Honnan tudhatom, hogy a Raspberry PI, az NVIDIA Jetson Nano vagy az Intel NUC megfelelő számítógépek az ipari robotalkalmazásomhoz?
A mérnökök általában három lehetőséget vizsgálnak, amikor robotikai alkalmazásokhoz egykártyás számítógépet keresnek: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano és Intel NUC. De hogyan válasszon ezek közül, vagy egy egyedi megoldás közül? Ebben a blogbejegyzésben útmutatót adunk az egyes lehetőségek előnyeiről az autonóm mobil robotok (AMR) vagy az automatikus vezetésű járművek (AGV) esetében.
Tegyük fel egy pillanatra, hogy golfrajongó vagy, aki golfütőket keres. Vásárlás előtt számos tényezőt kell figyelembe venned: testalkat, magasság, korábbi tapasztalatok és iskolai végzettség, ütőszár rugalmassága és hossza, az ütőfejek választéka, a leglátogatottabb golfpályák és az ütésed, többek között. Más szóval, a márka nem annyira fontos, mint az, hogy milyen gyakran, hol és ki fogja használni a golfütőket. Ez a rövid távú golfütőkre (SBC) is vonatkozik.
Amikor robotot fejlesztünk és tervezünk, soha nem márkaalapú SBC-ket kell keresnünk. Vagy legalábbis nem szabad. A végén kell kezdeni: a felhasználóval és az alkalmazás követelményeivel. A robotika egyedi hardverkövetelményeiről bővebben ebben a blogbejegyzésben olvashat. A robotikai alkalmazás SBC-jének kiválasztásakor a következő tényezőkre kell különös figyelmet fordítani:
- Feldolgozási képességek: processzor és lapkakészlet
- Memória: Mennyi RAM-ot és ROM-ot vagy merevlemezt igényel az alkalmazás?
- Lábnyom: Az egykártyás számítógép fizikai mérete és súlya
- I/O: Hány I/O portra van szüksége az alkalmazásnak, és miért
Ha többet szeretne olvasni azokról a tényezőkről, amelyek befolyásolják, hogy milyen számítási képességeket válasszon egy mobil robotikai alkalmazáshoz, ezt a blogot elolvashatod.
Mindazonáltal, ha továbbra is tudni szeretné, hogy a Raspberry Pi, az NVIDIA Jetson Nano vagy az Intel NUC számítógépek jelentenek-e lehetőséget vállalkozása számára, áttekintünk néhány fontos részletet, amelyet figyelembe kell vennie.
Raspberry Pi
Ez egy nyílt forráskódú projekt, amely szoftvert és hardvert is tartalmaz. Széles körű elterjedése az oktatási és gyártói fókusznak köszönhető. Valójában a legtöbb Raspberry PI kártya alkalmas iskolai és egyetemi robotikai projektekhez. A közösség döntő tényező, amikor az emberek ezeket a kártyákat választják, mert a világ minden tájáról származó gyártók, diákok és intézmények tapasztalatait felhasználhatják a hibák elhárításához vagy a tervek/programozás kölcsönzéséhez. Így amikor a mérnökök elkezdenek dolgozni, azokat a kártyákat keresik, amelyeket ismernek.
Tekintettel az ipari környezet szigorú hőmérsékleti, méretbeli, víz- és porállósági követelményeire, a Raspberry Pi piacra dobott egy kereskedelmi alkalmazásokhoz szánt kártyát azoknak a mérnököknek, akik az ezekkel a kártyákkal kapcsolatos korábbi tapasztalataikat szeretnék alkalmazni az új munkakörnyezetükben. Ezenkívül a Raspberry Pi 4 strapabíró funkciókkal is ellátható, hogy ellenálljon a zord ipari környezetnek. Tudjon meg többet itt.
Az ipari Raspberry PI kártyák fő vonzereje a helyigényük (hitelkártya méretű) és az áruk. Fontos tudni, hogy bár a kutatási és fejlesztői célokra használt szoftverek ingyenesek lehetnek, a kereskedelmi alkalmazásokhoz licencekért kell fizetni, vagy meg kell osztani a kódot (ami a kereskedelmi szellemi tulajdonjogok miatt inkompatibilis lehet).
