FPGA在机器人领域同样是关键支撑

随着企业对机器人助手的要求不断提高，这类系统的设计难度也日益增加，而现场可编程门阵列（FPGA）正是其实现功能的关键支撑。

自主机器人与人类在工业制造领域协同作业已有半个多世纪。自上世纪 50 年代全球首台工业机器人研发并投入应用以来，企业便将繁琐、危险的工作交由机器人完成，让工人能专注于更具专业性的工作内容。如今，先进机器人技术的应用已不再局限于工业领域，还拓展至医疗、零售、农业等众多垂直行业。

与此同时，人工智能、机器学习等领域的技术突破，催生了新一代更智能的机器人，它们不再局限于执行重复性任务，而是能完成更为复杂的工作。例如，借助计算机视觉、自主移动等技术，机器人可胜任产品装配、质量检测、高级威胁识别与应对等各类工作。

简言之，智能机器人已成为壮大现代劳动力队伍的核心资产，其具备的高精度特性和近乎无限的生产力提升潜力无可替代。但随着企业对机器人助手的需求持续升级，这类系统的设计难度呈指数级增长，亟需现场可编程门阵列（FPGA）这类低延迟、高性能的硬件提供技术支撑。

日益凸显的设计挑战

搭载人工智能的智能机器人，相比传统机器人需要配备更多的传感器和执行器，包括摄像头、激光雷达、雷达、惯性测量单元（IMU）、电机编码器、压力传感器等元器件。同时，机器人还需实时完成三维视觉处理、同步定位与地图构建（SLAM）、抓取点计算等更为复杂的运算任务。

这就要求相关系统的硬件不仅要具备更多的输入 / 输出接口（I/O）以适配各类传感器，还需搭载性能更强的处理模块（如中央处理器 CPU、图形处理器 GPU、神经网络处理器 NPU），实现更复杂的运算功能。但设计人员面临的难题是：仅依靠 CPU 这类处理模块，难以对接机器人系统所需的各类传感器，也无法高效处理传感器采集的海量原始数据。

究其原因，一方面，CPU 的 I/O 接口数量和专用化程度往往无法满足开发人员的需求，而单纯为处理器增加接口会产生高昂成本 —— 物理接口需保持特定尺寸才能实现功能，新增接口意味着占用更多芯片面积，这与先进制程中可轻松微缩、扩展的逻辑单元存在本质区别。

即便 CPU 能提供足够的适配性 I/O 接口，实现与智能机器人的连接，将传感器采集的大量原始数据直接传输至处理单元的方式，也存在能效低下的问题。此外，CPU 并非为智能机器人所需的实时处理任务设计，若将传感器融合这类核心任务交由 CPU 处理，会给系统带来明显的延迟，大幅降低机器人的运行效率。

所幸，硬件设计与开发人员正专注于研发各类创新产品弥补上述技术短板，FPGA 便是其中之一。

FPGA：极具价值的硬件解决方案

FPGA 是一种高灵活性的半导体器件，可作为传感器、执行器与 CPU 之间的 “桥梁”，为开发人员提供智能机器人系统连接所需的各类、各数量的 I/O 接口。同时，凭借近传感器端的实时运算能力，FPGA 可承接各类传感器的底层专属处理任务，释放系统运算资源，助力打造企业所需的更智能、响应更迅速的机器人。

经 FPGA 完成第一层数据处理后，数据会通过标准化的高带宽通道传输至 CPU。通过这种任务拆分方式，FPGA 能为 CPU 分担部分运算负荷，节省能耗以支持轨迹规划、聚类分析、目标检测等更高阶的运算任务，让 CPU 可专注于处理硬件层面难以实现的优化与决策类工作。

这一硬件架构还能帮助开发人员攻克以下几类技术难题：

连接性：FPGA 硬件的定制化程度极高，且能提供比 CPU 更多的 I/O 接口。开发人员可通过以太网、串行外设接口（SPI）、高清多媒体接口（HDMI）、移动行业处理器接口（MIPI）等各类接口，连接并控制更多传感器和执行器，且成本远低于为主处理单元新增接口。此外，FPGA 还支持多种电压等级和非标准通信协议，为开发人员适配不同应用场景提供了更多选择。

能耗：FPGA 可在靠近机器人传感器的位置实现硬件级并行运算，通过对数据进行本地实时处理后再传输至 CPU，有效降低系统的整体能耗。

延迟：FPGA 的高速运算能力可加速传感器融合等核心任务的处理 —— 该任务能整合摄像头、激光雷达等不同传感器的采集数据，形成完整的环境感知图景，提升机器人的判断精度与决策能力。以运算速度为例，VLP16 激光雷达传感器每 1.32 毫秒会向网络传输 384 组距离数据，而 FPGA 仅需约 0.32 毫秒即可完成这批数据的处理，运算速度达每秒 1 亿次。

依托 FPGA 的各项技术优势，设计人员可根据需求灵活搭载各类传感器，突破智能机器人的性能上限，同时有效解决系统的能耗与延迟问题。

携手打造更智能的机器人

随着各行业对更智能、更高速机器人的需求持续攀升，开发人员面临着新的挑战：在不耗尽资源的前提下，设计出性能更优的机器人系统。为实现这一目标，开发人员愈发依赖硬件设计与制造企业，持续升级机器人的核心元器件。双方朝着 “提升机器人性能、同时降低成本、能耗与延迟” 的共同目标发力，让机器人领域的未来发展充满无限可能。