{"id":59740,"date":"2023-10-05T10:37:07","date_gmt":"2023-10-05T09:37:07","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/unkategorisiert\/rechenoperationen-in-der-robotik\/"},"modified":"2023-10-09T11:07:02","modified_gmt":"2023-10-09T10:07:02","slug":"rechenoperationen-in-der-robotik","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/de\/automatisierung\/rechenoperationen-in-der-robotik\/","title":{"rendered":"Rechenoperationen in der Robotik"},"content":{"rendered":"\n

Roboterarchitekturen und -entwicklungen decken mittlerweile zahlreiche Funktionen und F\u00e4higkeiten ab. Das wirkt sich massgeblich auf die Verarbeitungsleistung und deren technische Voraussetzungen aus. Im kontrollierten Bereich des Sicherheitsk\u00e4figs ben\u00f6tigt der Produktionsroboter relativ wenige Schutzvorkehrungen und kann einfache Steuerstrategien realisieren.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Der Entwickler muss nur daf\u00fcr sorgen, dass der Roboter beim \u00d6ffnen des K\u00e4figs oder bei falsch ausgerichteten Teilen anh\u00e4lt. Selbst dann lassen sich viele Sicherheitsfunktionen mit einfachen mechanischen Verriegelungen umsetzen und kommen ohne komplexe Bildverarbeitungssensoren und Softwareprogramme aus. Die wichtigste Aufgabe der Datenverarbeitung ist die effiziente, pr\u00e4zise Bewegungssteuerung. Dazu werden in erster Linie Mikrocontroller oder digitale Signalprozessoren ben\u00f6tigt, die f\u00fcr die Bestromung der Motoren und Stellglieder sorgen.<\/p>\n\n\n\n

Die Entwicklung der Mikrocontroller-Einheiten<\/h2>\n\n\n\n

Konventionelle Produktionsroboter sind eher unflexibel. Jedes Programm muss einzeln programmiert, simuliert und umfangreich getestet werden, bevor der Roboter an die Arbeit geht. In der Fertigung muss der Roboter flexibler sein, damit er innerhalb kurzer Zeit f\u00fcr neue Aufgaben vorbereitet werden kann. Dar\u00fcber hinaus muss er seinen Sicherheitsk\u00e4fig verlassen k\u00f6nnen, um sich innerhalb des Fertigungsbereichs zu bewegen. All das verlangt nach mehr Verarbeitungsleistung, damit der Roboter ohne versehentliche Zusammenst\u00f6sse mit Gegenst\u00e4nden oder Personen navigieren kann.<\/p>\n\n\n\n

Der Roboter muss die Sensordaten also in Echtzeit verarbeiten und intelligente Sofortentscheidungen treffen, um sich auf wechselnde Bedingungen einzustellen. Je weiter sich der Roboter vom Sicherheitsk\u00e4fig entfernt, und je mehr er mit dem Menschen interagiert, desto mehr Prozessorleistung ist gefordert, weil er sich zusehends ausserhalb der relativ gut kontrollierten Umgebung des Produktionsbereichs bewegt. Wartungsroboter und Lieferdrohnen m\u00fcssen intelligent auf komplexe Situationen reagieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n

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Die Prozessoren der ARM Cortex-M-Familie bilden das R\u00fcckgrat vieler Mikrocontroller.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

F\u00fcr solch fortgeschrittene Szenarien wird eine raffinierte Software ben\u00f6tigt, was sich mit dem angesprochenen Datendurchsatz deckt. Bei der Bereitstellung der notwendigen Prozessorleistung hat der Entwickler eine grosse Auswahl an Anbietern und Architekturen.<\/p>\n\n\n\n

Der Einsatz von Mikrocontrollern<\/h3>\n\n\n\n

The microcontroller unit (MCU)<\/a> has for many years been the computational element of choice for basic robots. The core of the MCU is the microprocessor. Initially, the microprocessor cores in MCUs were optimised for simple arithmetic and logic-level control, but since their introduction almost 50 years ago, the performance and data-handling capabilities have expanded dramatically. Today, microprocessor cores that natively operate on 32-bit data words and which offer performance features such as pipelining and Harvard architecture are now offered at a cost level that allows even simple systems to make use of them.<\/p>\n\n\n\n