Végül, a gyártók világméretű közössége talán segíthet megoldani néhány kereskedelmi kihívást, de lehet, hogy nem lesznek képesek mindegyikkel megbirkózni. Ennek eredményeként ez nem biztos, hogy ugyanazt az előnyt nyújtja, mint amit diákként kapsz.
NVIDIA Jetson Nano
Az NVIDIA más háttérrel rendelkezik. Gyakorlatilag ők alkották meg a GPU-t 1999-ben.Grafikus kártyáikat játékokhoz, tervezéshez és professzionális grafikához tervezték. Következésképpen az NVIDIA Jetson Nano lapok jobban felszereltek az adatintenzív robotikai alkalmazások, például a mélytanulás, a gépi tanulás, a mintafelismerés és a mesterséges intelligencia kezelésére. Ez a GPU párhuzamos feldolgozási képességének köszönhető.
Ebben az esetben lehet, hogy nem ugyanarra a hatalmas, világméretű gyártói közösségre támaszkodsz, mint a Raspberry Pi, de egy innovatív, robusztus cég támogatását élvezed, amely a múlt század óta tervez kereskedelmi alkalmazásokhoz SBC-ket. Az NVIDIA kínálatában szerepel néhány szoftver, amelyet már teszteltek a kártyákkal. Ez hasznos lehet a kompatibilitás és a költségek szempontjából.
Az egyik NVIDIA Jetson Nano alaplap egy 128 magos, 921 MHz-es Maxwell GPU-val rendelkezik, amely erősebb, mint a Raspberry PI 4 GPU. A Jetson Nano kínálatát itt tekintheti meg..
Intel NUC
Az Intel válasza az otthoni és kereskedelmi alkalmazásokhoz egyaránt kínált SBC-k piacára az NUC. Ezek a számítógépek alaplapként vagy házzal együtt is megvásárolhatók, a tervezett felhasználástól függően. Az értékesítési pont a processzorok széles választéka: Pentium, Celeron, Core i3 vagy Core i5. Ennek eredményeként azt a processzort választhatja, amelyik képes kezelni az alkalmazás munkaterhelését. Valójában a legújabb processzorok zökkenőmentesen működnek az adatintenzív alkalmazásokban, mint például a mesterséges intelligencia. Ezért az Intel az NUC használatát javasolja magával ragadó játékokhoz, digitális kijelzőkhöz, távoli megbeszélésekhez és élénk otthoni szórakoztatáshoz.
Mérete összehasonlítható a Jetson Nanoéval, és alkalmazkodik a robotikai alkalmazások korlátozott helyigényéhez. Ár tekintetében azonban ezek az SBC-k drágábbak lehetnek, mint a blogban említett első két lehetőség.
Továbbá az Intel NUC kompatibilis a Windows 10 Pro rendszerrel. Ha Windows rendszerrel tervezel dolgozni, ez a platform biztosítja a legjobb kompatibilitást, mivel a Raspberry Pi és az NVIDIA Linux rendszerrel fog a legjobban működni.
Az AMR/AGV robotoknál az energiafogyasztás létfontosságú tényező. Ha a robotnak van a közelben töltőállomása, hatalmas akkumulátorai vannak, vagy közvetlenül az áramforráshoz van csatlakoztatva, a tervező a legerősebb processzort választhatja, és garantálhatja a zökkenőmentes működést. Az AMR/AGV robotok azonban jellemzően korlátozott energiaforrásokkal rendelkeznek, ami arra kényszeríti a fejlesztőket, hogy kevésbé erős processzorokat válasszanak, és bizonyos elemzéseket egy távoli agyban (szerveren) végezzenek. A három elemzett lehetőség közül a Raspberry PI és a Jetson Nano kevesebb energiát igényel, mint az Intel NUC.
Az Intel NUC utolsó érdekes tulajdonsága, hogy kettős és három monitoros csatlakoztathatóságot is lehetővé tesz. A Raspberry Pi csak kettős monitort, az NVIDIA Jetson Nano pedig csak egyet támogat. Az Intel NUC kínálatát itt tekintheti meg..
