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机器人 单一来源

恩智浦推出面向物理AI开发的模块化机器人平台

由 WORLDTECH 译自英文。事实、数字、名称和来源均与英文原文一致。 English

Detailed view of a cutting-edge industrial robotic arm in action.
示意图片。图片:Freek Wolsink / Pexels

事件经过

该公司表示,预集成软件和经过验证的子系统互操作性,可将开发者在集成和验证机器人子系统上常耗费的数月时间缩短至数天或数周。开发者可以先从经SDK(即开发者在某一平台上进行构建所用的工具包)测试的电机控制子系统入手,再加入基于AI的感知、飞行控制和导航,从而构建自主无人机。

恩智浦机器人业务副总裁兼总经理Jerome Legros表示,上述特性,即实时控制和全生命周期可靠性,是可信物理AI系统的基础。恩智浦半导体于2026年11月9日表示,其面向物理AI系统的新款模块化机器人平台可在开箱后30分钟内实现无人机的初步功能,该平台采用统一的处理器、开源软件和参考设计组合。

其底层的Neural Axis Architecture是一个分布式基础架构,用于在机器人系统中安全连接传感、实时控制、AI处理和通信。该工作流程旨在让团队能够在一个经过验证的开发环境中,从单个功能扩展到完整的物理AI系统。

开放软件与无人机硬件 机器人SDK提供受支持的驱动程序、中间件集成、参考应用、配置工具和可复用组件。

关键事实

  • 开发者可以先从经SDK测试的电机控制子系统入手,再加入基于AI的感知、飞行控制和导航,从而构建自主无人机
  • 其列出的软件包括:ROS 2 Jazzy、PX4自动驾驶仪、CogniPilot Cerebri、Zephyr RTOS、NuttX和AM32电子调速器固件,并提供用于边缘AI工作的eIQ Toolkit和Ara SDK
  • 中间件与连接支持包括:Zenoh和带zenoh-pico的rmw_zenoh、MAVLink、uORB、DShot、100BASE-T1车规以太网以及RPMsg核间通信
  • 其文档记录的构建环境使用:带Docker的Linux、west元工具、Arm GNU工具链、CMake和Ninja,而预构建产物需要Nexus用户令牌

来源与证据