Bei einem typischen 32-Bit-Mikroprozessor-Core wie dem ARM Cortex-M3 gibt es eine Befehls-Pipeline, die die Ausf\u00fchrung von Befehlen in verschiedene Phasen aufteilt. In der M3-Pipeline wird der Befehl zun\u00e4chst aus einem lokalen Cache geholt (Fetch). Falls sich der Befehl nicht im Cache befindet, muss er aus dem Hauptspeicher geladen werden. Sobald er in der Pipeline ist, werden die Befehlsbytes entschl\u00fcsselt, um auswerten zu k\u00f6nnen, welche Funktionseinheiten zur Ausf\u00fchrung des Befehls bestromt werden m\u00fcssen. Dann wird der Befehl ausgef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Pipelining und Unterbrechungsbehandlung<\/h2>\n\n\n\n

Durch das Pipelining l\u00e4sst sich beispielsweise die Latenz des Speichers ausgleichen. So k\u00f6nnen mehrere Befehle \u00fcberlappt und die Taktrate beschleunigt werden, da pro Zyklus weniger logische Schritte n\u00f6tig sind. Schnellere Prozessorkerne brauchen l\u00e4ngere Pipelines, die aus zehn oder mehr Stufen bestehen. Der Nachteil einer langen Pipeline ist die hohe Sprunglatenz. Wenn ein Sprung ausgef\u00fchrt wird, dauert es eine Weile, bis die Pipeline mit den f\u00fcr den neuen Sprung ben\u00f6tigten Befehlen gef\u00fcllt ist.<\/p>\n\n\n\n

Da der Prozessorkern Interrupts unterst\u00fctzt, kann er die Ausf\u00fchrung des Hauptprogramms vor\u00fcbergehend aussetzen und andere Aufgaben bearbeiten. Die Interruptverarbeitung ist eine Schl\u00fcsselkomponente bei allen Anwendungen, die Echtzeitreaktionen auf Ereignisse erfordern. Ohne sie m\u00fcsste der Programmcode Loops enthalten, die kontinuierlich Information zu externen Ereignissen abrufen, was unn\u00f6tig viel Rechenleistung in Anspruch nehmen w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n

Mikroprozessoren f\u00fcr Roboterentwickler<\/h2>\n\n\n\n
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Bei den meisten Prozessorkernen k\u00f6nnen Interrupts von relativ unwichtigen Peripherieger\u00e4ten dank eines Priorit\u00e4tsschemas ignoriert werden, w\u00e4hrend sich der Prozessor mit den kritischen Routinen befasst (z. B. den \u00dcbergang der Steuerung von einer Aufgabe zur n\u00e4chsten oder die Eingangssignale eines kritischen Interrupts). Das f\u00fchrt zu einer \u00e4usserst flexiblen Architektur, die mit vielen verschiedenen Echtzeitanwendungen zurechtkommt.<\/p>\n\n\n\n

Eine wichtige, spezialisierte Mikroprozessorvariante f\u00fcr Roboterentwickler ist der digitale Signalprozessor (DSP). Dieser Prozessorkern beinhaltet zus\u00e4tzliche Befehle und Ausf\u00fchrungshardware, die f\u00fcr signalverarbeitende Algorithmen wie Filter und schnelle Fourier-Transformationen optimiert sind. Solche Befehle beinhalten schnelle FMA-Operationen (Fused-Multiply-Add), wie sie in praktisch allen DSP-Algorithmen vorkommen. Da der DSP-Code auf Matrizen, Vektoren und \u00e4hnlichen Datenstrukturen basiert, l\u00e4sst sich die Arbeit relativ leicht parallelisieren. Diese Tatsache hat zur Implementierung von SIMD-Ausf\u00fchrungseinheiten (Single Instruction Multiple Data) gef\u00fchrt, die identische Vorg\u00e4nge \u2013 z. B. Multiply-Adds \u2013 auf mehreren Elementen eines Arrays gleichzeitig ausf\u00fchren. Das Ergebnis ist eine erheblich h\u00f6here Geschwindigkeit bei vergleichsweise geringer Komplexit\u00e4t oder Kostensteigerung.<\/p>\n\n\n\n

