課題
- ナビゲーションとセンサー連携のワークロードが、 以前の CPUおよびメモリ構成の限界を超えていた
- ロボットシステムは、外部アダプターなしでLiDAR、カメラ、CANコントローラー、安全モジュールに接続する必要があった
- 高解像度 知覚 センサーが帯域幅の要求を高め、10GbE拡張が必要になった
- 視覚処理のワークロードには、個別のGPUアクセラレーションのサポートが必要だった
- 継続的な振動と倉庫展開基準により、堅牢なUL認証システムが必要だった
ソリューション
- Premioの超堅牢モジュラーAIエッジ推論コンピューター (RCO-6000-RPL)
- Intel Core プロセッサ (シリーズ 2)とハイブリッドアーキテクチャによるナビゲーションおよびセンサーワークロード処理
- USB、シリアル、CAN、絶縁デジタルI/Oなどの豊富なオンボード産業用I/O
- EDGEBoost I/O拡張は、高帯域幅センサー向けのオプションの10GbEネットワーキングをサポート
- EDGEBoost NodeはRTX PRO 4000 SFF Blackwell GPUアクセラレーションをサポート
- 広い温度範囲、MIL-STD-810H準拠、UL認証を取得した堅牢な筐体
メリット
- 米国における現地エンジニアリングサポート
企業概要
倉庫自動化に特化したロボットテクノロジー企業は、現代のフルフィルメントセンター内での資材移動を迅速、効率的、かつインテリジェントに行う自律移動ロボットを開発しています。そのソリューションは、インテリジェントなナビゲーション、 リアルタイム データ処理、フリート管理ソフトウェアを組み合わせて、倉庫業務全体の効率を向上させます。ロボットと自動化技術の継続的な進歩により、同社はより高速でインテリジェントな ロジスティクス システムの需要の高まりをサポートしています。
課題
ナビゲーション処理におけるCPUとメモリの要件の増加
自律移動ロボットは、倉庫内を移動する際に、位置情報データ、モーション制御入力、センサーのストリームを継続的に処理します。センサーやソフトウェア機能が増えるにつれて、 以前の システムは応答性の問題に直面し始めました。安定したリアルタイム動作を 維持する ためには、より高性能なプロセッサと 追加の メモリ容量が必要でした。
ロボットサブシステムのための接続性と帯域幅の拡大
LiDARセンサー、カメラ、CANコントローラー、安全モジュール間の信頼性の高い通信は、ロボットプラットフォームにとって不可欠でした。しかし、限られたネイティブインターフェースでは追加のアダプターが必要となり、統合の複雑さが増し、貴重な内部スペースを占有していました。十分なオンボードI/Oに加えて、システムには高解像度LiDARとマルチカメラセンサーからの大量のデータストリームを処理するためのより高いネットワーク帯域幅も必要でした。拡張された産業用I/Oと10GbE接続のサポートにより、安定したリアルタイム知覚性能を維持しつつ、サブシステムの統合が合理化されました。
個別のGPUアクセラレーションのサポート
物体認識や障害物検知などの視覚ベースのワークロードは、エッジでのGPUアクセラレーションの恩恵を受けます。しかし、モバイルロボット内にGPUを統合するには、システムサイズや熱負荷を増やすことなく拡張をサポートできるプラットフォームが必要です。ロボット開発者は、既存のシャーシ設計内でアクセラレータサポートを追加できるソリューションを必要としていました。
倉庫導入環境における堅牢な信頼性
倉庫ロボットは 常に 動き、日常的に振動にさらされています。オンボードコンピュータは、このような条件下で長時間の運用サイクルにわたって安定した状態を保つ必要がありました。UL認証は、システムが倉庫施設への展開における安全要件を 満たしている ことを保証するのに役立ちました。
ソリューション
Premioの超堅牢モジュラーAIエッジ推論コンピューター (RCO-6000-RPL)
