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Normalerweise prüfen Ingenieure bei der Suche nach Einplatinencomputern für Roboteranwendungen drei Optionen: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano und Intel NUC. Aber wie soll man sich zwischen all dem und einer maßgeschneiderten Lösung entscheiden? In diesem Blogbeitrag geben wir einen Leitfaden zu den Vorteilen jeder Option für autonome mobile Roboter (AMRs) oder automatisch geführte Fahrzeuge (AGVs).

Nehmen wir für einen Moment an, dass Sie ein Golf-Enthusiast sind und auf der Suche nach Golfschlägern sind. Sie müssen vor dem Kauf mehrere Faktoren berücksichtigen: Körpertyp, Größe, bisherige Erfahrung und Ausbildung, Schaftflexibilität und -länge, verschiedene Schlägerköpfe, am häufigsten besuchte Golfplätze und Ihr Schwung. Mit anderen Worten: Die Marke ist nicht so wichtig wie die Häufigkeit, der Ort und die Nutzung der Golfschläger durch wen. Dies gilt auch für SBCs.

Wenn Sie einen Roboter entwickeln und entwerfen, beginnen Sie nie mit der Erforschung von SBCs basierend auf Marken. Zumindest sollten Sie es nicht tun. Sie müssen am Ende beginnen: beim Benutzer und den Anwendungsanforderungen. Weitere Informationen zu den besonderen Hardwareanforderungen der Robotik finden Sie in diesem Blogbeitrag. Bei der Auswahl des SBC für Ihre Roboteranwendung sollten Sie besonders auf folgende Faktoren achten:

• Verarbeitungsfunktionen: Prozessor und Chipsatz
• Speicher: Wie viel RAM und ROM oder HD die Anwendung benötigt
• Fußabdruck: Die physische Größe und das Gewicht des Einplatinencomputers
• E/A: Wie viele E/A-Ports benötigt die Anwendung und warum

Wenn Sie mehr über die Faktoren erfahren möchten, die die Wahl der Rechenkapazitäten für eine mobile Roboteranwendung beeinflussen, können Sie diesen Blog lesen.

Wenn Sie dennoch wissen möchten, ob Raspberry Pi-, NVIDIA Jetson Nano- oder Intel NUC-Computer eine Option für Ihr Unternehmen sind, gehen wir auf einige wichtige Details ein, die Sie berücksichtigen müssen.

Raspberry Pi

Dies ist ein Open-Source-Projekt, das sowohl Software als auch Hardware umfasst. Seine weite Verbreitung begann dank seines Bildungs- und Maker-Fokus. Tatsächlich eignen sich die meisten Raspberry PI-Boards für Robotikprojekte in Schulen und Universitäten. Die Community ist ein entscheidender Faktor bei der Auswahl dieser Boards, da Sie die Erfahrung von Herstellern, Studenten und Institutionen auf der ganzen Welt nutzen können, um Fehler zu beheben oder Designs/Programmierung auszuleihen. Wenn Ingenieure also mit der Arbeit beginnen, suchen sie nach den Platinen, mit denen sie vertraut sind.

Angesichts der strengen Anforderungen in industriellen Umgebungen in Bezug auf Temperatur, Größe, Wasser oder Staub hat Raspberry Pi eine Platine für kommerzielle Anwendungen für Ingenieure auf den Markt gebracht, die ihre bisherigen Erfahrungen mit diesen Platinen in ihrer neuen Arbeitsumgebung anwenden wollten. Darüber hinaus können Sie einem Raspberry Pi 4 robuste Funktionen hinzufügen, um rauen Industrieumgebungen standzuhalten. Erfahren Sie hier mehr.

Das Hauptverkaufsargument für industrielle Raspberry PI-Boards ist ihr Platzbedarf (Kreditkartengröße) und ihr Preis. Sie müssen sich darüber im Klaren sein, dass Software für Forschungs- und Herstellerzwecke möglicherweise kostenlos ist, Sie für kommerzielle Anwendungen jedoch möglicherweise für Lizenzen zahlen müssen oder in der Lage sein müssen, Code zu teilen (was aufgrund kommerzieller geistiger Eigentumsrechte möglicherweise inkompatibel ist).

Schließlich kann Ihnen die weltweite Community der Hersteller möglicherweise bei der Bewältigung einiger kommerzieller Herausforderungen helfen, aber sie ist möglicherweise nicht in der Lage, sie alle zu bewältigen. Daher ist dies möglicherweise nicht derselbe Vorteil, den Sie als Student haben.

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA hat einen anderen Hintergrund.Sie haben die GPU im Wesentlichen bereits 1999 entwickelt. Ihre Grafikkarten sind für Spiele, Design und professionelle Grafik konzipiert. Folglich sind NVIDIA Jetson Nano-Boards besser für datenintensive Roboteranwendungen im Zusammenhang mit Deep Learning, maschinellem Lernen, Mustererkennung und künstlicher Intelligenz gerüstet. Dies ist dank der GPU-Parallelverarbeitungsfähigkeit möglich.

