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随着机器人技术向高精度、高实时性、智能化方向快速发展，对核心处理单元的性能提出了更为严苛的要求。现场可编程门阵列（FPGA）凭借其并行计算架构、可重构特性、低延迟以及灵活的接口适配能力，逐渐成为机器人系统中关键的硬件加速与控制核心，在解决机器人感知、决策、控制等环节的技术瓶颈方面展现出显著优势，为机器人技术的突破与创新提供了重要支撑。

深度精选文章

发力物理 AI：Altera 以 FPGA 创新，赋能机器人及边缘场景
在 2026 国际嵌入式展 (Embedded World 2026) 上，Altera 将展示 Agilex™ FPGA 如何专为物理 AI (Physical AI) 系统的实时处理需求而设计。
KRS（Kria Robotics Stack）：Zynq / FPGA 机器人开发，迈向完整 ROS 2 系统的一步
在这个示例项目中，使用 AMD Kria™ KV260 Vision AI Starter Kit 结合 TurtleBot3 Waffle 移动机器人平台 来构建一个真实可运行的 ROS 2 系统。
开源 + 算力双赋能！AMD 与 Robotec.ai 打造下一代机器人仿真体系
Robotec.ai 的 RoSi 传感器由 RGS 光线追踪库提供支持，可为激光雷达和雷达仿真提供优化的 GPU 性能，从而能够快速测试复杂的多传感器配置。
KRS（Kratos Robotics Stack）：让 Zynq / FPGA 机器人开发真正“跑”起来
在机器人与自主系统开发中，ROS 2 已经成为事实标准，但当它遇到 FPGA / Zynq / Kria 这类异构平台时，工程复杂度往往直线上升。
加速机器人及自主系统控制开发——MATLAB/Simulink 驱动先进控制应用（上）
作为机器人控制工程师，你有没有过这样的经历？明明反复调试了多个控制回路的 PID 参数，机器人的动作还是不够稳；机械臂在高速运动时抖动严重，轨迹跟踪总差那么一点；
机器视觉、机器人、工业应用？有了Kria SOM，一切搞定！
我们聊的是AMD的Kria SOM（系统模块）系列产品，“Kria”这个名字旨在传递“创造力”之意。
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驱动工业机器人，电机控制开发如何快速上手？
根据国际机器人联合会（IFR）发布的《世界机器人报告》，目前全球约有428万台机器人在各类工厂中为我们“打工”，而且随着智能制造的发展，这个数据还在不断地攀升。
使用FPGA控制机械臂
本次项目展示了如何创建 CLI 来控制机械臂的 PWM 驱动器。还创建了一个详细的 Python 应用程序，该应用程序与 AMD MicroBlaze™ V 配合使用
FPGA/SoC控制机械臂
让我们看看如何创建 FPGA 控制的机器人手臂
使用 KRIA SOM 开发机械臂控制器，到底有多简单？
这次用KR260，我们挑战了一下更高难度，想尝试一下实际开发起来是一种怎样的体验
国外大神教你制作基于FPGA / SoC控制的机械臂
本示例将使用在Zynq SoC的控制下使用六个伺服器的机械手。它可以使用简单的软件界面或使用两个Pmod操纵杆进行直接控制来进行控制。