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Normalmente, os engenheiros consideram três opções ao procurar computadores de placa única para aplicações robóticas: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano e Intel NUC. Mas como escolher entre essas opções ou uma solução personalizada? Neste artigo, apresentaremos um guia sobre as vantagens de cada opção para Robôs Móveis Autônomos (AMRs) ou Veículos Guiados Automaticamente (AGVs).

Vamos supor, por um momento, que você seja um entusiasta do golfe procurando adquirir novos tacos. Antes de comprá-los, você precisa considerar diversos fatores: tipo físico, altura, experiência e formação prévia, flexibilidade e comprimento da haste, variedade de cabeças de taco, campos de golfe que você mais frequenta e seu swing, entre outros. Em outras palavras, a marca não é tão importante quanto a frequência, o local e quem usará os tacos. Isso também se aplica aos tacos de golfe de formato único (SBCs).

Ao desenvolver e projetar um robô, você nunca começa pesquisando placas de desenvolvimento (SBCs) com base em marcas. Ou pelo menos, não deveria. Você deve começar pelo fim: com o usuário e os requisitos da aplicação. Você pode ler mais sobre os requisitos de hardware específicos da robótica neste post do blog. Ao escolher a placa de desenvolvimento para sua aplicação robótica, você deve prestar atenção especial aos seguintes fatores:

• Capacidade de processamento: processador e chipset
• Memória: Quanta RAM e ROM ou HD o aplicativo requer?
• Pegada: O tamanho físico e o peso do computador de placa única
• Entrada/Saída: Quantas portas de E/S o aplicativo precisa e por quê?

Se você quiser ler mais sobre os fatores que influenciam a escolha das capacidades computacionais para uma aplicação de robótica móvel, Você pode ler este blog..

No entanto, se você ainda precisa saber se os computadores Raspberry Pi, NVIDIA Jetson Nano ou Intel NUC são uma opção para sua empresa, vamos abordar alguns detalhes importantes que você precisa considerar.

Raspberry Pi

Este é um projeto de código aberto que inclui software e hardware. Seu uso generalizado começou graças ao seu foco educacional e voltado para a criação (maker). De fato, a maioria das placas Raspberry Pi são adequadas para projetos de robótica em escolas e universidades. A comunidade é um fator decisivo na escolha dessas placas, pois é possível aproveitar a experiência de criadores, estudantes e instituições do mundo todo para solucionar problemas ou obter projetos/programação adaptados. Assim, quando os engenheiros começam a trabalhar, eles procuram placas com as quais já estão familiarizados.

Devido às exigências rigorosas em ambientes industriais em termos de temperatura, tamanho, água ou poeira, a Raspberry Pi lançou uma placa destinada a aplicações comerciais para engenheiros que desejavam aplicar sua experiência anterior com essas placas em seu novo ambiente de trabalho. Além disso, é possível adicionar recursos de robustez ao Raspberry Pi 4 para suportar ambientes industriais severos. Saiba mais aqui.

O principal argumento de venda das placas Raspberry Pi industriais é o seu tamanho compacto (tamanho de um cartão de crédito) e o seu preço. É importante ter em mente que, embora o software para fins de pesquisa e criação possa ser gratuito, para aplicações comerciais pode ser necessário pagar por licenças ou ter permissão para compartilhar o código (o que pode ser incompatível devido a direitos de propriedade intelectual comercial).

Por fim, a comunidade mundial de criadores pode ajudar a resolver alguns dos desafios comerciais, mas talvez não consiga lidar com todos. Consequentemente, essa vantagem pode não ser a mesma que você teria como estudante.

NVIDIA Jetson Nano

A NVIDIA vem de uma origem diferente. Basicamente, eles criaram a GPU em 1999.Suas placas gráficas são projetadas para jogos, design e gráficos profissionais. Consequentemente, as placas NVIDIA Jetson Nano estão mais bem equipadas para lidar com aplicações robóticas de uso intensivo de dados relacionadas a Aprendizado Profundo, Aprendizado de Máquina, Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial. Isso é possível graças à capacidade de processamento paralelo da GPU.

Neste caso, você pode não contar com a mesma grande comunidade global de criadores que o Raspberry Pi, mas tem o suporte de uma empresa inovadora e robusta que projeta placas de desenvolvimento para aplicações comerciais desde o século passado. A oferta da NVIDIA inclui alguns softwares já testados com as placas. Isso pode ser útil em termos de compatibilidade e custo.

