Qual è il miglior MCU per la robotica nel 2020?

Creato: dicembre 3, 2020
Aggiornato: luglio 1, 2024

La robotica è uno di quei campi incredibilmente interessanti che fonde principi di design di molteplici discipline. Esempi includono l'apprendimento automatico/IA, l'edge computing, la visione artificiale, il controllo dei motori, la fusione dei sensori, la comunicazione wireless e molto altro. Al centro di tutte queste applicazioni c'è un MCU, SoC, FPGA o un'altra unità di elaborazione, così come il firmware che lo fa funzionare.

Se stai appena iniziando a progettare sistemi robotici e vuoi seguire la strada degli MCU, probabilmente hai iniziato a cercare il miglior MCU per applicazioni robotiche. Non esiste un singolo MCU che sia oggettivamente il migliore per ogni sistema robotico, ma certe specifiche sono più importanti in diversi tipi di robot. Vediamo alcuni degli MCU comuni per robot più piccoli e quali specifiche dovresti considerare quando selezioni un MCU.

Trovare il Miglior MCU per la Robotica

Sebbene non esista un singolo MCU migliore per la robotica, certi MCU saranno migliori per diversi tipi di robot. Tutto dipende dall'abbinare le specifiche dell'MCU ai requisiti del sistema o del sottosistema. Prima di selezionare un MCU per la tua applicazione, dovresti farti alcune delle seguenti domande:

Master del sistema o sottosistema? Se stai progettando un robot semplice con sensori e periferiche limitati, un singolo MCU farà al caso tuo. Potresti anche usare un computer su scheda unica (SBC) (Raspberry Pi e BeagleBone sono scelte popolari). Se stai progettando la parte master di un sistema robotico, potrebbe essere più facile usare un SBC, e i sottosistemi possono usare MCU più piccoli.

Numero di I/O richiesti e interfacce. A seconda di come vuoi che il tuo MCU comunichi con le periferiche o i controlli dei motori nel tuo robot, dovrai verificare il suo numero di I/O e le interfacce disponibili a bassa/alta velocità.

Velocità di clock. Questo diventa più importante man mano che il tuo robot ha bisogno di elaborare più dati sul dispositivo. Attualmente, i dispositivi embedded eseguono solo calcoli semplici sul dispositivo; il resto viene eseguito in un ambiente cloud. Modelli ML semplici potrebbero essere eseguiti con un MCU veloce, ma ottieni più risorse di calcolo se usi qualcosa di più potente (vedi sotto).

SDK e supporto agli sviluppatori. Dovrai programmare il tuo MCU, quindi qualsiasi componente che scegli dovrebbe avere un SDK disponibile dal produttore. Non guasta mai acquistare una scheda di sviluppo e testare la tua applicazione durante lo sviluppo.

Capacità wireless. Il tuo robot potrebbe dover interfacciarsi con una rete più ampia tramite WiFi, Bluetooth, LoRaWAN o altro protocollo. Alcuni MCU includono trasmettitori integrati necessari per operare su questi e altri protocolli.

C'è una gamma di MCU che soddisfano alcune o tutte le suddette esigenze, molti dei quali offrono vari livelli di supporto agli sviluppatori (sia dal produttore che dalla comunità open source). Arduino è probabilmente la linea di schede MCU più popolare per robot più semplici. Una scheda Arduino o una scheda di sviluppo per il tuo particolare MCU è un buon punto di partenza per sviluppare la tua applicazione mentre progetti il tuo hardware personalizzato.

L'ESP32 MCU di Espressif è un'ottima opzione per sistemi robotici più semplici (scheda di sviluppo mostrata qui).

Non molti componenti sono specificamente pubblicizzati per l'uso in robotica, principalmente perché l'industria è ancora in crescita. Tuttavia, gli MCU e altri processori commercializzati per l'uso nell'automotive o nell'automazione industriale sono ideali per l'uso nella robotica. I componenti per queste applicazioni sono costruiti secondo elevati standard di affidabilità e includono funzionalità di sicurezza ideali per i sistemi robotici.

