一、方案背景

工業機器人、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。傳統方案在‌多傳感器時空同步‌、‌動態障礙物識別‌、‌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‌

傳感器類型	技術特性	性能指標
‌LiDAR‌	雙模式接口： - USB3.0（5Gbps） - MIPI CSI-2（4 Lane）	點云幀率60Hz 探測距離0.1-100m
‌IMU‌	六軸數據融合（MPU6050）： - 三軸加速度 ±16g - 三軸角速度 ±2000°/s	數據輸出率1kHz 零偏穩定性0.5°/h

‌增強設計‌：

• LiDAR-IMU硬件同步觸發（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PID控制環（響應周期50μs）
• ‌安全防護機制‌：
• 電子圍欄動態生成（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[姿態解算引擎] 

E & F --> G[SLAM實時建圖] 

G --> H[運動軌跡規劃] 

H --> I[電機驅動信號] 

I --> J[AGV執行機構] 

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網絡）

四、典型應用場景

1. ‌工業AGV集群調度‌

• 360°避障檢測（最小安全距離10cm）
• 多車協同路徑規劃（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數據融合）
• 自適應地形通過（姿態角實時調整）

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數據前饋補償）
• 緊急避障懸停（反應時間<80ms）

五、技術性能預計優勢

參數	傳統方案	本方案
定位精度	±5cm	±1cm
控制響應延遲	200ms	50ms
連續工作時長	8h	24h（智能功耗管理）
振動適應性	5Grms	20Grms（ISO 10816-3）

六、開發方向

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. ‌后續認證‌工作

• CE機械指令認證
• 功能安全評估報告（ISO 13849 PLd）

路過

雞蛋

鮮花

握手

雷人