In diesem Fall verlassen Sie sich möglicherweise nicht auf die gleiche große weltweite Herstellergemeinschaft wie Raspberry Pi, aber Sie erhalten die Unterstützung eines innovativen, robusten Unternehmens, das seit dem letzten Jahrhundert SBCs für kommerzielle Anwendungen entwickelt. Das Angebot von NVIDIA umfasst einige Software, die bereits mit den Boards getestet wurde. Dies kann im Hinblick auf Kompatibilität und Kosten hilfreich sein.

Eines der NVIDIA Jetson Nano-Boards verfügt über eine 128-Core-Maxwell-GPU mit 921 MHz, die leistungsstärker ist als die Raspberry PI 4-GPU. Sie können das Jetson Nano-Angebot hier sehen.

Intel NUC

Intels Antwort auf den SBC-Markt sowohl für private als auch für kommerzielle Anwendungen ist der NUC. Je nach Verwendungszweck können diese Computer als Platinen oder komplett mit Gehäuse erworben werden. Das Verkaufsargument ist die große Auswahl an Prozessoren: Pentium, Celeron, Core i3 oder Core i5. Als Ergebnis wählen Sie den Prozessor aus, der die Anwendungslast bewältigen kann. Tatsächlich funktionieren die neuesten Prozessoren reibungslos in datenintensiven Anwendungen wie der künstlichen Intelligenz. Daher schlägt Intel vor, NUC für immersive Spiele, Digital Signage, Remote-Meetings und lebendige Heimunterhaltung zu verwenden.

Die Größe ist vergleichbar mit dem Jetson Nano und passt sich der begrenzten Stellfläche von Roboteranwendungen an. Allerdings können diese SBCs preislich teurer sein als die ersten beiden Optionen in diesem Blog.

Darüber hinaus ist Intel NUC mit Windows 10 Pro kompatibel. Wenn Sie planen, mit Windows zu arbeiten, ist dies die Plattform, die die beste Kompatibilität bietet, da Raspberry Pi und NVIDIA am besten mit Linux funktionieren.

Bei AMRs/AGVs ist der Stromverbrauch ein entscheidender Faktor. Verfügt der Roboter über eine Ladestation in der Nähe, riesige Akkus oder ist er direkt an die Stromquelle angeschlossen, kann der Konstrukteur den leistungsstärksten Prozessor wählen und einen reibungslosen Betrieb garantieren. Allerdings verfügen AMRs/AGVs typischerweise über begrenzte Stromquellen, was Entwickler dazu zwingt, weniger leistungsstarke Prozessoren zu wählen und einige Analysen in einem entfernten Gehirn (Server) durchzuführen. Von den drei Optionen, die wir analysieren, benötigen Raspberry PI und Jetson Nano weniger Strom als Intel NUC.

Das letzte interessante Merkmal von Intel NUC ist, dass es die Konnektivität mit zwei und drei Monitoren ermöglicht. Raspberry Pi erlaubt nur zwei Monitore und NVIDIA Jetson Nano nur einen. Sie können sich hier das Intel NUC-Angebot ansehen.

Zusammenfassung der technischen Daten

Maßgeschneiderte Lösung

Die Funktion, die in den letzten drei Optionen fehlt, sind schließlich industrielle Zertifizierungen und Schutzmaßnahmen. Wenn ein AMR/AGV in Fabriken, Minen oder bei medizinischen Anwendungen eingesetzt werden soll, sind Zertifizierungen ein entscheidender Faktor. Ein erfahrener Hardware-OEM kann Sie durch den Prozess begleiten und einen SBC anbieten, der sich an die strenge Umgebung anpassen kann.

Außerdem kann ein Hardware-OEM sicherstellen, dass alle im maßgeschneiderten SBC enthaltenen Anschlüsse Vibrationen standhalten und unbeabsichtigte Trennungen vermeiden. Darüber hinaus können sie die spezifischen Anwendungsanforderungen an Chipsätze, Firmware, Prozessor, Speicher und Platzbedarf anpassen. Wenn Sie über mehrere Produkte verfügen, die die gleichen Fähigkeiten erfordern, ist dies ein attraktiver Vorteil. Daher könnten Sie ein SBC-Design auf alle Ihre Produkte anwenden und Herstellungs- und Reparaturkosten sparen. Dies ist besonders hilfreich angesichts des weltweiten Mangels an elektronischen Bauteilen, den wir heutzutage erleben. Eine aktuelle Erfolgsgeschichte können Sie hier lesen.

Wie Sie sehen, hängt die Auswahl des SBC für Ihr AMR/AGV von den Anwendungsanforderungen und der erwarteten Benutzererfahrung ab. Die Entscheidung sollte auf der Grundlage der Größe, der Verarbeitungsfähigkeiten und des erforderlichen Schutzniveaus/der Zertifizierung getroffen werden.Es gibt mehrere gute Standardoptionen auf dem Markt, die in den ersten Phasen des Designs und der Prototypenerstellung hilfreich sind. Sobald Ihr AMR/AGV für die Massenproduktion bereit ist, müssen Sie möglicherweise einen erfahrenen Hardware-OEM mit der Entwicklung einer maßgeschneiderten Platinenlösung beauftragen.

Weitere Informationen zu den besonderen Hardware-Anforderungen finden Sie in unserer Robotics-Blogreihe oder Abonnieren um weitere Informationen zu diesem oder ähnlichem zu erhalten Themen.