หุ่นยนต์อัตโนมัติทำงานร่วมกับมนุษย์ในด้านการผลิตทางอุตสาหกรรมมานานกว่าครึ่งศตวรรษ นับตั้งแต่หุ่นยนต์อุตสาหกรรมตัวแรกของโลกได้รับการพัฒนาและนำไปใช้ในช่วงทศวรรษ 1950 องค์กรต่างๆ ได้มอบหมายให้หุ่นยนต์ทำงานที่ยุ่งยากและอันตราย ช่วยให้พนักงานมุ่งเน้นไปที่งานที่พิเศษมากขึ้นได้ ในปัจจุบัน การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีหุ่นยนต์ขั้นสูงไม่ได้จำกัดอยู่เพียงในอุตสาหกรรมอีกต่อไป แต่ยังได้ขยายไปสู่อุตสาหกรรมแนวดิ่งจำนวนมาก เช่น การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และการเกษตร
ในขณะเดียวกัน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในสาขาต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ได้ก่อให้เกิดหุ่นยนต์ที่ชาญฉลาดมากขึ้นรุ่นใหม่ พวกเขาไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการทำงานซ้ำๆ อีกต่อไป แต่สามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยี เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเคลื่อนไหวอัตโนมัติ หุ่นยนต์สามารถจัดการงานต่างๆ รวมถึงการประกอบผลิตภัณฑ์ การตรวจสอบคุณภาพ การระบุและตอบสนองต่อภัยคุกคามขั้นสูง เป็นต้น
กล่าวโดยสรุป หุ่นยนต์อัจฉริยะได้กลายเป็นทรัพย์สินหลักในการเสริมสร้างกำลังแรงงานยุคใหม่ คุณลักษณะที่มีความแม่นยำสูง-และศักยภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตที่แทบจะไร้ขีดจำกัดนั้นไม่สามารถทดแทนได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความต้องการผู้ช่วยหุ่นยนต์ขององค์กรมีการอัปเกรดอย่างต่อเนื่อง ความยากในการออกแบบของระบบดังกล่าวจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก และมีความต้องการฮาร์ดแวร์-เวลาแฝงต่ำและประสิทธิภาพสูง-อย่างเร่งด่วน เช่น Field Programmable Gate Array (FPgas) เพื่อให้การสนับสนุนทางเทคนิค
ความท้าทายด้านการออกแบบที่โดดเด่นมากขึ้นเรื่อยๆ
หุ่นยนต์อัจฉริยะที่ติดตั้งปัญญาประดิษฐ์จำเป็นต้องติดตั้งเซ็นเซอร์และแอคชูเอเตอร์มากกว่าเมื่อเทียบกับหุ่นยนต์แบบดั้งเดิม รวมถึงกล้อง ไลดาร์ เรดาร์ หน่วยวัดแรงเฉื่อย (IMU) ตัวเข้ารหัสมอเตอร์ เซ็นเซอร์ความดัน และส่วนประกอบอื่น ๆ ในขณะเดียวกัน หุ่นยนต์ยังจำเป็นต้องทำงานประมวลผลที่ซับซ้อนมากขึ้นแบบเรียลไทม์ เช่น การประมวลผลภาพ 3 มิติ การแปลและการทำแผนที่พร้อมกัน (SLAM) และการคำนวณจุดจับ
สิ่งนี้ต้องการให้ฮาร์ดแวร์ของระบบที่เกี่ยวข้องไม่เพียงแต่ต้องมีอินเทอร์เฟซอินพุต/เอาท์พุต (I/O) มากขึ้นเพื่อปรับให้เข้ากับเซ็นเซอร์ต่างๆ เท่านั้น แต่ยังต้องติดตั้งโมดูลการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น (เช่น หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) และหน่วยประมวลผลโครงข่ายประสาทเทียม (NPU)) เพื่อให้บรรลุฟังก์ชันการประมวลผลที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่นักออกแบบต้องเผชิญคือการอาศัยโมดูลการประมวลผล