Uma das placas NVIDIA Jetson Nano possui uma GPU Maxwell de 128 núcleos a 921 MHz, que é mais potente que a GPU do Raspberry Pi 4. Você pode conferir a oferta do Jetson Nano aqui..

Intel NUC

A resposta da Intel para o mercado de computadores de placa única (SBCs), tanto para aplicações domésticas quanto comerciais, é o NUC. Esses computadores podem ser adquiridos como placas ou completos com gabinete, dependendo da finalidade. O grande diferencial é a ampla gama de processadores: Pentium, Celeron, Core i3 ou Core i5. Assim, você poderá escolher o processador mais adequado para lidar com a carga de trabalho da aplicação. De fato, os processadores mais recentes funcionam perfeitamente em aplicações que exigem grande volume de dados, como Inteligência Artificial. Portanto, a Intel sugere o uso do NUC para jogos imersivos, sinalização digital, reuniões remotas e entretenimento doméstico de alta qualidade.

O tamanho é comparável ao do Jetson Nano e se adapta à área reduzida das aplicações robóticas. No entanto, em termos de preço, esses SBCs podem ser mais caros do que as duas primeiras opções mencionadas neste blog.

Além disso, o Intel NUC é compatível com o Windows 10 Pro. Se você pretende trabalhar com Windows, esta é a plataforma que oferece a melhor compatibilidade, já que o Raspberry Pi e as placas NVIDIA funcionam melhor com Linux.

Em AMRs/AGVs, o consumo de energia é um fator crucial. Se o robô tiver uma estação de carregamento próxima, baterias de grande capacidade ou estiver conectado diretamente à fonte de energia, o projetista pode escolher o processador mais potente e garantir uma operação tranquila. No entanto, os AMRs/AGVs geralmente têm fontes de energia limitadas, o que força os desenvolvedores a optarem por processadores menos potentes e a realizarem algumas análises em um servidor remoto. Das três opções que estamos analisando, o Raspberry Pi e o Jetson Nano consomem menos energia do que o Intel NUC.

A última característica interessante do Intel NUC é que ele permite a conexão de dois ou três monitores. O Raspberry Pi permite apenas dois monitores e o NVIDIA Jetson Nano, apenas um. Você pode conferir a oferta de Intel NUCs aqui..

Resumo das especificações técnicas

Solução personalizada

Por fim, o recurso que falta nas três opções anteriores são as certificações e proteções industriais. Quando um AMR/AGV se destina a operar em fábricas, minas ou aplicações médicas, as certificações são um fator crucial. Um fabricante de hardware OEM experiente pode orientá-lo durante todo o processo e oferecer um SBC (Single Board Computer) capaz de se adaptar a ambientes exigentes.

Além disso, um fabricante de hardware OEM pode garantir que todos os conectores incluídos na placa de computador personalizada (SBC) suportem vibrações e evitem desconexões acidentais. Ademais, eles podem adequar os requisitos específicos da aplicação aos chipsets, firmware, processador, memória e dimensões da placa. Se você possui diversos produtos que exigem as mesmas funcionalidades, essa é uma vantagem considerável. Portanto, você poderia aplicar um único projeto de SBC a todos os seus produtos e economizar em custos de fabricação e reparo. Isso é particularmente útil diante da escassez mundial de componentes eletrônicos que enfrentamos atualmente. Você pode ler um caso de sucesso recente aqui.

Como você pode ver, a escolha da placa SBC para seu AMR/AGV depende dos requisitos da aplicação e da experiência do usuário esperada. A decisão deve ser baseada no tamanho, nas capacidades de processamento e no nível de proteção/certificação necessário. Existem diversas boas opções prontas para uso no mercado que são úteis durante os estágios iniciais de projeto e prototipagem. Quando seu AMR/AGV estiver pronto para produção em massa, você poderá precisar recorrer a um OEM de hardware experiente para desenvolver uma solução de placa personalizada.

Você pode ler mais sobre os requisitos específicos de hardware em nosso Série de posts no blog sobre robótica ou inscreva-se Para receber mais informações sobre este ou outros tópicos semelhantes.