Műszaki adatok összefoglalása
| Jellemzők | Raspberry PI 4 B modell | Jetson Nano fejlesztőkészlet | Intel® NUC 11 Pro alaplap NUC11TNBv7 |
| Processzor | Broadcom BCM2711, négymagos Cortex-A72 (ARM v8) 64 bites SoC @ 1,5 GHz | CPU: Négymagos ARM A57 @ 1.43 GHz GPU: 128 magos Maxwell | Intel® NUC alaplap 11. generációs Intel® Core™ processzorokkal |
| Memória | 2 GB, 4 GB vagy 8 GB LPDDR4-3200 SDRA microSD (nem tartozék) | 4 GB 64 bites LPDDR4 25,6 GB/s microSD (nem tartozék) | 64 GB, DDR4-3200 1.2 V-os SO-DIMM-ek |
| Lábnyom | 85 mm x 56 mm (3,3” × 2,2”) | 69 mm x 45 mm (2,7” × 1,77”) | 101 mm x 101 mm UCFF (4" x 4") |
| I/O | 2,4 GHz-es és 5,0 GHz-es IEEE 802.11ac vezeték nélküli, Bluetooth 5.0, BLE Gigabites Ethernet 2 USB 3.0 port; 2 USB 2.0 port. 2 × micro-HDMI port (két kijelzővel kompatibilis) Micro SD kártyahely az operációs rendszer betöltéséhez és az adattároláshoz | 2x MIPI CSI-2 DPHY sáv Gigabit Ethernet, M.2 E-kulcs HDMI és kijelzőport 4x USB 3.0, USB 2.0 Micro-B | PCI Express, 4 USB port, 1 SATA port, integrált LAN, 1x Thunderbolt™ 4, 1x Thunderbolt™ 3 Kettős és háromszoros kijelzőkkel kompatibilis. |
| Operációs rendszer | A Raspberry Pi OS (korábban Raspbian néven) az ajánlott operációs rendszer | Linux NVIDIA JetPack SDK
| Windows 10, 64 bites*, Windows 10 IoT Enterprise*, Red Hat Linux*, Ubuntu 20.04 LTS* |
| Energiafogyasztás 100%-os használat mellett | 6 watt | 10 watt | 49 watt |
| Ár | 35 dollártól | 59 dollártól | 877 dollártól |
Testreszabott megoldás
Végül, az előző három lehetőségből hiányzó funkció az ipari tanúsítványok és védelmek. Amikor egy AMR/AGV-t gyárakban, bányákban vagy orvosi alkalmazásokban kívánnak működni, a tanúsítványok kulcsfontosságú tényezők. Egy tapasztalt hardver OEM végigvezeti Önt a folyamaton, és olyan SBC-t kínál, amely alkalmazkodik a szigorú környezethez.
Egy hardver OEM is biztosíthatja, hogy a testreszabott SBC-ben található összes csatlakozó ellenálljon a rezgéseknek, és elkerülje a véletlen lecsatlakozásokat. Ráadásul az adott alkalmazás követelményeit is hozzá tudják igazítani a chipkészletekhez, firmware-hez, processzorhoz, memóriához és helyigényhez. Ha több olyan terméke van, amelyek ugyanazokat a képességeket igénylik, ez vonzó előnyt jelent. Ezért egyetlen SBC-tervet alkalmazhat az összes termékére, és megtakaríthatja a gyártási és javítási költségeket. Ez különösen hasznos a manapság tapasztalható elektronikus alkatrészhiány miatt. Egy friss sikertörténetet itt olvashat.
Amint láthatja, az AMR/AGV SBC-jének kiválasztása az alkalmazás követelményeitől és a várható felhasználói élménytől függ. A döntést a méret, a feldolgozási képességek és a szükséges védelmi/tanúsítványi szint alapján kell meghozni. Számos jó, kész opció kapható a piacon, amelyek hasznosak lehetnek a tervezés és a prototípus-készítés első szakaszaiban. Amint az AMR/AGV készen áll a tömeggyártásra, szükség lehet egy tapasztalt hardvergyártó (OEM) igénybevételére egy egyedi kártyamegoldás kidolgozásához.
A hardveres egyedi követelményekről bővebben olvashat a következő dokumentumban: Robotika blog sorozat vagy feliratkozás hogy további információkat kapjon erről vagy hasonló témákról.