現代の倉庫オートメーションは、自律走行搬送ロボット（AMR）の速度、精度、インテリジェンスに大きく依存しています。あるロボット開発企業は、 リアルタイム ナビゲーション、センサーフュージョン、およびフリートレベル通信をサポートするために、モバイルロボットシステム内で 信頼性 の高い 動作 が可能な強力なコンピューティングソリューションを必要としていました。モジュラー型GPU対応産業用エッジAIコンピュータは、スマート倉庫環境における次世代AMR導入に必要な処理性能、柔軟なI/O拡張性、および産業用耐久性を提供しました。
課題
- ナビゲーションとセンサーの連携ワークロードが、 以前の CPUとメモリの構成の限界を超えた
- 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、安全モジュールを接続する必要があった
- 高解像度の 認識 センサーにより帯域幅の要件が増加し、10GbE拡張が必要となった
- ビジョン処理ワークロードには、ディスクリート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導入基準により、堅牢なUL認証システムが必要となった
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（RCO-6000-RPL）
- Intel Core プロセッサ（第 2世代）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、高帯域幅センサー向けのオプション10GbEネットワーキングをサポート
- EDGEBoost Node、RTX PRO 4000 SFF Blackwell GPUアクセラレーションをサポート
- 広い動作温度範囲、MIL-STD-810H準拠、UL認証を取得した堅牢な筐体
メリット
- 米国内でのエンジニアリングサポート
企業概要
倉庫オートメーションに焦点を当てたロボット技術企業は、現代のフルフィルメントセンターにおけるマテリアルハンドリングを効率化する自律走行搬送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ることで、倉庫作業全体の効率を向上させます。ロボット工学とオートメーション技術の進歩を続けることで、同社はより高速でインテリジェントな ロジスティクス システムの高まるニーズ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より高いCPUとメモリの要件
自律走行搬送ロボットは、倉庫環境を移動する際に、位置情報データ、モーション制御入力、センサーデータ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運用を 維持 するためには、 追加の メモリ容量を備えた高性能プロセッサが必要でした。
ロボットサブシステムの接続性と帯域幅の拡張
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に、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接続のサポートは、安定したリアルタイム認識性能を維持しながら、サブシステム統合を合理化するのに役立ちました。
ディスクリートGPUアクセラレーションのサポート
物体認識や障害物検出などのビジョン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によって恩恵を受けます。しかし、モバイルロボットに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。ロボット開発企業は、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。
倉庫導入環境向けの堅牢な信頼性
倉庫ロボットは、常時 稼働 しており、日常的な使用中に常に振動にさらされています。オンボードコンピュータは、長期間の動作サイクルにおいて、これらの条件下で安定した状態を維持する必要がありました。UL認証は、システムが倉庫施設での展開における安全要件を 満たす ことにも貢献しました。
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（RCO-6000-RPL）
評価後、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を選定されました。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および EDGEBoost ノードのサポートにより、同じ展開アーキテクチャ内で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性を提供します。
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、ナビゲーションやセンサー処理タスクをパフォーマンスコアで実行しながら、バックグラウンドサービスを効率性コアで同時に実行できます。これにより、動作中のロボット制御ワークロードの応答性を維持できます。最大96GBのDDR5 SODIMMメモリをサポートすることで、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、絶縁型デジタルI/Oなど、幅広いオンボード接続性を提供します。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した。これにより、ロボットサブシステム全体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した。
EDGEBoost I/O 高速ネットワークおよびアクセラレータ用拡張
EDGEBoost I/Oは、高帯域幅 認識 センサー向けの10GbEネットワーク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、動作中に高速かつ低遅延で転送できます。結果として、ロボット開発者は基本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 維持できました。
継続的なモビリティ展開のための堅牢なメカニカル設計
EDGEBoost ノードは、ロボット上でビジョンベースの処理を高速化するRTX PRO 4000 SFF Blackwell GPUのサポートを可能にします。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、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。筐体内の適応型スマートファン制御は、熱条件に基づいて自動的にエアフローを調整し、GPUの温度を安定させ、ワークロードの変化時に一貫した性能を 維持するのに役立ちます。
導入準備のための産業認証
RCO-6000-RPLは、安全コンプライアンス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した。また、継続的なロボット操作中の振動に対応するためにMIL-STD-810Hに準拠して設計されています。これにより、モバイルロボティクスアプリケーションでの長期使用において、システムの信頼性が確保されました。
メリット
米国でのローカル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、米国で迅速なエンジニアリングおよびテクニカルサポートを提供しています。この近接性により、お客様は開発、統合、および導入中に迅速な 支援を受けることができます。ローカルエンジニアリングの 専門知識を利用することで、システムインテグレーターはプロジェクトのタイムラインを短縮し、技術的な課題をより効率的に解決できます。
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 動作する自律移動ロボットをサポートします。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。