An MCU includes a number of integrated peripherals that are arranged around the processor core. Typically, in an industrial or robotics-oriented MCU, the peripherals range from memory arrays to advanced timer-trigger units, which are used to offload the burden of pulse width modulation (PWM) from the microprocessor. PWM is a core component of almost all motor-control strategies and so features prominently in robotic design. Other system-on-chip (SoC) devices add more features around an MCU such as wireless transceivers<\/a>, dedicated encryption and authentication logic and graphics accelerators.<\/p>\n\n\n\n

Steuerung und Hardware<\/h3>\n\n\n\n

Die Verwendung intelligenter Peripherieger\u00e4te veranschaulicht ausserdem ein wichtiges Konstruktionsprinzip in der Robotik: die Nutzung von Beschleunigern f\u00fcr dezentrale Steuerung und Hardware. Ein Mikroprozessor erm\u00f6glicht die PWM-Steuerung, stellt oft aber keine gute Ressourcenverteilung dar. Das Problem liegt darin, dass die Software die Spannung immer wieder zwischen den Transistoren in der Halbbr\u00fccke umschalten muss, welche die Stromversorgung eines Motors nach vorprogrammierten Intervallen steuert. Interrupte von einer Echtzeituhr oder einem Z\u00e4hler k\u00f6nnen Handler ausl\u00f6sen, um den Bestromungszustand umzuschalten, und dann den Timer f\u00fcr den n\u00e4chsten Zyklus konfigurieren. Trotz der sehr einfachen Abfolge von Vorg\u00e4ngen entsteht jedoch eine hohe Interruptfrequenz.<\/p>\n\n\n\n

Eine PWM-Steuerung kombiniert Timer und Schaltlogik, weshalb der Mikroprozessor-Core nicht bei jedem Schaltvorgang unterbrochen werden muss. Die Software muss die Timer nur regelm\u00e4ssig aktualisieren, um das ben\u00f6tigte PWM-Tastverh\u00e4ltnis einzustellen. Dank der vergleichsweise geringen zus\u00e4tzlichen Logik, die unabh\u00e4ngig vom Prozessor \u00fcber lange Zeit zur Verf\u00fcgung steht, wird die Softwareeffizienz erheblich verbessert. Die Architektur hat eine Gemeinsamkeit mit anderen Hardware-Entlastungsmechanismen, die f\u00fcr die Robotik zusehends an Bedeutung gewinnen werden. Die Hardware-Peripherie befasst sich mit h\u00e4ufigen Ereignissen in Echtzeit, w\u00e4hrend die Software die Strategie f\u00fcr die Peripherie festlegt.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Hardware-Peripherie sind die Entwickler an die von den Halbleiteranbietern bereitgestellten Funktionen gebunden, auch wenn sie durch die Einbindung von Ablaufsteuerungen auf der Basis von Zustandsautomaten an Flexibilit\u00e4t gewinnen. Ablaufsteuerungen k\u00f6nnen beispielsweise Werte aus einem AD-Wandler lesen, Datenwerte per Speicherdirektzugriff (DMA, Direct Memory Access) an den Hauptspeicher \u00fcbertragen und Timer einstellen bzw. reloaden, ohne dass der CPU-Core daf\u00fcr bem\u00fcht wird. Dennoch bleiben die M\u00f6glichkeiten begrenzt.<\/p>\n\n\n\n

FPGA in der Robotik<\/h2>\n\n\n\n

Mit einem feldprogrammierbaren Gate-Array (FPGA) k\u00f6nnen anwendungsspezifische Hardware-Peripherieger\u00e4te erzeugt werden, die sich f\u00fcr spezielle Robotersteuerungs- und Maschinenlernfunktionen optimieren lassen.<\/p>\n\n\n\n

