深入应用FPGA技术，对于人形机器人的实用化可能产生哪些影响？为什么？

Lucien_大辉哥

提问：深入应用FPGA技术，对于人形机器人的实用化可能产生哪些影响？为什么？

这里说的深入应用，不是指在9年前已经在工业机器人中实用化的 “用FPGA实现伺服驱动、驱控一体”，而是指将FPGA的应用范围拓展到人形机器人的整个控制系统。

具体而言是：

发挥FPGA高速、并行、运算及引脚资源极其丰富、定时精确（纳秒级）、硬件直接实现算法、操作数存取机制简单且高效、功能极其灵活、开发调试手段先进的优点，

将FPGA用于实现（以及协助CPU实现）人形机器人控制系统之中基于多路高速并行协同采样、高速并行运行多路大运算量协作算法、运算结果的多通道精准协同输出、具备强实时性（低延迟量+低延迟抖动量）需求的高性能复杂反馈控制算法。

典型算法包括：

基于多个、多模态传感器对环境/本体/任务对象进行实时建模，基于对模型的实时结算获得环境/本体/任务对象的特征信息；

运用上述特征信息、基于需要实现的任务目标（例如用洗衣机洗衣服）对人形机器人本体各肢节进行运动规划；

运用上述特征信息对环境/本体/任务对象的安全性做出判断、基于判断结果对人形机器人本体各肢节进行运动规划；

基于上述运动规划的结果，对各关节电机进行运动控制；

以及，以FPGA为核心实现人形机器人控制系统中数据/指令/状态的传输信道，完成多通道数据流的高带宽并发传输、精准协同传输、强实时性（低延迟量+低延迟抖动量）传输。

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题主曾经在这个领域做过一些研究工作，为避免闭门造车，特地在此提问，请熟悉人形机器人/机器人的知乎专业人士针对问题发表看法。

同时，也欢迎非本专业人士集思广益、提供参考意见。

回答：

1. 性能提升：FPGA 高速、并行的运算能力能够极大地提高人形机器人控制系统中复杂算法的执行速度。例如，对于基于多个、多模态传感器的实时建模和特征信息提取等大运算量任务，能够实现更快速和精准的处理，从而提升机器人对环境和自身状态的感知能力。

2. 实时响应优化：纳秒级的定时精确性以及强实时性（低延迟量和低延迟抖动量）的特点，有助于人形机器人在执行任务时做出更及时、更稳定的响应。这对于需要快速决策和动作调整的场景，如避免碰撞、执行紧急任务等，至关重要。

3. 运动控制精度增强：在对各关节电机的运动控制方面，FPGA 能够实现更精确和协同的控制，提高机器人运动的准确性和平滑性，使其动作更加自然和高效。

4. 系统灵活性和可扩展性：丰富的引脚资源和灵活的功能配置使机器人的控制系统能够更容易地适应不同的任务需求和硬件配置变化。当需要添加新的传感器或执行新的任务时，可以通过重新编程 FPGA 来实现，而无需大规模的硬件改动。

5. 数据传输效率提高：以 FPGA 为核心构建的数据传输信道能够实现多通道数据流的高带宽并发、精准协同和强实时传输，确保机器人各个部分之间的信息交流快速、准确，提高整个系统的协同工作效率。

6. 整体可靠性提升：硬件直接实现算法减少了软件层面的复杂性和潜在的错误，提高了系统的稳定性和可靠性，降低了故障发生的概率。

等等……

综上所述，深入应用 FPGA 技术有望在性能、实时性、精度、灵活性和可靠性等多个关键方面推动人形机器人的实用化进程，使其能够更好地适应复杂多变的实际应用场景。