評価の結果、お客様はロボットシステムのオンボードコンピューティングプラットフォームとしてRCO-6000-RPLを選定しました。このソリューションは、Intel Coreプロセッサ (シリーズ2)の性能とDDR5メモリ、産業用R680Eチップセットを組み合わせ、エッジでのナビゲーション制御とサブシステム連携をサポートします。モジュール式アーキテクチャ、特にEDGEBoost I/OとEDGEBoost ノードのサポートにより、10GbEネットワーク、GPUアクセラレーション、および将来のシステムアップグレードのための柔軟な拡張が同じ導入アーキテクチャ内で提供されます。
リアルタイムロボット処理のためのハイブリッドコアアーキテクチャ
Intel Coreプロセッサ (シリーズ2)は、ハイブリッドコアアーキテクチャを採用しており、ナビゲーションおよびセンサー処理タスクをパフォーマンスコアで実行し、同時にバックグラウンドサービスを効率コアで実行できます。これにより、ロボット制御ワークロードの応答性を運用中に維持できます。最大96GBのDDR5 SODIMMメモリをサポートすることで、システムはエッジで複数のセンサーデータストリームをより確実に処理できます。
ロボットサブシステム向けの包括的な産業用接続性
RCO-6000-RPLは、USB 3.2 Gen 2、RS-232/422/485、CAN、デュアル2.5GbE LAN、絶縁デジタルI/Oなどの広範なオンボード接続機能を提供します。これらのインターフェースにより、追加のアダプターなしでセンサー、コントローラー、通信モジュールに直接接続できます。これにより、ロボットサブシステム間の統合が簡素化され、システム全体の複雑さが軽減されます。
EDGEBoost I/O 高速ネットワークおよびアクセラレーター用拡張
EDGEBoost I/Oは、高帯域幅の認識センサー向けに10GbEネットワーキングなどの拡張モジュールをサポートしています。これにより、LIDARやマルチカメラシステムからの大量のデータストリームを、運用中により高速かつ低遅延で転送できます。結果として、ロボット開発者はベースシステム構成を変更することなく、より一貫したリアルタイムセンサー処理を維持することができました。
継続的なモビリティ展開のための堅牢な機械設計
EDGEBoost Nodeは、RTX PRO 4000 SFF Blackwell GPUをサポートし、ロボット上で直接ビジョンベースの処理を高速化します。このGPUは、物体検出、マッピング、障害物認識などのワークロードに対して追加の並列計算性能を提供しながら、モバイルシステムに適した小型の導入面積を維持します。シャーシ内の適応型スマートファン制御は、熱条件に基づいて気流を自動的に調整し、GPU温度を安定させ、変化するワークロード中でも一貫した性能を維持するのに役立ちます。
導入準備のための産業用認証
RCO-6000-RPLは、安全性順守が求められる倉庫自動化環境での導入に関するUL要件を満たしています。また、継続的なロボット操作中の振動に対応するため、MIL-STD-810Hに準拠して設計されています。これにより、モバイルロボットアプリケーションにおける長期使用中のシステムの信頼性が確保されました。
メリット
米国における現地エンジニアリングサポート
ロサンゼルスに本社を置くPremioは、米国内で迅速なエンジニアリングおよび技術サポートを提供しています。この地理的近接性により、顧客は開発、統合、展開中に迅速な支援を受けることができます。現地のエンジニアリング専門知識へのアクセスは、システムインテグレーターがプロジェクトのタイムラインを加速し、技術的な課題をより効率的に解決するのに役立ちます。
結論
倉庫自動化が進むにつれて、信頼性の高いエッジコンピューティングは、インテリジェントなロボット操作をサポートする上で重要な役割を果たしています。モジュール設計、柔軟なEDGEBoost拡張、強力な産業用接続性を備えたRCO-6000-RPLは、現代の倉庫環境で自律移動ロボットの運用をサポートします。RCO-6000-RPLまたはその他の堅牢なエッジコンピューティングソリューションの詳細については、sales@premioinc.comまでお問い合わせください。