分布式传感器的角色越来越重要
随着现代系统对数据、动态AI和ML模型的依赖程度不断提高，对网络边缘实时处理的需求也日益迫切。包括路由器、网关和扫描仪在内的各种网络边缘组件和设备都需要更强的互连和性能。这对于部署在靠近数据源端测量和处理数据的各类传感器来说尤为重要。
许多系统开发人员在操作中同时使用多个传感器，如将激光雷达和摄像头功能结合起来，这就需要采用传感器融合的方式：将多个传感器的数据结合起来，以输出更完整、更可靠的信息。
随着传感器和网络边缘人工智能模型变得越来越复杂，传感器融合提供了一种提高感知精度和复杂性的方法。无论是单独使用还是相互组合，传感器都是任何分布式运行网络的基础组成部分。要在这些系统中部署传感器，开发人员需要了解其功能、部署存在的障碍以及FPGA在支持其运行中的作用。
传感器功能和实施挑战
传感器在互连系统中具有多种功能。它们可用于测量和监控物理参数（如温度、运动和压力）或来自物联网（IoT）设备和其他系统组件的数据输入。这些设备提供的实时数据有助于实现质量控制措施、库存管理、技术自动化和其他核心功能。
然而，在网络边缘部署传感器并非没有挑战。传感器应用的常见障碍...
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想象一下，一台机器人在拥挤的工厂车间里来回穿梭，绕过设备、人员和意外出现的障碍物，实时调整路线，同时保持运动控制和系统稳定性。这不是遥不可及的愿景，而是Agiliad与莱迪思半导体公司合作设计的现实场景。
在依赖通用控制堆栈和预制套件的自主移动机器人（AMR）市场上，这款AMR脱颖而出，成为专为智能室内移动而设计的高科技系统。传统的AMR通常以模块化或易于部署为代价来换取性能，这款机器人的不同之处在于，它集成了基于莱迪思Certus™-NX FPGA的定制运动控制框架，基于ROS2的高级SLAM（同步定位和映射）、传感器融合和在英伟达Jetson Orin™上运行导航堆栈，所有这些经过紧密协调，实现低延迟、高可靠性的运行。
下一代AMR不仅移动能力强，还具有感知力、适应力，在实际场景中具备稳定控制的能力。该机器人专为工业环境、研究实验室等环境设计，集嵌入式智能、能效和全栈集成于一身，为自主系统树立了新的标杆。
使用莱迪思FPGA和英伟达GPU的Agi...
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