Analogtipp Design funktionssicherer, KI-fähiger Robotiksysteme

Anbieter zum Thema

Texas Instruments Deutschland GmbH

MicroConsult Academy GmbH

Syslogic GmbH

congatec GmbH

Robotiksysteme werden immer komplexer. Echtzeitfähigkeit, Security und funktionale Sicherheit sind elementare Anforderungen. Welche Prozessoren, Sensoren und Sensorschnittstellen sind geeignet?

Robotiksysteme verlangen mittlerweile nach intelligenten, sicheren und echtzeitfähigen Verarbeitungsplattformen. Überdies gehört funktionale Sicherheit häufig zu den elementaren Anforderungen, besonders wenn die projektierten Systeme nah an Menschen zum Einsatz kommen sollen.

Deswegen müssen bereits die verwendeten Prozessoren mit Blick hierauf ausgewählt werden und Diagnosefunktionen wie etwa Spannungs- und Temperaturwächter, ECC-geschütztes SRAM sowie separierte Stromversorgungs- und Taktbereiche aufweisen. FFI (Freedom from Interference) ist eine weitere Anforderung, mit dessen Hilfe die Safety-Mechanismen weiter aktiv bleiben können, auch wenn ein Ausfall im Applikationsbereich auftritt.

Mit Zertifizierungen wie IEC 61508 SIL-3 oder ISO 26262 ASIL-D wird den Bausteinen die Eignung für sicherheitskritische industrielle und autonome Roboter bescheinigt. Bild 1 bietet einen Überblick.

Robotersysteme müssen außerdem eine durchsatzstarke und latenzarme Fusion verschiedener Sensormodalitäten ermöglichen, damit Programmfunktionen in Echtzeitumgebungen sicher ausgeführt werden können. Häufig werden mehrere Kerne und Hardwarebeschleuniger benötigt, um die verschiedenen Datenverarbeitungsprozesse abzuwickeln.

SoCs mit integrierter Unterstützung für Sensorschnittstellen wie CSI-2, CAN-FD oder Ethernet sowie internem Speicher und High-Speed-Konnektivität ermöglichen ein effizientes Übertragen und Zusammenführen von Daten. Insgesamt ergibt dies die notwendige Echtzeit-Leistungsfähigkeit für missionskritische Regelkreise, während anspruchsvolle KI- und Vision-Aufgaben an dedizierte Subsysteme ausgelagert werden.

Intelligente Lösungen direkt an der Edge

Das Tool Edge AI Studio (Bild 2) vereinfacht die Modellentwicklung, das Benchmarking und das Deployment, während der TI Model Zoo eine Reihe voroptimierter Netzwerke wie YOLO, MobileNet und ResNet für das Retraining mit anwendungsspezifischen Daten bereithält. Dies erlaubt Robotik-Entwicklern eine schnelle Iteration und Bereitstellung intelligenter Lösungen direkt an der Edge.

Security ist ein weiterer essenzieller Stützpfeiler für Robotersysteme, insbesondere bei Zusammenarbeit mit Menschen, mit Cloud-Anbindung oder bei Verarbeitung vertraulicher Daten. Neben einem sicheren Boot-Prozess müssen die verwendeten Prozessoren über eine Hardware Root of Trust und Speicherschutzeinheiten verfügen, die eine sichere Datenverarbeitung und die Firmware-Validierung unterstützen. Arm TrustZone sorgt zusätzlich für die Abgrenzung zwischen sicheren und nicht-sicheren Abläufen.

Hochintegrierte, sicherheitsoptimierte SoC

Die Prozessoren der TDA4-Familie tragen diesen Herausforderungen mit einer hochintegrierten, sicherheitsoptimierten SoC-Architektur Rechnung. Mit ihrer heterogenen Multicore-Struktur sind sie eigens für Robotik-Anwendungen ausgelegt. Leistungsfähige Arm Cortex-A72- oder -A53-Prozessoren für Betriebssystem und Anwendungen werden durch echtzeitfähige Arm Cortex-R5F-Kerne in einer dedizierten, isolierten MCU-Insel ergänzt.

Hinzu kommen Hardwarebeschleuniger für Bildgebung, Bildaufbereitung und Deep-Learning-Inferenz. Sicherheitskritische Operationen lassen sich auf diese Weise von allgemeinen Aufgaben isolieren, wodurch das Design einfacher wird. Funktionen wie Secure Boot, TEE (Trusted Execution Environment) und sichere Debug-Unterstützung bieten den Kunden die Gewähr, dass ihre Produkte die gestellten Aufgaben zuverlässig ausführen können.

Für die TDA4-Familie gibt es eine umfassende, einheitliche Softwareentwicklungs-Umgebung – unter anderem mit Unterstützung für Open-Source- und Echtzeitbetriebssysteme wie FreeRTOS und Linux. Für Safety-Mechanismen steht außerdem unter anderem die TI Software Diagnostic Library zur Verfügung.

Praktisch eingesetzt wird der TDA4VM beispielsweise im autonomen mobilen Roboter „Proteus“ von Amazon, der in Lager-Umgebungen sicher neben Menschen zum Einsatz kommt. (kr)

* Dhane Jones ist Systemingenieur Robotics bei Texas Instruments in Dallas / USA. Saravan Narayanan abeitet im Produktmarketing Embedded-Prozessoren bei Texas Instruments in Dallas.

(ID:50766499)