Robotik-Starterkit von AMD beschleunigt das Design

Der Begriff Robotik bezeichnet die Kombination verschiedener technischer Elemente. Dabei führt die Integration neuer Komponenten und Elemente zu Änderungen an den Rahmenbedingungen. Die Herausforderung besteht darin, die Leistungsfähigkeit des Systems auch bei Änderungen der Rahmenbedingungen aufrechtzuerhalten. Die Anpassung an diese Veränderungen ist der Ausgangspunkt für das sogenannte „Adaptive Computing“. Dabei handelt es sich um die neueste innovative Komponente in der Robotik, mit der die Reaktionszeiten, Fähigkeiten und die Flexibilität von Robotern in industriellen Lebenszyklen verbessert werden. Robotik-Starterkits wie das Kria™ KR260 von AMD Xilinx stellen Robotikexperten Bausteine zur Verfügung, mit denen sie Designs mit ROS 2 effizient umsetzen können. So lassen sich die Entwicklungszyklen verkürzen, da den Entwicklern fertige Entwicklungsplattformen zur Verfügung stehen, die sie schneller evaluieren und prototypisieren können, beispielsweise für Machine Vision, KI, Robotik, Industrie, Kommunikation und Steuerung.

Die Herausforderungen moderner autonomer Robotik-Designs

Hochintegrierte Prozessoren, Speicher und Kommunikation haben viele unserer Aufgaben vereinfacht, aber die Algorithmen und Techniken, die für die Entwicklung eines autonomen Roboters verwendet werden, sind keineswegs nur auf die Leiterplatte beschränkt. Adaptive Computing geht weit über einfache Sequenzer und Automaten hinaus. KI und maschinelle Lerntechniken helfen einer Maschine, ihre nächste Aktion selbst dann herauszufinden, wenn unerwartete Umstände eintreten.

Hochintegrierte System-on-Chip (SoC)- und System-on-Module (SOM)-Lösungen haben in jüngster Zeit ein höheres Maß an Komplexität auf kleinerem Raum ermöglicht. Ein SOM kann Prozessoren, E/A, drahtgebundene und drahtlose Schnittstellen, On-Board-Speicher, Stromversorgungseinheit und Sicherheitsfunktionen auf einer kleinen Leiterplatte vereinen. Das spart viel Zeit beim Design, Prototyping, Testen und Debuggen von grundlegenden Funktionen wie Wi-Fi^®, USB, Vision-Schnittstellen und Netzwerkperipherie.

Ein wichtiger Bereich ist dabei der Einsatz von Sensoren und die Interpretationen und Entscheidungen, die ein Roboter aus den Sensordaten trifft. Das betrifft nicht nur mobile Roboter. Angesichts von weniger Arbeitskräften und Problemen in der Lieferkette, die eine dynamische Produktionsplanung erfordern, müssen auch Fabrikroboter und Industriemaschinen diese Herausforderung bewältigen.

Glücklicherweise können Ingenieure auf zahlreiche leistungsstarke Prozessoren mit einem oder mehreren Cores zurückgreifen, die individuelle und koordinierte Aufgaben ausführen. Auf diesen Prozessoren kann Open-Source- oder selbst entwickelte Software laufen, mit der Entwicklungsteams schnell verschiedene Ansätze bewerten und Algorithmen an ihre Bedürfnisse anpassen können.

Robotik-Betriebssysteme wie ROS 2 bieten Softwarebibliotheken und Tools für Navigation, Bewegungssteuerung, Machine Vision und 3D-Visualisierungstools wie RVIS, die für die Implementierung von Gefahrenerkennung und -vermeidung sehr hilfreich sind. Dennoch muss das Entwicklungsteam die Entscheidungen treffen, die für die jeweiligen Applikationen am besten sind.

Möchten Sie beispielsweise hochauflösende Videosysteme und Beleuchtungen für die Navigation verwenden und dekodieren oder Lidar, optische Reflexionssysteme, Kontaktschalter oder Ultraschall-Distanzmessung für die Entfernungsmessung und Objektvermeidung einsetzen? Alles ist möglich, denn für diese Ansätze gibt es modulare technische Kits, mit denen Sie die jeweilige Technologie prototypisch testen und evaluieren können.

Durch die Kombination mehrerer Technologien lassen sich häufig die Vorteile jeder einzelnen Technologie nutzen und im Paket ein besseres Ergebnis erzielen als dies beim Einzeleinsatz der Technologien der Fall wäre. Wenn Sie beispielsweise einen High-End-Prozessor mit einem Hochleistungs-FPGA kombinieren, lässt sich die feste Programmleistung des Prozesses nutzen, um die mit einem FPGA mögliche Hardware-Beschleunigung von Aufgaben zu nutzen. Dies kann nicht nur zu einer besseren Leistung des Endprodukts führen, sondern ermöglicht es den Entwicklern auch, schnell zu experimentieren und verschiedene Ansätze zu testen, ohne dass umfangreiche Neukodierungen oder Iterationen des Leiterplattenlayouts erforderlich sind.