เช่น ซีพียู เป็นการยากที่จะเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ต่างๆ ที่ระบบหุ่นยนต์ต้องการ และไม่สามารถจัดการข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลที่เซ็นเซอร์รวบรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เหตุผลประการหนึ่งคือจำนวนอินเทอร์เฟซ I/O และระดับความเชี่ยวชาญของ CPU มักจะไม่สามารถตอบสนองความต้องการของนักพัฒนาได้ ยิ่งไปกว่านั้น การเพิ่มอินเทอร์เฟซให้กับโปรเซสเซอร์มีค่าใช้จ่ายสูง - อินเทอร์เฟซทางกายภาพจำเป็นต้องรักษาขนาดเฉพาะเพื่อให้บรรลุฟังก์ชันต่างๆ และการเพิ่มอินเทอร์เฟซใหม่หมายถึงการครอบครองพื้นที่ชิปมากขึ้น สิ่งนี้แตกต่างโดยพื้นฐานจากหน่วยลอจิกที่สามารถย่อขนาดและขยายได้อย่างง่ายดายในกระบวนการผลิตขั้นสูง
แม้ว่า CPU จะสามารถจัดเตรียมอินเทอร์เฟซ I/O ที่ปรับเปลี่ยนได้เพียงพอเพื่อเชื่อมต่อกับหุ่นยนต์อัจฉริยะ และส่งข้อมูลดิบจำนวนมากที่เซ็นเซอร์รวบรวมไปยังหน่วยประมวลผลโดยตรง แต่ก็ยังมีปัญหาเรื่องประสิทธิภาพการใช้พลังงานต่ำ นอกจากนี้ CPU ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับงานประมวลผลแบบเรียลไทม์-ที่หุ่นยนต์อัจฉริยะต้องการ หาก CPU จัดการงานหลัก เช่น ฟิวชั่นเซ็นเซอร์ จะทำให้เกิดความล่าช้าอย่างมากในระบบ และลดประสิทธิภาพการปฏิบัติงานของหุ่นยนต์ลงอย่างมาก
โชคดีที่นักออกแบบและนักพัฒนาฮาร์ดแวร์กำลังมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ มากมายเพื่อชดเชย-ข้อบกพร่องทางเทคนิคที่กล่าวมาข้างต้น และ FPGA ก็เป็นหนึ่งในนั้น
FPGA: โซลูชันฮาร์ดแวร์ที่มีคุณค่าสูง
FPGA เป็นอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ที่มีความยืดหยุ่นสูงซึ่งสามารถทำหน้าที่เป็น "สะพานเชื่อม" ระหว่างเซ็นเซอร์ แอคชูเอเตอร์ และซีพียู ช่วยให้นักพัฒนามีอินเทอร์เฟซ I/O ที่หลากหลายและจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับการเชื่อมต่อระบบหุ่นยนต์อัจฉริยะ ในขณะเดียวกัน ด้วยพลังการประมวลผลแบบเรียลไทม์-ใกล้กับปลายเซ็นเซอร์ FPGA จึงสามารถดำเนินงานการประมวลผลเฉพาะที่สำคัญของเซ็นเซอร์ต่างๆ ปล่อยทรัพยากรการประมวลผลของระบบ และช่วยสร้างหุ่นยนต์ที่ชาญฉลาดและตอบสนองมากขึ้นซึ่งองค์กรต้องการ
หลังจากที่ FPGA ประมวลผลข้อมูลชั้นแรกเสร็จสิ้นแล้ว ข้อมูลจะถูกส่งไปยัง CPU ผ่านช่องสัญญาณแบนด์วิดท์สูง{0}}ที่เป็นมาตรฐาน ด้วยวิธีการแบ่งงานนี้ FPGA สามารถแบ่งปันภาระการประมวลผลบางส่วนกับ CPU ประหยัดพลังงานเพื่อรองรับงานการประมวลผลลำดับที่สูงขึ้น- เช่น การวางแผนวิถี การวิเคราะห์คลัสเตอร์ และการตรวจจับวัตถุ ทำให้ CPU สามารถมุ่งเน้นไปที่การจัดการการปรับให้เหมาะสมและการตัดสินใจ-งานที่ทำได้ยากในระดับฮาร์ดแวร์
สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์นี้ยังสามารถช่วยให้นักพัฒนาเอาชนะความท้าทายทางเทคนิคประเภทต่อไปนี้:
