La plateforme réunit des capacités de perception, de traitement et de communication

Perception en temps réel dans les systèmes mobiles autonomes
Les robots mobiles autonomes (AMR), les véhicules à guidage automatique (AGV) et les plateformes de recherche pour la conduite autonome nécessitent deux capacités essentielles : une perception fiable de l’environnement et une réactivité déterministe en temps réel. Ces systèmes reposent sur la fusion de plusieurs sources de capteurs, telles que caméras, radar et LiDAR, dont les données doivent être traitées localement afin d’éviter les latences et dépendances liées au cloud.

Membre de la famille ROScube-X, le contrôleur RQX-59 répond à ces exigences. Positionné comme une plateforme d’IA en edge pour la robotique basée sur ROS 2, il cible des applications dans le domaine de l'automobile, où la synchronisation des capteurs et l’inférence locale sont essentielles pour la sécurité et la fiabilité.

Performances IA embarquées basées sur l’architecture Jetson

Le contrôleur s’appuie sur le module Nvidia Jetson AGX Orin, intégrant un processeur ARM Cortex-A78AE 64 bits et un GPU doté de jusqu’à 2048 cœurs Cuda et 64 cœurs Tensor. Cette architecture permet l’exécution de modèles d’IA directement sur l’équipement, notamment la détection d’objets, l'estimation de profondeur et la segmentation sémantique.
 

Avec une consommation énergétique à partir d’environ 40 W, le système est adapté aux plateformes mobiles alimentées par batterie, conciliant performance de calcul et efficacité énergétique.

Traitement synchronisé multi-caméras et fusion de capteurs
Le contrôleur RQX-59 est capable de traiter de manière synchronisée plusieurs flux de caméras automobiles. Le système prend en charge les technologies GMSL (Gigabit Multimedia Serial Link) et FPD-Link III, permettant une transmission vidéo à haut débit avec synchronisation des images entre plusieurs flux.

Cette capacité est essentielle pour la perception environnementale à 360 degrés, la détection d’objets à grande vitesse et la localisation SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
 

La synchronisation intégrée supprime le besoin de matériel externe, réduisant la complexité d’intégration et améliorant la robustesse des systèmes de fusion multi-capteur.

Connectivité et extensibilité pour les environnements industriels
Le contrôleur RQX-59 intègre des interfaces de communication adaptées aux applications industrielles, notamment deux ports Gigabit Ethernet, six ports USB 3.0 (dont deux verrouillables) et des interfaces série RS-232/RS-485.

Les options de stockage et d’extension comprennent des emplacements M.2 pour SSD NVMe ainsi que des modules sans fil compatibles WiFi 6, Bluetooth 5.2 et 5G en option. Le système est disponible avec 32 Go ou 64 Go de mémoire LPDDR5, complétés par un stockage eMMC embarqué pour le système d’exploitation.

Une version étendue permet l’ajout de cartes PCIe via un boîtier externe, facilitant l’intégration d’accélérateurs ou de capteurs supplémentaires.

Conception industrielle et intégration logicielle
Le matériel est conçu pour des applications mobiles et embarquées, avec une plage d’alimentation allant de 9 à 36 V et une protection contre l’inversion de polarité. Sa conformité aux normes IEC en matière de résistance aux chocs et aux vibrations confirme son adéquation aux environnements industriels exigeants.

Côté logiciel, le système est fourni avec Ubuntu Linux et Nvidia JetPack, incluant le support Cuda, l’optimisation TensorRT et l’ensemble des pilotes pour le matériel Jetson. L’intégration ROS 2 est assurée via le Neuron SDK d’Adlink, réduisant les efforts de développement pour l’intégration des capteurs et le déploiement de l’IA.

Publié avec l'assistance de l'IA par Sucithra Mani, rédactrice pour Induportals. 

www.acceed.com