUT，如此多的I/O资源对机器人设计者来说也是一个很大的帮助。不同的制造商可能为机器人客户提供不同的可扩展性，但FPGA固有的高可扩展性优势是肯定的。

写在最后

不难看出，FPGA凭借其高性能和可扩展性，在机器人行业中发挥了相当大的作用。无论是依靠高性能处理能力抢占MCU的电机控制份额，还是依靠可扩展性大举进军机器视觉与DSP正面竞争，在机器人市场，FPGA、MCU、DSP都处于领先地位。彼此不和，暗流涌动。毕竟，没有人愿意在这个大市场上被打败。

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编辑：jq