Robot tự động đã hợp tác với con người trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp trong hơn nửa thế kỷ. Kể từ khi robot công nghiệp đầu tiên trên thế giới được phát triển và đưa vào sử dụng vào những năm 1950, các doanh nghiệp đã giao cho robot những nhiệm vụ nặng nề và nguy hiểm, cho phép người lao động tập trung vào công việc chuyên môn hơn. Ngày nay, việc ứng dụng công nghệ robot tiên tiến không còn giới hạn trong lĩnh vực công nghiệp mà đã mở rộng sang nhiều ngành dọc như chăm sóc sức khỏe, bán lẻ và nông nghiệp.
Trong khi đó, những đột phá công nghệ trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo và học máy đã tạo ra một thế hệ robot mới thông minh hơn. Họ không còn bị giới hạn trong việc thực hiện các công việc lặp đi lặp lại mà có thể đảm nhận những công việc phức tạp hơn. Ví dụ, với sự hỗ trợ của các công nghệ như thị giác máy tính và chuyển động tự động, robot có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau bao gồm lắp ráp sản phẩm, kiểm tra chất lượng, nhận dạng và ứng phó mối đe dọa nâng cao, v.v.
Nói tóm lại, robot thông minh đã trở thành tài sản cốt lõi để tăng cường lực lượng lao động hiện đại. Các tính năng có độ chính xác cao-và tiềm năng cải thiện năng suất gần như vô hạn là không thể thay thế được. Tuy nhiên, do nhu cầu về trợ lý robot của các doanh nghiệp tiếp tục nâng cấp, độ khó trong thiết kế của những hệ thống như vậy đã tăng theo cấp số nhân và nhu cầu cấp thiết về phần cứng có độ trễ thấp và hiệu suất cao- chẳng hạn như mảng Cổng lập trình trường (FPgas) để cung cấp hỗ trợ kỹ thuật.
Những thách thức thiết kế ngày càng nổi bật
Robot thông minh được trang bị trí tuệ nhân tạo cần được trang bị nhiều cảm biến và cơ cấu chấp hành hơn so với robot truyền thống, bao gồm camera, lidars, radar, bộ đo quán tính (IMU), bộ mã hóa động cơ, cảm biến áp suất và các bộ phận khác. Trong khi đó, robot cũng cần hoàn thành các nhiệm vụ tính toán phức tạp hơn trong thời gian thực, chẳng hạn như xử lý hình ảnh 3D, định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) cũng như tính toán điểm nắm bắt.
Điều này đòi hỏi phần cứng của các hệ thống liên quan không chỉ có nhiều giao diện đầu vào/đầu ra (I/O) hơn để thích ứng với các cảm biến khác nhau mà còn phải được trang bị các mô-đun xử lý mạnh hơn (chẳng hạn như bộ xử lý trung tâm (CPU), bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ xử lý mạng thần kinh (NPU)) để đạt được các chức năng tính toán phức tạp hơn. Tuy nhiên, thách thức mà các nhà thiết kế phải đối mặt là việc chỉ dựa vào các mô-đun xử lý như CPU nên rất khó kết nối với các cảm biến khác nhau mà hệ thống robot yêu cầu cũng như không thể xử lý hiệu quả lượng dữ liệu thô khổng lồ mà các cảm biến thu thập.
Nguyên nhân của điều này một mặt là do số lượng giao diện I/O và mức độ chuyên môn hóa của CPU thường không đáp ứng được nhu cầu của các nhà phát triển. Hơn nữa, chỉ cần thêm giao diện vào bộ xử lý sẽ phát sinh chi phí cao - giao diện vật lý cần duy trì kích thước cụ thể để đạt được các chức năng và việc thêm giao diện mới đồng nghĩa với việc chiếm nhiều diện tích chip hơn. Điều này về cơ bản khác với các đơn vị logic có thể dễ dàng thu nhỏ và mở rộng trong các quy trình sản xuất tiên tiến.
Ngay cả khi CPU có thể cung cấp đủ giao diện I/O thích ứng để kết nối với robot thông minh và truyền trực tiếp lượng lớn dữ liệu thô được cảm biến thu thập đến bộ phận xử lý thì vẫn tồn tại vấn đề về hiệu quả sử dụng năng lượng thấp. Hơn nữa, CPU không được thiết kế cho các tác vụ xử lý thời gian thực- mà rô-bốt thông minh yêu cầu. Nếu các tác vụ cốt lõi như phản ứng tổng hợp cảm biến được CPU xử lý, nó sẽ gây ra sự chậm trễ đáng kể trong hệ thống và làm giảm đáng kể hiệu quả hoạt động của robot.
May mắn thay, các nhà thiết kế và phát triển phần cứng đang tập trung phát triển nhiều sản phẩm cải tiến khác nhau để bù đắp cho những thiếu sót kỹ thuật-đã đề cập ở trên và FPGA là một trong số đó.
