Gracias a los avances tecnológicos y la colaboración en toda la industria, 2025 se considera ampliamente el "Año de la Robótica". Toda la industria robótica está experimentando un crecimiento explosivo, con diversos escenarios de aplicación que impulsan diferentes caminos tecnológicos y demandas tanto de software como de hardware. En consecuencia, los requisitos y los métodos de implementación para el control de movimiento en tiempo real varían. Gracias a su profundo conocimiento del sector de la robótica, APQ ha desarrollado soluciones específicas para la optimización del control en tiempo real.
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Rutas divergentes de tecnología robótica y selección de plataformas de procesamiento
Los robots humanoides bípedos presentan un diseño similar al humano que destaca por su adaptabilidad a terrenos complejos y operaciones coordinadas de cuerpo completo. Estos robots suelen requerir de 38 a 70 ejes de control de movimiento, lo que implica requisitos de tiempo real extremadamente altos y ciclos de control de hasta 1000 Hz. APQ utiliza procesadores X86 de alto rendimiento optimizados por software para satisfacer estas demandas en tiempo real.
En cambio, los robots con ruedas o de base adoptan un diseño de chasis más ligero, lo que ofrece mayores ventajas en cuanto a control de costes, eficiencia de movimiento y duración de la batería. Estos suelen tener alrededor de 30 grados de libertad y una menor demanda de computación en tiempo real, pero son más sensibles al consumo de energía. Para esta categoría, APQ utiliza plataformas de bajo consumo y bajo coste, como Intel® N97 o J6412, para crear soluciones completas. Esto equilibra la eficiencia energética y el coste, a la vez que aprovecha el amplio ecosistema de desarrollo de la plataforma X86 para cumplir con los estrictos requisitos de rendimiento, estabilidad, integración y compacidad del sistema de control en tiempo real.
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Estudio de caso de optimización del control en tiempo real EtherCAT de APQ
Antecedentes de la aplicación
Los robots con ruedas/base se utilizan habitualmente en control de trayectorias complejas, articulación multieje, movimiento guiado por visión y aplicaciones similares. Sus sistemas de control deben ser compatibles con:
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Comunicación de bus de alta velocidad EtherCATpara control servo sincronizado
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Sistema operativo en tiempo real estrictopara una respuesta de submilisegundos
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Diseño industrial compactoAdecuado para cableado estrecho o espacios de gabinete
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Puertos expandiblesIncluye múltiples puertos seriales y LAN para la integración de diversos periféricos
Un cliente, que desarrollaba un robot multieje, requería compatibilidad con EtherCAT y un alto rendimiento en tiempo real. Sin embargo, las pruebas con la plataforma N97 y los servocontroladores mostraron que el ciclo de comunicación EtherCAT no podía alcanzar velocidades inferiores a 50 μs, lo que creaba un cuello de botella crítico para la producción en masa.
Enfoque de optimización en tiempo real
Utilizando las plataformas N97 y J6412, APQ ejecutó un ajuste completo del sistema en tiempo real. Ejemplo de proceso para la plataforma N97:
1. Cambio del sistema operativo al entorno Linux Xenomai:
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Ubuntu 20.04 + Núcleo de Linux 5.15
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Parche en tiempo real: Xenomai 3.2 (compatible con LinuxCNC)
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Compatibilidad probada para las necesidades heredadas del cliente (Kernel 4.19 + Xenomai 3.1)
Pasos de ajuste en tiempo real:
a) Ajuste de la BIOS
b) Optimización de parámetros del kernel en tiempo real (ECI)
c) Ajuste de parámetros de la línea de comandos (ECI)
d) Personalización profunda a nivel de sistema operativo
e) Mediciones de latencia/jitter
2. Flujo de trabajo de pruebas estándar en tiempo real:
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Herramientas:Módulos de prueba de latencia, prueba de reloj y LinuxCNC
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Objetivos:
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Latencia: Retardo máximo < 40 μs
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Prueba de reloj: Deriva ≈ 0 (la tercera columna está cerca de cero en el resultado)
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Ejecución:Varias rondas de pruebas en lotes de hardware (incluido J6412 como comparación)
Resultado de la prueba:
En el entorno Linux Xenomai, el tiempo de ciclo de control y el jitter mejoraron significativamente. La latencia se mantuvo por debajo de los 40 μs en todo momento, mientras que la deriva de la prueba de reloj se acercó a cero, cumpliendo así con las exigencias de la aplicación.
Resultados de aplicaciones en el mundo real
Control de brazo robótico multieje
Desafío:
La soldadura sincronizada de 8 ejes requería una sincronización a nivel de μs; las soluciones tradicionales causaban errores de trayectoria y deriva.
Mejoramiento:
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J6412 con Ubuntu 20.04 + Xenomai 3.2
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4x Gigabit LAN directo a servo EtherCAT
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Núcleos de procesamiento en tiempo real dedicados de Isolcpus
Resultados:
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Precisión de sincronización:Deriva de la prueba de reloj ≤ 0,05 μs; Desviación máxima de la trayectoria < 0,1 mm
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Garantía en tiempo real:72 h de funcionamiento continuo, latencia máxima ≤ 38 μs
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Reducción de costos:35% menos de costo y 60% menos de consumo que la solución i5
Perro robot cuadrúpedo con control de movimiento
Desafío:
El equilibrio dinámico de 12 articulaciones necesitaba retroalimentación a nivel de μs; la latencia del sistema heredado > 100 μs causaba inestabilidad
Mejoramiento:
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N97 + Xenomai 3.2
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PREEMPT_RT + parche ECI
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Cmdline aisló 2 núcleos de CPU para tareas de servo
Resultados:
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Baja latencia:Ciclo de control dentro de 500μs, latencia ≤ 35μs
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Robustez:En la prueba de recuperación de -20 °C, fluctuación < ±8 μs
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Capacidad de expansión:Sensor IMU a través de M.2; 60 % de ahorro de energía en comparación con la solución basada en i3
Opciones de implementación
Para clientes técnicamente capaces y centrados en el rendimiento en tiempo real, APQ recomiendaLinux + XenomaiImplementación. Para los usuarios finales que prefieren la comodidad inmediata, APQ también ofreceimágenes del sistema preinstaladas y optimizadascon documentación de depuración: reduciendo las barreras de implementación.
A medida que los robots reemplazan cada vez más las tareas manuales,Sistemas de control en tiempo real, estables y rentablesse vuelven cruciales para el éxito. APQ satisface esta necesidad mediante soluciones integradas de hardware y software y continuará profundizando su enfoque en la computación robótica de borde y el control de movimiento, brindando a más clientes industriales plataformas integradas estables, eficientes y de fácil integración.
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Hora de publicación: 28 de julio de 2025