Den Kern der meisten FPGA-Architekturen bildet eine programmierbare Lookup-Tabelle, die f\u00fcr die Umsetzung jeder als Wahrheitstabelle darstellbaren Logikfunktion konfiguriert werden kann. Die Lookup-Tabellen werden \u00fcber programmierbare Schalter im Interconnect-Fabric zu komplexen kombinatorischen Logikschaltungen verdrahtet. Jede Lookup-Tabelle wird typisch von mindestens einem Register und einer zus\u00e4tzlichen Unterst\u00fctzungslogik (z. B. Carry-Chain-Eing\u00e4nge und Ausg\u00e4nge) begleitet, um die effiziente Implementierung arithmetischer Addierer zu erm\u00f6glichen. Gemeinsam ergeben diese Funktionen einen Logik-Baustein, der innerhalb des FPGA mehrfach repliziert wird.<\/p>\n\n\n\n

Ein Nachteil im Vergleich zu einer vollst\u00e4ndig anwendungsspezifischen Logik ist der erheblich geringere Wirkungsgrad des Siliziums. Die Unterbringung einer Logikschaltung auf einem FPGA-Fabric beansprucht 10 bis 20 Mal mehr Siliziumfl\u00e4che als bei einer anwendungsspezifischen Implementierung mit Standardzelle.<\/p>\n\n\n\n

Allerdings unterst\u00fctzen die meisten FPGAs eine Umprogrammierung des Logik-Arrays selbst bei Systemen in Betrieb. Dadurch sind Ressourcen gemeinsam nutzbar, indem Beschleuniger nur bei Bedarf dynamisch in den Fabric geladen werden. Dieses Verfahren sorgt auch f\u00fcr mehr Flexibilit\u00e4t im finalen Konstrukt, welches neue Hardware und Zusatzfunktionen unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n\n\n

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Die Lookup-Tabelle (LUT) verleiht einem FPGA die Flexibilit\u00e4t.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n
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FPGA-Lookup-Tabellen sind \u00fcber eine Routingmatrix miteinander verkn\u00fcpft, damit die angestrebte Funktionalit\u00e4t erreicht wird.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Seit ihrer Einf\u00fchrung in den 1980er Jahren sind FPGAs um weitere Funktionen erg\u00e4nzt worden, die zu einer Verbesserung der Gesamtdichte f\u00fchren. Mit Speicherbl\u00f6cken lassen sich Puffer und Caches nah an der programmierbaren Logik erzeugen. Diese wurden in j\u00fcngerer Vergangenheit mithilfe von DSP-Engines kombiniert. In vielen F\u00e4llen werden die DSP-Engines als Bausteine aus 8- oder 16-Bit-Einheiten implementiert, sodass sie in Kombination pr\u00e4zisere Datentypen unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

DSP units make FPGAs highly suitable for processing the inputs from sensors<\/a> that produce large amounts of data, such as cameras, radar and other types of image sensors. A typical application is to use a combination of DSP units and logic accelerators to handle algorithms such as image warping and lighting compensation that provide more consistent inputs to machine-learning and similar functions. These functions can be coordinated by custom microprocessor cores implemented in the programmable fabric, which act as microsequencers for the different processing primitives.<\/p>\n\n\n\n

Nutzung von GPUs, VPUs und Multi-Processing<\/h2>\n\n\n\n

Eine weitere M\u00f6glichkeit besteht insbesondere f\u00fcr bildverarbeitende Aufgaben in der Verwendung von Grafikprozessoren (GPU) oder Vision Processing Units (VPU). Diese enthalten hochgradig parallelisierte DSP-Engines, die f\u00fcr die Bildverarbeitung optimiert sind. Bei Robotern, die ein sehr hohes Mass an Umgebungserkennung erfordern, k\u00f6nnen diese Einheiten mit mehreren CPUs kombiniert werden \u2013 etwa auf demselben Chip als heterogenes Multi-Core-SoC.<\/p>\n\n\n\n

