基于EFISH-SBC-RK3576的運動控制與姿態(tài)感知方案

一、方案背景

工業(yè)機器人、AGV等智能裝備對?厘米級定位精度?、?毫秒級響應延遲?、?復雜工況適應性?提出嚴苛要求。傳統(tǒng)方案在?多傳感器時空同步?、?動態(tài)障礙物識別?、?IMU漂移抑制?等方面存在技術瓶頸。
電魚智能推出?EFISH-SBC-RK3576工控板?，可擴展多模態(tài)傳感接口與硬件加速引擎，進而滿足ISO 3691-4:2020 AGV安全標準，為智能裝備提供?全棧式運動控制硬件方案?。

二、核心功能模塊

1.?高精度感知矩陣?

?增強設計?：

LiDAR-IMU硬件同步觸發(fā)（時間戳對齊精度<10μs）

自適應抗振動算法（抑制>80%高頻機械噪聲）

2.?實時運動控制引擎?

?異構計算架構?：

NPU加速點云分割（128GOPS算力）

FPGA實現(xiàn)PID控制環(huán)（響應周期50μs）

?安全防護機制?：

電子圍欄動態(tài)生成（支持3D點云建模）

緊急制動信號硬件直連（響應延遲<1ms）

三、系統(tǒng)架構設計

graph LR

A[LiDAR] -->|MIPI CSI-2| B{傳感融合中心}

C[IMU] -->|I2C| B

B --> D[EFISH-SBC-RK3576]

D --> E[點云特征提取]

D --> F[姿態(tài)解算引擎]

E & F --> G[SLAM實時建圖]

G --> H[運動軌跡規(guī)劃]

H --> I[電機驅動信號]

I --> J[AGV執(zhí)行機構]

核心算法特性

?多傳感器標定?：

自動外參標定（LiDAR-IMU坐標系轉換）

在線溫度補償（IMU零偏漂移抑制）

?動態(tài)障礙處理?：

點云聚類分析（DBSCAN加速算法）

運動預測模型（卡爾曼濾波+RNN網(wǎng)絡）

四、典型應用場景

1.?工業(yè)AGV集群調度?

360°避障檢測（最小安全距離10cm）

多車協(xié)同路徑規(guī)劃（沖突消解算法）

支持反光板/自然導航雙模式切換

2.?服務機器人運動控制?

人體跟隨算法（點云骨骼識別）

防跌落檢測（TOF+IMU數(shù)據(jù)融合）

自適應地形通過（姿態(tài)角實時調整）

3.?無人機精準起降?

視覺-激光融合定位（著陸點識別精度±2cm）

抗風擾控制算法（IMU數(shù)據(jù)前饋補償）

緊急避障懸停（反應時間<80ms）

五、技術性能預計優(yōu)勢

六、開發(fā)方向

1.?硬件部署?

LiDAR支架3D模型（STEP格式）

IMU校準工裝設計圖

2.?所需算法資源?

ROS/ROS2驅動（SLAM/導航棧）

開源運動控制算法（模型預測控制/自適應PID）

3.?后續(xù)認證?工作

CE機械指令認證

功能安全評估報告（ISO 13849 PLd）

審核編輯 黃宇