MCU vs. FPGA vs. MPU vs. GPU per la Robotica

A meno che non stiate progettando un robot relativamente semplice con un numero limitato di sensori o sottosistemi, non utilizzerete un singolo MCU per controllare il vostro sistema. Altri MCU saranno coinvolti nel fornire controllo e potenza di elaborazione per vari sottosistemi. Se state progettando un sistema completo, piuttosto che solo un sottosistema, dovrete scegliere un MCU principale per ricevere dati da altri sottosistemi e fornire funzioni di comando e controllo. Per applicazioni commercialmente valide, è possibile che non utilizzerete affatto un MCU; semplicemente non offrono la potenza di calcolo richiesta.

Le FPGA basate su SRAM o Flash sono un'alternativa agli MCU poiché possono essere riprogrammate secondo necessità tramite una porta di comunicazione esterna. Le FPGA hanno anche un alto numero di I/O e orologi veloci, rendendole una buona scelta per l'elaborazione ad alto livello dei dati ricevuti da altri sottosistemi. Come esempio, Xilinx ha sviluppato una linea di FPGA specificamente per la robotica, anche se queste hanno un prezzo elevato e sono migliori per l'elaborazione e il controllo ad alto livello.

Il Xilinx XC7Z030-1FBG676C è stato progettato specificamente per i sistemi robotici. Questo componente include molteplici interfacce ad alta velocità (CSI, PCIe, DDR) e funziona fino a 1 GHz.

Un'altra ottima alternativa a un FPGA o MCU per la potenza di elaborazione ad alto livello è l'uso di un MPU, come la linea di processori Sitara di Texas Instruments. La linea Sitara include una gamma di opzioni che forniscono la potenza di elaborazione ad alto livello richiesta per sistemi robotici complessi. Gli MPU in questa linea funzionano fino a 1,5 GHz e includono molteplici interfacce ad alta velocità che ci si aspetterebbe di vedere in un computer su scheda singola. Inoltre, hanno un prezzo inferiore rispetto alle FPGA comparabili.

Computer-on-module per l'AM3352BZCZ080 di Texas Instruments.

Un'altra opzione per la potenza di elaborazione nei sottosistemi robotici è una GPU, in particolare per integrare la visione artificiale e le applicazioni di apprendimento automatico/IA. A mio parere, la piattaforma Jetson di NIVIDIA si aggiudica il primo posto in questo settore ed è già popolare nella comunità dei maker per applicazioni di IA che coinvolgono la visione artificiale (identificazione di oggetti, segmentazione di immagini, tracciamento di oggetti, ecc.). C'è anche un ampio supporto degli sviluppatori dalla comunità open-source per aiutare i progettisti a iniziare con la piattaforma Jetson.

Altri Componenti per la Robotica

Ogni robot richiederà una gamma di sottosistemi per abilitare tutto, dalla regolazione della potenza alle comunicazioni wireless. Ecco alcuni altri componenti che probabilmente ti serviranno nei sottosistemi per robot grandi e piccoli:

Man mano che l'industria della robotica matura e alcune applicazioni iniziano a diventare prominenti, probabilmente vedrai una gamma di SoC non basati su FPGA rilasciati dai principali produttori di componenti. Con il rilascio di nuovi SoC per la robotica, Octopart sarà qui per aiutarti a trovare e acquistare i componenti di cui hai bisogno.

Se stai cercando il miglior MCU per la robotica o qualsiasi altro componente di cui hai bisogno per i sistemi robotici, prova a utilizzare le funzionalità di ricerca avanzata e filtraggio in Octopart per trovare i componenti di cui hai bisogno. Il motore di ricerca di parti elettroniche di Octopart ti offre una soluzione completa per l'approvvigionamento elettronico e la gestione della catena di fornitura, e puoi facilmente filtrare i risultati di ricerca per ciclo di vita, specifiche e prezzo. Dai un'occhiata alla nostra pagina sui circuiti integrati per la potenza di elaborazione di cui i tuoi robot hanno bisogno.

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