FPGA: Giải pháp phần cứng có giá trị cao
FPGA là một thiết bị bán dẫn có độ linh hoạt cao, có thể đóng vai trò là "cầu nối" giữa các cảm biến, bộ truyền động và CPU, cung cấp cho các nhà phát triển nhiều giao diện I/O cần thiết để kết nối các hệ thống robot thông minh. Trong khi đó, với-khả năng tính toán theo thời gian thực gần đầu cảm biến, FPGA có thể thực hiện các tác vụ xử lý chuyên dụng cơ bản của nhiều cảm biến khác nhau, giải phóng tài nguyên điện toán của hệ thống và giúp tạo ra các rô-bốt thông minh và phản ứng nhanh hơn mà doanh nghiệp cần.
Sau khi lớp xử lý dữ liệu đầu tiên được hoàn thành bởi FPGA, dữ liệu sẽ được truyền tới CPU thông qua các kênh băng thông-cao được tiêu chuẩn hóa. Thông qua phương pháp phân tách tác vụ này, FPGA có thể chia sẻ một phần tải điện toán với CPU, tiết kiệm năng lượng tiêu thụ để hỗ trợ-các tác vụ điện toán bậc cao hơn như lập kế hoạch quỹ đạo, phân tích cụm và phát hiện đối tượng, cho phép CPU tập trung vào việc xử lý các tác vụ tối ưu hóa và ra quyết định-khó đạt được ở cấp độ phần cứng.
Kiến trúc phần cứng này cũng có thể giúp các nhà phát triển vượt qua các loại thách thức kỹ thuật sau:
Khả năng kết nối: Phần cứng FPGA có mức độ tùy biến cực cao và có thể cung cấp nhiều giao diện I/O hơn cpu. Các nhà phát triển có thể kết nối và điều khiển nhiều cảm biến và bộ truyền động hơn thông qua nhiều giao diện khác nhau như Ethernet, Giao diện ngoại vi nối tiếp (SPI), Giao diện đa phương tiện độ nét cao (HDMI) và Giao diện bộ xử lý công nghiệp di động (MIPI) và chi phí thấp hơn nhiều so với việc thêm giao diện mới vào bộ xử lý chính. Ngoài ra, FPgas còn hỗ trợ nhiều cấp điện áp và các giao thức giao tiếp không{2}}chuẩn chuẩn, cung cấp cho nhà phát triển nhiều tùy chọn hơn để thích ứng với các tình huống ứng dụng khác nhau.
Mức tiêu thụ năng lượng: FPGA có thể đạt được khả năng tính toán song song ở cấp độ phần cứng-gần các cảm biến của rô-bốt. Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ theo thời gian thực và sau đó truyền dữ liệu đến CPU, nó giúp giảm mức tiêu thụ năng lượng tổng thể của hệ thống một cách hiệu quả.
Độ trễ: Khả năng tính toán-tốc độ cao của FPGA có thể đẩy nhanh quá trình xử lý các tác vụ cốt lõi chẳng hạn như tổng hợp cảm biến. - tác vụ này có thể tích hợp dữ liệu được thu thập từ các cảm biến khác nhau như máy ảnh và lidar để tạo thành một bức tranh nhận thức môi trường hoàn chỉnh, từ đó nâng cao độ chính xác trong phán đoán và khả năng ra quyết định- của robot. Lấy tốc độ tính toán làm ví dụ. Cảm biến liDAR VLP16 truyền 384 bộ dữ liệu khoảng cách lên mạng cứ sau 1,32 mili giây, trong khi FPGA chỉ cần khoảng 0,32 mili giây để hoàn thành quá trình xử lý lô dữ liệu này, với tốc độ tính toán 100 triệu lần mỗi giây.
Dựa vào những ưu điểm kỹ thuật khác nhau của FPGA, các nhà thiết kế có thể linh hoạt cài đặt nhiều cảm biến khác nhau theo nhu cầu của mình, vượt qua giới hạn hiệu suất trên của robot thông minh, đồng thời giải quyết hiệu quả các vấn đề tiêu thụ năng lượng và độ trễ của hệ thống.
Chung tay tạo ra robot thông minh hơn
Khi nhu cầu về robot thông minh hơn và nhanh hơn trong các ngành khác nhau tiếp tục tăng lên, các nhà phát triển đang phải đối mặt với những thách thức mới: thiết kế hệ thống robot có hiệu suất tốt hơn mà không làm cạn kiệt tài nguyên. Để đạt được mục tiêu này, các nhà phát triển ngày càng dựa vào các doanh nghiệp thiết kế và sản xuất phần cứng để liên tục nâng cấp các thành phần cốt lõi của robot. Cả hai bên đang hướng tới mục tiêu chung là "nâng cao hiệu suất của robot đồng thời giảm chi phí, mức tiêu thụ năng lượng và độ trễ", giúp cho sự phát triển trong tương lai của lĩnh vực robot có vô số khả năng.
