芝能智芯出品
随着传感器、电子器件和人工智能技术的迅猛发展，移动机器人正从单一功能的自动化工具演变为具备高度自主性与智能化的复杂系统。
我们根据NXP的《Exploring Mobile Robotics: Real-Time Control, Autonomy, and Performance Optimization》，来看移动机器人的四大赋能技术——边缘处理、电源、传感器及通信与连接，并聚焦恩智浦（NXP）在这些领域的创新解决方案。
NXP的MCX系列微控制器通过集成神经处理单元（NPU）和纠错功能，为移动机器人带来高效边缘计算与高可靠性；氮化镓（GaN）技术和新兴电池化学材料则提升了电源效率与续航能力；传感器与SLAM算法的进步增强了环境感知；而5G与网状网络技术则推动了机器人间的协作与远程操控能力。
这些技术的融合不仅驱动移动机器人性能的飞跃，也为工业自动化、服务机器人等场景开辟了广阔前景。
本文将探讨这些技术的工作原理、NXP的具体贡献及未来趋势。
Part 1
移动机器人的技术基石
与NXP的边缘处理与电源方案
移动机器人领域正在经历一场技术革命，激光雷达、视觉摄像头及传感器融合技术正逐渐取代传统的二维码和磁条，成为实现更高灵活性、安全性和精度的关键导航技术。
随着自主服务提供商通过人工智能和机器视觉技术提供先进的导航解决方案和软件支持，移动机器人制造商得以增强其产品的性能与功能。尤其在仓库运营中，人工智能和深度学习的应用预示着行业模式的重大转变。
● 机器人的发展趋势也面临着诸多挑战：
◎首要关注的是安全性，特别是在自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）的操作环境中，确保人员安全至关重要；
◎可持续性也是一个核心议题，旨在通过机器人化提高仓库流程效率，从而降低整体能耗；
◎为了应对仓库吞吐量的波动，开发出能够快速且经济高效响应变化的灵活机器人系统显得尤为关键。
● 边缘处理：从MCU到NPU的智能跃迁
移动机器人的核心在于实时决策与自主性，而边缘处理技术的进步是实现这一目标的关键。
20年前，Arm推出的Cortex-M系列奠定了低功耗微控制器（MCU）的技术基础。如今，基于Cortex-M33的NXP MCX N系列MCU将边缘处理推向新高度。
该系列集成了eIQ Neutron神经处理单元（NPU），支持卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等复杂模型，机器学习吞吐量较纯CPU提升高达42倍，同时降低功耗与唤醒时间。
MR-VMU-RT1176 是一款车辆管理控制器，集成了 IMU 控制和网络接口。它基于高性能的 i.MX RT1176 双核 MCU，拥有 Cortex - M7（1.0GHz）和 Cortex - M4（400MHz）内核。
● 软件方面，搭载 Zephyr RTOS 和 Cognipilot 车辆控制软件，针对无人机应用还有 NuttX RTOS 和 PX4 自动驾驶仪 。
● 模块和载板符合 DroneCode PixHawk V6X - RT 标准。配备丰富传感器，包括双 6 轴 IMU、气压计、磁力计、3 轴磁力计和 GNSS 模块 。
● 设有外部加密 QSPI Flash，支持 ECC 以保障 Cache 和 TCM 容错运行，具备 SDCARD 接口。
● 网络连接上，支持 2 线 100Base - T1 以太网（带 TSN），拥有三 CAN FD 总线（配 CAN - SIC 收发器）。
还集成 SE050/51 EdgeLock 安全元件，提供 USB - C、IC、SPI、UART、双 GPS 等接口 ，具备 12 路 PWM 输出，采用双冗余电源输入，涵盖 ADC、RC、DSM、NFC 等功能。
MR-CANHUBK344 是一款用于车辆管理与连接的产品。
● 在接口方面，它支持高速 CAN SIC（速度高达 8Mb/sec）进行网络整合 ，配备 6 个 CAN 收发器（2 个 FD、2 个 SIC、2 个 FD Secure），拥有 100BASE - T1 以太网 PHY ，通过 DroneCode 标准 JST - GH 连接器可访问 GPIO ，具备 6 个 UART、2 个 SPI、3 个 IC（其中 1 个用于连接 0.91 英寸 OLED），设有 IMU 连接器用于连接辅助传感器，还有可配置的 PWM 用于驱动 BLDC 电机驱动器。
