英特尔携手新松打造高性能移动巡检机器人，加速行业智能化转型

如今，移动机器人凭借在效率、场景适应性、经济性等方面的优势，已日趋广泛地应用于工业巡检、安防巡逻、园区服务等诸多场景中，并展现出了巨大的发展潜力。

据新战略移动机器人产业研究所统计，2023年中国移动机器人（AGV/AMR）销售量达 125000台，同比增长34.41%¹。其中，自主移动机器人（AMR）实现了尤为显著的增长，2023年销售台数约49000台，同比增长60.13%²。

而在实际应用场景中，要想加速移动机器人的场景化落地，满足用户对移动机器人日渐增长的需求，机器人产品与方案提供商需要在算力、稳定性、经济性等方面入手，化解以下挑战：

• 复杂的负载带来较高的算力要求

• 技术门槛较高带来产品开发困境

• 繁多的模块与外设带来成本、可靠性、运维等多重挑战

基于英特尔^® 酷睿^™ Ultra 处理器的新松移动机器人控制器

在这一背景下，新松携手英特尔推出了基于英特尔^® 酷睿^™ Ultra处理器的新松移动机器人控制器。该控制器不仅具备硬件模块，还集成了导航、避障等算法及软件，能够集中处理人机交互、充能储能、运动控制、环境感知、无线通讯等负载，加速负载的运行，同时满足移动机器人在稳定性、扩展性等方面的要求。

在硬件层面，新松移动机器人控制器支持CPU核心模块搭配I/O扩展模块的架构，提供卓越的扩展性和灵活性体验，同时通过工业级连接器和无风扇的坚固设计提升稳定性。

新松移动机器人控制器支持英特尔^® 酷睿^™ Ultra第1代处理器（代号“Meteor Lake”），该处理器创新性地采用了混合集成的片上系统架构，处理器由计算模块、SoC模块、图形模块以及IO模块这4个独立模块组成，并通过Foveros 3D封技术连接。

英特尔^® 酷睿^™ Ultra处理器配备内置英特尔锐炫^™ GPU，提供多达8个X^e内核（多达128个图形执行单元），具备强大的图形性能。这一处理器还首次集成神经网络处理单元 (NPU)，将作为针对AI加速的专项计算单元，承担起AI计算的责任，满足AI推理带来的苛刻性能要求。

在软件及算法层面，新松移动机器人控制器支持采用基于3D点云+视觉多传感器融合的定位方式。避障采用激光雷达结合超声波雷达的方式，实现多维度的安全保护。其中，新松移动机器人控制器的导航软件架构主要分为数据层、感知层、融合层、路径规划层、控制层、应用层。

新松移动机器人性能测试

新松移动机器人控制器集成了AI识别算法，能够应用可见光图像对目标场景进行检测。其数据采集设备为机载云台摄像头，由巡检车控制器进行控制，完成图像的采集。视觉系统通过MQTT服务与HTTP协议进行各个系统之间的信息交互，接收来自其他系统的视觉任务，并根据任务要求完成图像处理过程，然后将处理结果发送给服务请求方。

此外，新松移动机器人控制器还能通过搭载的英特尔^® 酷睿^™ Ultra处理器进行AI识别模型推理，并通过英特尔^® oneAPI工具包、英特尔^® 发行版OpenVINO^™ 工具套件进一步提升推理性能。OpenVINO^™ 工具套件主要包括模型优化器和推理引擎，提供了高度优化的神经网络计算能力，并基于包括英特尔CPU、iGPU、NPU和FPGA在内的英特尔硬件平台，加速深度学习模型推理过程。

测试数据显示，当采用英特尔^® 酷睿^™ Ultra处理器的 iGPU 进行推理，并启用“Multi-Threaded”模式之后，新松移动机器人PointPillar 3D目标检测模型的推理FPS最高可达到26.53，同时PointPillars的CPU的占用率可降至 14%。在同时加载复杂工作负载的实际工况下，PointPillars 检测时间可低至50ms，两路Yolox推理的时间可低至 26ms，可满足实际应用所需³。得益于iGPU和NPU分担工作负载，CPU的整体工作占比仅约为 34%，从而能够更出色地支持更加复杂的业务流程⁴。

除了现有的方案之外，新松还计划采用英特尔^® Robotics SDK，加快开发、构建和部署端到端的移动机器人应用程序。英特尔^® Robotics SDK包括基于开源ROS2 Humble（机器人操作系统）的库、中间件和示例应用程序，允许代码实现一次并部署到多个硬件配置，能够通过缩短评估和开发时间，加快基于ROS2的客户应用程序的部署以及算法和应用的运行，从而构建从设备到边缘的完整端到端解决方案。