2020년 로봇공학에 가장 적합한 MCU는 무엇일까요?

작성 날짜: 십이월 3, 2020
업데이트 날짜: 칠월 1, 2024

로보틱스는 기계 학습/AI, 엣지 컴퓨팅, 컴퓨터 비전, 모터 제어, 센서 퓨전, 무선 통신 등 다양한 분야의 설계 원칙을 융합하는 놀라울 정도로 흥미로운 분야 중 하나입니다. 이러한 모든 응용 프로그램의 핵심에는 MCU, SoC, FPGA 또는 기타 처리 장치와 이를 작동시키는 펌웨어가 있습니다.

로보틱스 시스템 설계를 막 시작하고 MCU 경로를 선택하려는 경우, 로보틱스 응용 프로그램에 가장 적합한 MCU를 찾기 시작했을 것입니다. 모든 로보틱스 시스템에 객관적으로 최고인 단일 MCU는 없지만, 다양한 유형의 로봇에서 더 중요한 특정 사양이 있습니다. 작은 로봇에 대한 일반적인 MCU와 MCU를 선택할 때 주의해야 할 사양을 살펴보겠습니다.

로보틱스에 최적의 MCU 찾기

로보틱스에 최적의 단일 MCU는 없지만, 다양한 유형의 로봇에 더 적합한 MCU가 있습니다. 모두 시스템 또는 하위 시스템의 요구 사항에 MCU 사양을 맞추는 것에 달려 있습니다. 응용 프로그램에 MCU를 선택하기 전에 다음과 같은 몇 가지 질문을 스스로에게 해야 합니다:

시스템 마스터 또는 하위 시스템? 제한된 센서와 주변 장치가 있는 간단한 로봇을 설계하는 경우 단일 MCU로 작업을 수행할 수 있습니다. 단일 보드 컴퓨터(SBC) (Raspberry Pi와 BeagleBone이 인기 있는 선택입니다)를 사용할 수도 있습니다. 로보틱스 시스템의 마스터 부분을 설계하는 경우 SBC를 사용하는 것이 더 쉬울 수 있으며 하위 시스템은 더 작은 MCU를 사용할 수 있습니다.

필요한 I/O 개수 및 인터페이스. 로봇의 MCU가 주변 장치나 모터 제어와 통신하는 방식에 따라 I/O 개수와 사용 가능한 저속/고속 인터페이스를 확인해야 합니다.

클록 속도. 로봇이 장치에서 더 많은 데이터를 처리해야 할수록 이는 더 중요해집니다. 현재 임베디드 장치는 장치에서 간단한 계산만 실행하며, 나머지는 클라우드 환경에서 실행됩니다. 간단한 ML 모델은 빠른 MCU로 실행할 수 있지만, 더 강력한 것을 사용하면 더 많은 컴퓨팅 리소스를 얻을 수 있습니다(아래 참조).

SDK 및 개발자 지원. MCU를 프로그래밍해야 하므로 선택한 구성 요소는 제조업체에서 SDK를 사용할 수 있어야 합니다. 개발 중에 애플리케이션을 테스트하기 위해 개발 보드를 구입하는 것이 좋습니다.

무선 기능. 로봇은 WiFi, Bluetooth, LoRaWAN 또는 기타 프로토콜을 통해 더 큰 네트워크와 인터페이스해야 할 수 있습니다. 일부 MCU에는 이러한 및 기타 프로토콜에서 작동하는 데 필요한 통합 트랜시버가 포함되어 있습니다.

위의 요구 사항 중 일부 또는 전부를 충족하는 다양한 MCU가 있으며, 이 중 많은 것이 제조업체 및 오픈 소스 커뮤니티(둘 다)에서 다양한 수준의 개발자 지원을 제공합니다. Arduino는 간단한 로봇을 위한 MCU 보드 라인 중에서 가장 인기 있는 것으로 여겨집니다. Arduino 보드 또는 특정 MCU용 개발 보드는 사용자 지정 하드웨어를 설계하는 동안 애플리케이션을 개발하기 시작하는 좋은 출발점입니다.

Espressif의 ESP32 MCU는 간단한 로봇 시스템에 탁월한 옵션입니다(여기에 개발 보드가 표시됨).