AMD Xilinx und Robotik-Starterkits

Adaptive Computing passt sich den wechselnden Anforderungen von Robotik-Applikationen an. Hierfür benötigt es eine zuverlässige Basis von Regeln und Problemlösungstechniken, um sich sicher, effizient und intelligent an neue Herausforderungen anzupassen.

Das Kria KR260 Robotik-Starterkit von AMD Xilinx stellt eine High-Level-Plattform für Robotik bereit und ist somit auf Adaptive Computing ausgerichtet. Das Kria KR260 kombiniert Arm®-Cores für die Applikationsverarbeitung mit programmierbarer Logik für die Echtzeitverarbeitung und -steuerung, die vom Kria K26 SOM bereitgestellt wird, und enthält vorgefertigte Schnittstellen für die schnelle Erstellung von Prototypen für Robotik- und Industrieapplikationen. Das Kria K26 SOM (Abbildung 1) wird als kommerzielles und industrielles System angeboten und eignet sich ideal für den produktiven Einsatz in Robotik-, Embedded Vision- und Machine Vision-Applikationen.

Für den Einstieg werden weder proprietäre Tools noch eine AMD Xilinx Entwicklungssoftware benötigt. AMD Xilinx zufolge können Einsteiger in weniger als einer Stunde startklar sein. Der AMD Xilinx Apps Store bietet beschleunigte Applikationen wie den ROS 2 Perception Node, und Entwickler können das ROS 2 Framework und/oder Code aus Python, C++ und FPGA RTL verwenden.

Das Starterkit basiert auf dem AMD Xilinx K26 SOM mit 4 GB DDR4-Speicher, On-Board-Netzteil, Boot-Option, TPM 2.0 für verbesserte Sicherheit und Anschlüssen, die IOs für Trägerkarten mappen (Abbildung 2). Die Taktrate beträgt außerdem bis zu 1,33 GHz (TOPs). Die Logik bei diesen Geschwindigkeiten schlägt die codegesteuerte Entscheidungsfindung um Längen. Das K26 SOM kann in eine kundenspezifische Trägerkarte für Vision KI, Robotik, industrielle Kommunikation, Steuerung und viele andere Applikationen integriert werden.

Über die standardmäßige JTAG-Programmierung und das Debugging haben Sie Zugriff auf alle eingebetteten Ports und Peripheriegeräte, wie beispielsweise die vier USB 3.0-Ports, die für Kamera-Schnittstellen wie SLVS-EC und andere Schnittstellen genutzt werden können, die eine Kommunikation mit bis zu 10 GB/s erfordern, wie beispielsweise 5G-Ports. Ein integrierter Display-Port mit einer Auflösung von 1920 x 1080 kann für Entwicklung und Debugging von unschätzbarem Wert sein. Die beiden Industrial Ethernet-Ports ermöglichen eine kabelgebundene Hochgeschwindigkeitsverbindung zu Ethernet-fähigen Peripheriegeräten wie Motorsteuerung und Positionsrückmeldesystemen.

Die zahlreichen Micro-USB-, UART/JTAG-, Pmod- und Raspberry Pi-Schnittstellen eignen sich ideal für den Anschluss zahlreicher Sensoren mit geringer Bandbreite und Anzeigen für den Betriebsstatus. Diese Entwicklungsboards verfügen sogar über integrierte Micro-SD-Steckplätze, die für Entwicklungszwecke und die Datenprotokollierung genutzt werden können.

Fazit

Mit dem Fortschritt der Technologie müssen auch die Tools weiterentwickelt werden, die Entwicklern zur Verfügung stehen. Das Robotik-Starterkit Kria KR260 ist der perfekte Einstieg in die Entwicklung autonomer Roboter.

Die hier beschriebene Hardwarebeschleunigung verkürzt nicht nur die Design- und Entwicklungszeit, sondern kann auch dazu beitragen, dass das fertige Produkt wesentlich schneller arbeitet als bei Ansätzen, die nur mit Code ausgeführt werden. Mit all seinen auf die Robotik ausgerichteten Funktionen und Merkmalen bildet das KR260 eine hervorragende Entwicklungsplattform für das fertige K26 SOM, mit dem Sie nahezu jede Robotik- oder intelligente Industrieapplikation beschleunigen können.