VCS-1 Integriertes Prozessormodul für Präzisionsroboteranwendungen (ZU2CG)

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Produktinformationen "VCS-1 Integriertes Prozessormodul für Präzisionsroboteranwendungen (ZU2CG)"

Das VCS-1 ist ein PC/104-Linux-Stack, der aus zwei Hauptkomponenten besteht, nämlich dem EMC2-Board, das ein PCIe/104 OneBank™-Träger für ein Trenz kompatibles SoC-Modul ist, und der FM191-Erweiterungskarte, die die I/Os vom SoC nach außen ausbreitet.

Der SoC bietet Standardkonnektivität (z.B. SPI, RS232, I2C, USB, GigE, PCIe, etc.), ARM-basierte Verarbeitung, die zum Ausführen von Ubuntu Linux OS und ROS Melodic verwendet wird, Speicherschnittstellen und programmierbare Logik, die für Hardwarebeschleunigung und GPIO verwendet wird. Der SoC kann entweder die Xilinx Zynq 7 Serie (Dual Core ARM Cortex A9) oder Xilinx MPSoC Zynq Ultrascale+ (Quad Core ARM Cortex A53) sein.

Eigenschaften

Unter Verwendung des PC/104-Formfaktors, der lediglich 90mm x 96mm misst, um Kompatibilität und Erweiterbarkeit nach Industriestandard zu gewährleisten, ist das Embedded-Prozessormodul Sundance VCS-1 für die Anforderungen an Computer Vision, Edge KI und Deep Learning optimiert. Es wiegt nur 300 g, hat einen niedrigen Stromverbrauch von typischerweise 15 W und ist mit einer Vielzahl von handelsüblichen Sensoren und Aktoren kompatibel.

Das Herzstück des Sundance VCS-1 ist ein Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC, das mit einem System-on-Module (SoM) auf das PC/104-Board montiert wird. Es beinhaltet einen ARM Cortex A53 64-Bit Quad-Core-Prozessor, der Echtzeit-Steuerung durch Engines für Grafik, Video, WaveForm und Beschleunigung mit einem FPGA kombiniert. Dazu gehören eine ARM Mali 400 Grafikverarbeitungseinheit (GPU) zur Grafikbeschleunigung, eine ARM Cortex R5 Real-Time Processing Unit (RPU) zur Verwaltung von Echtzeit-Ereignissen und die programmierbare FPGA-Logik zur Hardwarebeschleunigung von KI-Algorithmen zur Bildverarbeitung "on-the-fly".

Die Sundance VCS-1 verfügt über umfangreiche I/O-Fähigkeiten, die über die Sundance External Interface Card (SEIC) zur Verfügung gestellt werden, einschließlich mehrerer USB3-Schnittstellen zur Anbindung verschiedener Kameras und Sensoren wie der Intel RealSense T265 Tracking-Kamera, Intel RealSense D435 und Stereo Labs Zed-Tiefenmesskameras und der FLIR AX-8 Wärmebildkamera. Es kann auch mit den meisten Arduino und Raspberry Pi Bedienteilen und Sensoren verbunden werden. Eine weitere Schnittstelle ermöglicht die Nachahmung von PCs mit HDMI-Display, SATA-Speicher und Ethernet-Netzwerk. Ein integrierter ADC ist verfügbar, um Daten von einem externen Sensor zu sammeln, und es gibt einen integrierten DAC, um Servos usw. zu steuern. Eine große Auswahl an I/O-Standards ist auch direkt auf der programmierbaren Logik implementiert, um die Latenzzeiten zwischen den verschiedenen unterstützten Kameras, Sensoren und Servos zu reduzieren.

Umfangreiche Softwareunterstützung für Präzisionsroboterlösungen wird angeboten, darunter die ROS Melodic Morenia (ROS-kompatibel und ROS2-fähig) Robotikplattform, das MQTT Machine-to-Machine-Konnektivitätsprotokoll, die OpenCV Computer Vision Library mit Echtzeit-Programmierfunktionen, die Edge-AI-Lösungen von Xilinx und die Skriptsprache Python. Unterstützt werden auch das Ubuntu-Betriebssystem, die Xilinx SDSoC-Umgebung, die STHEM-Toolchain von TULIPP und Xilinx DPU (Deep Learning Processing Unit) für faltungsneuronale Netze.

VCS-1 Verarbeitung – EMC2-ZU2CG

Ein Xilinx Zynq MPSoC ist das "Herzstück" des VCS-1 und bietet 64-Bit-Prozessor-Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Kombination von Echtzeit-Steuerung mit Soft- und Hard-Engines für Grafik-, Video-, WaveForm- und FPGA-Beschleunigung unter Verwendung eines Trenz Electronic TE0820 SoM.

Vielseitiges System

Die Vielseitigkeit des VCS-Systems ergibt sich aus dem modularen Konzept des SoM-Verarbeitungselements auf einer PC/104-Karte, kombiniert mit einem separaten I/O-Modul. Dadurch verfügt es über viele ADC-, DAC-, I/O- und Erweiterungsmöglichkeiten mit PC/104-Optionen.

FM191-R; FMC-LPC to:

  • 15x Digital I/Os [DB9]
  • 12x Analogue Inputs [DB9]
  • 8x Analogue Outputs [DB9]
  • 1x Expansion [SEIC]

FM191-U; SEIC to:

  • 4x USB3.0 [USB-c]
  • 28x GPIO [40-pin GPIO]

FM191-A1; 40-pin GPIO

  • 28x GPIO [DB9]

Kompatibel mit einer Vielzahl von Sensoren

VCS verfügt über mehrere USB3-Schnittstellen für die Schnittstelle zu verschiedenen Kameras und Sensoren.

Außerdem verfügt er über alle "typischen" Schnittstellen, damit sich VCS wie ein PC mit HMDI-Display, SATA und Ethernet verhalten kann.

  • Der ADC kann Daten von externen Sensoren empfangen.
  • Der DAC kann Servomotoren steuern.

Deep Learning und EDGE KI

Der VCS-1 ist voll kompatibel mit dem Xilinx reVision Stack, DPU for Neural Network und AI Inference.

Bietet Unterstützung für die gängigsten neuronalen Netzwerke wie YOLO, AlexNet, GoogLeNet, CAFFE, DarkNet, TensorFlow VGG, SSD nd FCN.

Optimierte Implementierungen für CNN-Netzwerkebenen, die für den Aufbau kundenspezifischer neuronaler Netze (DNN/CNN) erforderlich sind = Xilinx NDDDK™

Kompatible Hardware

  • Raspberry PI- und Arduino-kompatibel
  • Kompatibel mit den meisten Arduino/RPI-Sensoren und -Aktoren.
  • 4x USB3.0-Anschlüsse für die Verbindung mit einer Vielzahl von Sensoren
  • MQTT und OpenCV kompatibel
  • ROS kompatibel
  • ROS2 ready

Unterstützte Software

Dokumentation

Video Demonstration

Lieferumfang

  • 1 x EMC2-ZU2-CG PC/104 Plattform mit Zynq ZU2/CG
  • 1 x FM191-RUA1 Quad USB3 + ADC/DAC FMC I/O add-on
  • 1 x OPUS DCX2.240 DC/DC PSU, 240W, 24VDC In, ATX Out, Boxed
  • 1 x DPS-120AB-3 AC/DC Desktop PSU - 24VDC @ 120W Out
  • 1 x Lynsyn Monitor Power Measurement Board
  • 1 x JTAG-HS3 Cable JTAG Debugger für Zynq PL/SDSoC + ARM
  • 1 x Xilinx SDSoC-Gutschein

Zusätzliche Informationen

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