Das Multiprocessing l\u00e4sst sich auch zur Verbesserung der allgemeinen Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit nutzen. Ein Problem bei allen computerbasierten Auslegungen ist die Abh\u00e4ngigkeit von Speichertechnologien, die empfindlich auf ionisierende Strahlung reagieren. Wenn ionisierende Strahlung auf das Silizium eines integrierten Schaltkreises trifft, erzeugt es im Halbleiter freie Ladungstr\u00e4ger, die den logischen Zustand eines Transistors umkehren. In Schaltnetztransistoren ist diese Wirkung meist nur vor\u00fcbergehend und nur selten zu beobachten. <\/p>\n\n\n\n

Speicher und Register reagieren jedoch empfindlicher auf die Ver\u00e4nderung, weil sie ihre Inhalte recyceln, um den Verlust gespeicherter Daten zu verhindern. Mit ECC-Codes (Error Checking and Correction, Fehlerkorrekturverfahren) l\u00e4sst sich das Problem beheben. Die Wahrscheinlichkeit einer einmaligen St\u00f6rung steigt parallel zur Speicherdichte und wird dadurch zum wachsenden Problem, da die integrierten Schaltkreise weiterhin nach dem mooreschen Gesetz skalieren. Ausserdem ist nicht gesagt, dass ECC alle Fehler findet. Das kann dazu f\u00fchren, dass das Programm mit falschen Daten arbeitet und es letztlich zu einem Ausfall der Steuerung kommt. Bei Robotern, die mit der \u00d6ffentlichkeit interagieren, darf das keinesfalls passieren.<\/p>\n\n\n\n

Redundanztechniken und verschiedene Prozessordesigns<\/h3>\n\n\n\n

Redundanzen und \u00e4hnliche Verfahren behandeln das Problem, indem einzelne Prozessoren die gegenseitigen Funktionen \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n

Die Prozessoren k\u00f6nnen vom Typ her identisch sein und mit demselben Code arbeiten. Eine Pr\u00fcflogik vergleicht die Ausgangssignale und ermittelt entweder per Abstimmung, welcher Vorgang zul\u00e4ssig ist, oder fordert die Wiederholung der Vorg\u00e4nge, bis die Prozessoren \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n\n\n\n

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Drei Prozessoren mit Mehrheitsabstimmung sind teurer, daf\u00fcr aber weniger st\u00f6rend, weil die Wiederholung von Vorg\u00e4ngen unerw\u00fcnschte Verz\u00f6gerungen verursachen kann. Modulare Redundanz kann auch auf Gate-Ebene implementiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Die Prozessoren in einer redundanten Anordnung m\u00fcssen nicht typgleich sein. Bei einigen Architekturen dient ein weniger leistungsf\u00e4higer Prozessor als Pr\u00fcf-Engine. Statt dieselbe Software zu verwenden, f\u00fchrt er nur Konsistenzpr\u00fcfungen durch und erzwingt bei einer nicht bestandenen Pr\u00fcfung die erneute Ausf\u00fchrung, oder in extremeren F\u00e4llen gar einen kompletten Reset.<\/p>\n\n\n\n

Um das Risiko systematischer Auslegungsfehler in der Gleichung m\u00f6glichst gering zu halten, k\u00f6nnen duplizierte Prozessoren entwickelt und unterschiedlich implementiert werden. Dieses Verfahren kommt bei einigen Multicore-SoCs zum Einsatz, die f\u00fcr Sicherheitssysteme im Automobilbau entwickelt wurden.<\/p>\n\n\n\n

Architektonische Optionen f\u00fcr Roboterdesigner<\/h2>\n\n\n\n

Dementsprechend erstreckt sich das Angebot an Architekturen f\u00fcr Roboterentwickler heute vom einfachen Aufbau bis hin zu hochflexiblen Maschinen, die intelligent auf Probleme und St\u00f6rungen reagieren und den reibungslosen Systemablauf gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Roboterarchitekturen und -entwicklungen decken mittlerweile zahlreiche Funktionen und F\u00e4higkeiten ab. 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