如何实现对机器人进行科学管理？来看看赛灵思联盟合作伙伴 Sundance 是怎么做到的。注：本文为自圣丹斯多处理器技术公司常务董事 Flemming Christensen 客座文章。
赛灵思联盟合作伙伴 Sundance 最近推出了 VCS-1 平台。
VCS-1 是一款 COTS 解决方案，基于业界标准 PC/104 外形，以及 GitHub 开源 Zynq MP-SoC 解决方案，能够控制和导航任何支持 ROS的机器人。
VCS-1 平台面向需要低功耗与低时延的机器人应用。它提供了用来加速特定 AI 算法的可选功能，比如对植物的水应变水平进行分类以及检测生长中的任何异常。VCS-1 是用于葡萄园监控的机器人，作为 VineScout 项目的一部分。VCS-1 取代了传统的 CPU 解决方案，该解决方案需要超过 150W 的功耗，而同样功能强大的 VCS-1 处理解决方案所需功耗仅为 15W（CPU方案的1/10）。
在研发项目 Tulipp 期间我们进行评估，最终选择赛灵思 Zynq SoC 而非 GPU， 为 AI 及 CPU 加速。选择赛灵思的众多优势之一是 SDSoC 工具（现已整合进 Vitis 统一软件平台，并提供了更多的功能），该工具支持以“C 语言”进行设计，从而在 Zynq 的 FPGA 架构中实现定制加速器。另一大优势是赛灵思 PYNQ /Python 环境，便于控制I/O。我们对赛灵思最近发布的新工具 Vitis 所带来的可能性感到兴奋。
提供卷积神经网络的赛灵思 是 VCS-1 平台的一大进步，使得机器人在边缘能够实现 AI 目标检测（树木、水果等）。
VCS-1 具有如下技术规范：
- 使用 ZU4EV MP-SoC，Quad ARM-A53 Zynq 整合 H265 编解码器。
- 15x 数字 I/O 端口；12x 模拟输入；DB9 上的 8x 模拟输出。
- 4x USB3.0、SATA、HDMI 和 USB2 作为 Linux 单板计算机工作。
- 用于 28x I/O GPIO 的 Raspberry Pi I/O 报头。
- ROS、OpenCV、赛灵思 DPU/SDSoC、MQTT 和 PYNQ/Python 软件支持。
来源：一点灵 Xi