การเชื่อมต่อ: ฮาร์ดแวร์ FPGA มีระดับการปรับแต่งที่สูงมาก และสามารถให้อินเทอร์เฟซ I/O มากกว่าซีพียู นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อและควบคุมเซ็นเซอร์และแอคชูเอเตอร์ได้มากขึ้นผ่านอินเทอร์เฟซต่างๆ เช่น อีเธอร์เน็ต, Serial Peripheral Interface (SPI), อินเทอร์เฟซมัลติมีเดียความละเอียดสูง (HDMI) และอินเทอร์เฟซโปรเซสเซอร์อุตสาหกรรมเคลื่อนที่ (MIPI) และต้นทุนยังต่ำกว่าการเพิ่มอินเทอร์เฟซใหม่ให้กับหน่วยประมวลผลหลักมาก นอกจากนี้ FPgas ยังสนับสนุนระดับแรงดันไฟฟ้าหลายระดับและโปรโตคอลการสื่อสารที่ไม่ใช่-มาตรฐาน ทำให้นักพัฒนามีทางเลือกมากขึ้นในการปรับให้เข้ากับสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน
การใช้พลังงาน: FPGA สามารถบรรลุการประมวลผลแบบขนานระดับฮาร์ดแวร์-ใกล้กับเซ็นเซอร์หุ่นยนต์ ด้วยการประมวลผลข้อมูลภายในเครื่องแบบเรียลไทม์แล้วส่งข้อมูลไปยัง CPU จะช่วยลดการใช้พลังงานโดยรวมของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เวลาแฝง: พลังการประมวลผลความเร็วสูง-ของ FPGA สามารถเร่งการประมวลผลงานหลัก เช่น การรวมเซ็นเซอร์ - งานนี้สามารถรวมข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ต่างๆ เช่น กล้องและฝาปิดเพื่อสร้างภาพการรับรู้สภาพแวดล้อมที่สมบูรณ์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจและการตัดสินใจ-ความสามารถในการสร้างหุ่นยนต์ ยกตัวอย่างความเร็วในการคำนวณ เซ็นเซอร์ VLP16 liDAR ส่งข้อมูลระยะทาง 384 ชุดไปยังเครือข่ายทุกๆ 1.32 มิลลิวินาที ในขณะที่ FPGA ต้องการเวลาประมาณ 0.32 มิลลิวินาทีเท่านั้นในการประมวลผลข้อมูลชุดนี้ให้เสร็จสิ้น ด้วยความเร็วในการประมวลผล 100 ล้านครั้งต่อวินาที
ด้วยข้อได้เปรียบทางเทคนิคต่างๆ ของ FPGA ผู้ออกแบบสามารถติดตั้งเซ็นเซอร์ต่างๆ ได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการ ทะลุขีดจำกัดสูงสุดของประสิทธิภาพของหุ่นยนต์อัจฉริยะ และแก้ปัญหาการใช้พลังงานและปัญหาความล่าช้าของระบบในเวลาเดียวกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ร่วมมือกันสร้างหุ่นยนต์ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
เนื่องจากความต้องการหุ่นยนต์ที่ชาญฉลาดและเร็วขึ้นในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ยังคงเพิ่มขึ้น นักพัฒนาจึงเผชิญกับความท้าทายใหม่ ๆ นั่นคือ การออกแบบระบบหุ่นยนต์ที่มีประสิทธิภาพดีขึ้นโดยไม่ทำให้ทรัพยากรหมดสิ้น เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ นักพัฒนาจึงพึ่งพาการออกแบบฮาร์ดแวร์และองค์กรการผลิตมากขึ้นเพื่ออัพเกรดส่วนประกอบหลักของหุ่นยนต์อย่างต่อเนื่อง ทั้งสองฝ่ายกำลังทำงานเพื่อบรรลุเป้าหมายร่วมกันคือ "การเพิ่มประสิทธิภาพหุ่นยนต์ในขณะที่ลดต้นทุน การใช้พลังงาน และความหน่วง" ทำให้การพัฒนาด้านวิทยาการหุ่นยนต์ในอนาคตเต็มไปด้วยความเป็นไปได้ที่ไม่มีที่สิ้นสุด
