如今的工业机器人正变得愈发强大，从简单的固定功能系统演进为感知驱动型平台。传感器和处理技术的进步使这些系统能够更好地感知周围环境、适应变化的条件，并做出更可靠的实时决策——前提是开发者能够克服随之增加的复杂性所带来的全新处理、功耗和延迟挑战。

在我们最新的 LinkedIn Live 专题讨论中，来自 Lattice、AIRY3D 和 MassRobotics 的专家共同探讨了以下内容：

• 感知、机器视觉、传感器融合和 3D 感知方面的进步如何推动下一代机器人的发展。
• 这些进步如何引发了边缘处理和能效问题。
• 现场可编程门阵列（FPGA）如何作为强大而灵活的预处理组件，助力实现这些系统。

通过采用高性能硬件解决常见障碍，这些机器人可以变得更加灵敏、高效。

感知驱动型工业机器人的转变
传统上，工业机器人被设计用于在受控环境中完成高度结构化、重复性的任务。例如，在汽车装配线上拾取、旋转并放置零件的机械臂。随着技术的最新进步，开发者已经能够超越这些简单能力，构建出能够在动态环境中导航、与人类交互并处理更广泛任务的系统。

这种角色和功能的扩展使得"感知"——即感知、解读并响应周围环境的能力——成为现代工业机器人设计的基础要求。因此，每个机器人系统中使用的传感器数量和复杂程度都大幅增加。

除了传统的机器视觉传感器外，开发者还在机器人设计中融入了激光雷达、深度和触觉感知以及雷达等技术，以实现更复杂的自主能力。例如，人形机器人正在被设计为在工业、医疗和其他有人环境中更接近地复制人类的感知和交互能力。它们需要电机、视觉处理器、力矩传感器等组件的实时协调，才能有效且安全地运行。

实现这种级别的实时感知和协调并非没有挑战。

传感器密集型架构的复杂性
从这些各种互联传感器收集数据只是问题的一部分。一台现代工业机器人可能整合了多个摄像头、深度传感器、激光雷达、触觉传感器等的输入，每个传感器都在分散的物理位置生成独特的数据。要能够足够快速地移动、处理并根据这些数据采取行动，以支持自主决策，绝非易事。

由于机器人是与人类工人一起运行的，因此它们必须以安全可靠的方式运行至关重要。如果没有快速的感知和决策能力，这些系统将无法识别和规避安全风险。

这为感知驱动型工业机器人的开发者带来了诸多障碍，包括：

• 应对深度感知。 物体操作、抓取和拾取放置等任务需要精确的深度信息，尤其是在末端执行器附近。摄像头安装限制、运动部件的自遮挡、最小 Z 轴距离限制以及其他基于距离的挑战都可能影响这些操作的精度。
• 管理传感器带宽。 先进的人形机器人除了其他感知模式外，还要处理多个视觉传感器。随着传感器数量及其特定数据输出的增加，必须及时传输和处理的多样化数据量也随之增加。
• 平衡性能与功耗。 当所有不同的传感器数据都被路由到中央处理器时，会产生严重的带宽、延迟和功耗问题。在空间受限的机器人系统中，这些问题会进一步加剧，因为这些系统在这些方面本就受到限制。

综合来看，这些挑战正迫使开发者重新评估更传统的机器人架构。问题不再是他们能在系统中添加多少传感器，而是如何可靠且高效地处理这些传感器产生的海量数据。

FPGA 如何支持分布式架构
应对这些挑战的有效策略之一是将处理能力移近数据产生的设备端。在边缘执行预处理、滤波和其他计算密集型任务的分布式架构，可以减轻中央系统的负担、缩短响应时间，并通过让关键信号在更接近传感器的位置被处理，实现更快的安全相关响应。

低功耗 FPGA 特别适合承担这种边缘处理角色。它们可以直接在摄像头、激光雷达和其他传感器旁执行一系列关键功能，包括：

• 降低带宽需求——通过对传感器数据进行滤波，仅将相关信息传输给中央处理器。
• 加速感知工作负载——通过可编程的边缘处理，实现深度处理、传感器融合、物体跟踪和感兴趣区域检测等任务。
• 卸载中央处理器的计算密集型任务——使其能够专注于 SLAM（同步定位与地图构建）、运动规划、环境映射和自主决策等更高层级的功能。
• 提高受限环境中的能效——避免在整个系统中持续传输传感器数据。

部署紧密集成的基于 FPGA 的传感和处理解决方案，使开发者能够提供及时的自主响应。例如，Lattice 和 AIRY3D 联合打造的 3D 视觉解决方案。它将 AIRY3D 的单传感器 3D 视觉技术与低功耗 Lattice FPGA 平台相结合，在边缘直接实现高效的深度处理。该解决方案体积足够紧凑，可安装在机器人末端执行器附近或内部，有助于支持实时机器人操作任务，同时解决自遮挡和计算瓶颈等挑战。

正确的架构至关重要
显而易见，仅凭先进的传感器技术已不足以支撑高效、自主且可靠的工业机器人。成功的关键最终不在于涉及多少传感器，而在于感知数据在何处、以何种方式被处理。通过在边缘加速关键工作负载，低功耗 FPGA 帮助将不断增长的传感器数据量转化为实时行动。

如需进一步了解 Lattice FPGA 如何支持更灵敏、更高效的边缘机器人系统，请观看完整的 LinkedIn Live 专题讨论。如需更多信息，请联系 Lattice 并了解 Lattice 的边缘 AI 或人形机器人解决方案。