● 安全与认证上，采用 EdgeLock SE050 安全元件（带 NFC 天线连接器），基于 CAN 实现硬件安全防护（涵盖认证、拒绝服务和协议攻击防范）。
产品配有 10 个状态 LED 指示灯 。开箱即用的硬件可加速板卡设置，包括 DCD - LZ 编程适配器板（用于访问控制台 UART）、0.91 英寸小型 OLED 显示屏、连接安全元件的 NFC 天线，以及所需的连接器和线缆。
● 软件支持方面，提供 S32 Design Studio 工具 ，有 IEEE 1722CAN over Ethernet 示例应用 ，依托 Zephyr RTOS 和 NuttX RTOS 开源代码库 ，还有 NuttX/PX4 基础示例 。
此外，基于 S32K344 + FS26 的功能安全解决方案符合 IEC61508 SIL2 标准。
NAvQPlus Companion Computer 是一款主计算机与视觉设备。
它基于 i.MX8M Plus 打造开放参考设计，采用 NXP EVK SOM，第三方也可进行定制。
● 具备机器学习能力，借助 2.3TOPS NPU 加速器，搭配 eIQ ML 软件开发环境，支持 TFLite、ArmNN、ONNX 。拥有 PCIe 扩展功能，AI/ML 加速器性能在 8 到 40 TOPS 之间。
● 系统方面，支持 Yocto Linux、Ubuntu POC 以及 ROS2 。
● 网络连接上，配备 WiFi 5 / BTLE 5.0（村田 LBEE5QDIZM 模块）。
● 视觉功能突出，搭载双 MIPI 摄像头，集成 ISP 和硬件编解码器加速器 。
● 设有双以太网接口，包括 100BaseT1 “2-Wire” 和 IX 工业 1GB 接口 。具备 2 个 USB - C 接口，支持最高 20V 电源输入，还有外部电源输入接口。
● 安全层面，集成 SE050 EdgeLock 安全元件并带有 NFC 接口 。配备 RTC（PCF2131），具备防篡改时间戳功能 。
● 显示方面，支持同时连接 MIPI、LVDS、HDMI（带 CEC）三种显示设备 。
Part 2
传感器与通信技术
的突破与协同效应
传感技术是移动机器人感知环境的核心驱动力。视觉系统的进步得益于NPU的支持，使实时图像推理成为可能。以MCX N系列为例，其NPU可处理每秒数十帧的高清图像，实现目标检测与分类，适用于仓储机器人拣选或服务机器人交互。
激光雷达（LiDAR）则在3D深度感知中占据重要地位。GaN器件的超快脉冲特性将激光雷达的分辨率提升至厘米级，结合同步定位与映射（SLAM）算法，导航精度提高约50%。
例如，在非受限环境中（如户外巡检），SLAM与激光雷达的融合使机器人能够动态调整路径，避开障碍物。
机器学习进一步优化了3D数据处理，通过训练模型识别复杂场景（如人群密集区域），增强了态势感知能力。
从工程视角看，传感器技术的挑战在于数据融合与实时性。NXP的边缘处理方案通过硬件加速（如DSP协处理器）与低功耗设计，解决了多传感器数据处理的延迟问题，确保机器人对环境的快速响应。
在定位与建图（SLAM）的 AI 应用中，路径规划与运动控制是关键环节。传统算法如 A * 算法能高效找到最短路径 ，迪杰斯特拉算法可确保路径的安全性 ，快速扩展随机树（RRT）算法则适用于复杂环境。
而 AI 赋能的方法包括深度强化学习（DRL），用于训练自主移动机器人（AMR）实现自主导航 ；神经网络可预测障碍物并动态调整路径 ；基于行为的 AI 能模拟人类决策，使导航更顺畅。
先进的 AI 能力方面，动态环境适应让 AMR 能从过往经验中学习，随时间推移优化导航 ，预测模型帮助机器人预判障碍物（如移动的人员、叉车等）。
多机器人协调中，AI 驱动的群体机器人技术使多个 AMR 能协调路径、避免碰撞 ，去中心化 AI 助力机器人高效通信与任务分配。
在人机交互上，AI 让机器人能识别并响应人类手势、语音指令和社交暗示 ，提升共享工作空间的安全性。
小结
移动机器人正处于技术革新的风口，边缘处理、电源、传感器与通信四大赋能技术的突破为其注入了新的生命力。
NXP通过MCX系列MCU、GaN解决方案及通信模块，提升了机器人的智能化与可靠性，还推动了其在工业、服务、医疗等领域的广泛应用。从纠错功能保障内存完整性，到NPU加速机器学习，再到5G支持群体协作，NXP的方案为移动机器人生态提供了坚实支撑。
原文标题 : NXP移动机器人方案：边缘处理、电源、传感器及通信
