FPGA：打造更智能的新一代机器人

图片来源：Lattice Semiconductor

作者 | Hoon Choi

随着企业对机器人助手的需求不断提升，这类系统的设计难度也日益增加，它们亟需现场可编程门阵列（FPGA）的技术支撑。

在工业制造领域，机器人与人类并肩工作已超过半个多世纪。自从20世纪50年代，世界上第一台工业机器人被开发并投入应用以来，企业便开始将繁琐或危险的任务交给这些机器，以便让工人能够专注于更复杂、价值更高的职责。如今，先进机器人技术的应用已不再局限于工业领域，而是扩展到了包括医疗、零售和农业在内的多个行业。

此外，人工智能（AI）与机器学习的技术突破催生了新一代“智能机器人”，其能力远超传统重复性任务，可执行高度复杂的操作。例如，借助计算机视觉与自主移动性技术，机器人能够胜任产品组装、质量检测、高级威胁识别与响应等多样化任务。

简而言之，这些智能机器人已成为现代劳动力队伍不可或缺的资产，可以提供高精度和几乎无限的生产力。然而，随着企业对机器人助手要求的不断提高，这些系统的设计难度也呈指数级增长。它们需要低延迟、高性能的硬件支持，例如现场可编程门阵列（FPGA）。

设计挑战日益加剧

相比于其前代产品，由AI驱动的智能机器人需要更多的传感器和执行器，包括摄像头、激光雷达、惯性测量单元、电机编码器以及压力传感器等组件。它们还需要实时执行更复杂的计算任务，例如 3D视觉处理、同时定位与建图以及抓取点计算。

因此，构建这些系统需要具备更多输入/输出（I/O）的硬件以连接更多传感器，同时还需要更高性能的处理模块（如 CPU、GPU 或 NPU）来执行更先进的计算功能。挑战在于，对于设计者来说，仅依赖 CPU 等处理模块来连接系统内的大量传感器并处理所有原始数据，往往不可行。

其中一个合理的原因是，CPU 可能无法提供开发者所需的足够数量或足够专业化的 I/O 接口，而在这些处理器上简单增加更多端口的成本非常高。这种成本源于像I/O这样的物理连接器必须保持一定尺寸规格才能发挥功能，因此增加端口意味着在芯片上需要占用更多空间。这与逻辑块不同，在先进的处理节点中逻辑块可以轻松缩减。

即使 CPU 提供了足够且合适的 I/O 来满足智能机器人的连接需求，将大量原始传感器数据直接传输到这些处理单元也并不节能。此外，CPU 并未针对智能机器人所需的实时处理进行优化。例如，将关键任务（如传感器熔断）交给 CPU 会引入明显的延迟，从而显著降低系统的运行速度。幸运的是，硬件设计人员与开发人员正专注于创新产品以弥补这些差距——FPGA便是其中的核心解决方案。

FPGA架构的优势

FPGA 是一种灵活的半导体器件，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 I/O 接口（数量与类型均可定制）。凭借其近传感器实时计算能力，FPGA 还能承担底层、传感器专属的任务，释放系统资源，助力企业打造更智能、响应更迅速的机器人。

当数据经过第一层基于FPGA设备的处理后，会通过标准的、高带宽通道传输到 CPU。通过这种方式，对智能机器人的处理任务进行分区，FPGA 能够分担部分 CPU 的负载，并为更高层次的计算（如轨迹规划、聚类和目标检测）节省资源。这使得 CPU 能够专注于那些在硬件层面更难实现的优化与决策任务。这种架构还能帮助开发人员克服以下核心挑战：

连接性：FPGA 硬件高度可定制，通常提供比 CPU 更多的 I/O。这使开发者能够以更低的成本，通过以太网、SPI、HDMI、MIPI 等接口连接和控制更多传感器与执行器，而无需在主处理单元上增加端口。FPGA 还支持多种电压等级和非标准协议，从而可以拓展开发者满足不同应用需求的选择。

能耗：在靠近机器人传感器的地方，FPGA提供基于硬件的并行处理。通过实时本地计算处理数据并传输至 CPU，有效降低了系统能耗。

延迟：FPGA 的高速处理能力可加速传感器融合等关键任务。该技术可整合摄像头、激光雷达等不同传感器的数据，构建完整环境图景，提升机器人的决策准确性。举例来说，VLP16 激光雷达传感器每 1.32 毫秒会向网络发送 384 条距离数据，而 FPGA 仅需约 0.32 毫秒即可完成处理，运算速度达每秒 1 亿次。

凭借 FPGA 的能力与优势，设计人员可以自由地集成尽可能多样化的传感器，在解决功耗与延迟限制的同时，推动智能机器人的性能极限。

打造更智能的机器人

如今，各行业对更智能、更高速的机器人需求持续攀升，开发人员也面临着全新挑战：需要在不耗尽硬件资源的前提下，设计出更高性能的机器人系统。为实现这一目标，开发人员正依托硬件设计与制造商，持续升级打造机器人的核心元器件。

硬件端与开发端的从业者朝着同一终极目标发力 —— 在降低成本、功耗与延迟的同时，持续优化机器人的各项性能。凭借双方的协同创新，智能机器人领域的未来发展将拥有更广阔的空间。

关键概念：

■ 由AI驱动的智能机器人需要更多的传感器和执行器，在设计方面提出了更多挑战。

■ FPGA能够分担部分CPU的负载，并为更高层次的计算节省资源。

思考一下：

如何在资源约束下设计出更高性能的机器人系统？

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▲本文来自于控制工程中文版杂志（CONTROL ENGINEERING China）2026年1-2月刊《技术文章》栏目：FPGA如何赋能下一代智能机器人？