로봇 공학에 특별히 광고되는 구성 요소는 많지 않습니다. 대부분 이 산업이 아직 성장 중이기 때문입니다. 그러나 자동차 또는 산업 자동화 용도로 마케팅되는 MCU 및 기타 프로세서는 로봇 공학에 이상적입니다. 이러한 용도의 구성 요소는 높은 신뢰성 기준으로 제작되며 로봇 시스템에 이상적인 안전 기능을 포함하고 있습니다.

로봇 공학을 위한 MCU 대 FPGA 대 MPU 대 GPU

제한된 수의 센서나 하위 시스템을 가진 비교적 간단한 로봇을 설계하는 것이 아니라면, 단일 MCU를 사용하여 시스템을 제어하지 않을 것입니다. 다양한 하위 시스템에 대한 제어 및 처리 능력을 제공하기 위해 다른 MCU가 관여할 것입니다. 전체 시스템을 설계하는 경우, 단지 하위 시스템만이 아니라면, 다른 하위 시스템에서 데이터를 수신하고 명령 및 제어 기능을 제공하기 위해 마스터 MCU를 선택해야 합니다. 상업적으로 실행 가능한 애플리케이션의 경우, 필요한 계산 능력을 제공하지 않기 때문에 MCU를 전혀 사용하지 않을 수도 있습니다.

SRAM 기반 또는 Flash 기반 FPGA는 MCU에 대한 대안 중 하나입니다 외부 통신 포트를 통해 필요에 따라 재프로그래밍할 수 있습니다. FPGA는 또한 높은 I/O 수와 빠른 클록을 가지고 있어, 다른 하위 시스템에서 받은 데이터의 고급 처리에 좋은 선택입니다. 예를 들어, Xilinx는 로봇 공학을 위해 특별히 개발된 FPGA 라인을 개발했지만, 이들은 높은 가격을 가지고 있으며 고급 처리 및 제어에 가장 적합합니다.

Xilinx XC7Z030-1FBG676C는 로봇 시스템을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 구성 요소는 여러 고속 인터페이스(CSI, PCIe, DDR)를 포함하며 최대 1GHz까지 작동합니다.

고급 처리 능력을 위한 FPGA 또는 MCU의 또 다른 훌륭한 대안은 Texas Instruments의 Sitara 프로세서 라인을 사용하는 것입니다. Sitara 라인에는 복잡한 로봇 시스템에 필요한 고급 처리 능력을 제공하는 다양한 옵션이 포함되어 있습니다. 이 라인의 MPU는 최대 1.5GHz까지 작동하며 단일 보드 컴퓨터에서 기대할 수 있는 여러 고속 인터페이스를 포함합니다. 또한 비슷한 FPGA보다 낮은 가격에 제공됩니다.

Texas Instruments의 AM3352BZCZ080용 컴퓨터 온 모듈입니다.

로봇 하위 시스템에서 처리 성능을 위한 또 다른 옵션은 컴퓨터 비전 및 기계 학습/AI 애플리케이션을 통합하기 위한 GPU, 특히입니다. 제 생각에, NVIDIA의 Jetson 플랫폼은 이 분야에서 최고의 자리를 차지하며 이미 컴퓨터 비전(객체 식별, 이미지 분할, 객체 추적 등)을 포함한 AI 애플리케이션을 위해 메이커 커뮤니티에서 인기가 있습니다. 또한 오픈 소스 커뮤니티에서 제공하는 개발자 지원이 많아 Jetson 플랫폼을 시작하는 데 도움이 됩니다.

로봇을 위한 기타 구성 요소

모든 로봇은 전력 조절부터 무선 통신에 이르기까지 다양한 하위 시스템을 필요로 할 것입니다. 다음은 대형 및 소형 로봇의 하위 시스템에 필요할 가능성이 높은 기타 구성 요소입니다:

로봇 공학 산업이 성숙해지고 특정 애플리케이션이 두드러지기 시작함에 따라 주요 구성 요소 제조업체에서 FPGA 기반이 아닌 SoC를 출시할 가능성이 높습니다. 로봇을 위한 새로운 SoC가 출시됨에 따라 Octopart는 필요한 구성 요소를 찾고 구매하는 데 도움을 드릴 것입니다.

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