基于迅為RK3588開發(fā)板實(shí)現(xiàn)高性能機(jī)器狗主控解決方案-AI能力實(shí)戰(zhàn)：YOLOv5目標(biāo)檢測例程

本文旨在分享一種基于迅為RK3588開發(fā)板的低成本、高性能、全開源的機(jī)器狗主控解決方案。該方案充分利用了RK3588強(qiáng)大的算力、豐富的接口和出色的AI能力，為機(jī)器人愛好者、高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)及企業(yè)提供了一個(gè)絕佳的快速開發(fā)平臺。

一、引言：為何選擇迅為RK3588？

機(jī)器狗作為腿式機(jī)器人的典型代表，對主控器的計(jì)算性能、實(shí)時(shí)性、接口豐富度和功耗提出了極高要求。

迅為RK3588開發(fā)板以其卓越的性能，成為了解決這些問題的理想選擇：

·強(qiáng)大算力：RK3588采用四核A76+四核A55CPU，以及ARMG610MP4GPU，為復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)學(xué)解算、環(huán)境感知和決策規(guī)劃提供充沛的通用算力。
·AI性能：內(nèi)置6TOPS算力的NPU，可高效運(yùn)行YOLO等視覺模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤、姿態(tài)識別與語義SLAM。
·極致接口擴(kuò)展性：PCIe接口、多個(gè)USB3.0/2.0、雙千兆網(wǎng)口、豐富的SPI/I2C/UART，可輕松連接激光雷達(dá)、IMU、深度相機(jī)、多個(gè)舵機(jī)/電機(jī)驅(qū)動(dòng)器等外設(shè)。
·多屏異顯：支持多顯示屏輸出，便于本地調(diào)試、狀態(tài)監(jiān)控與遠(yuǎn)程控制。
·成熟的生態(tài)：迅為提供了完善的Linux（Ubuntu、Debian）和Android系統(tǒng)支持，降低了底層開發(fā)的難度。

二、系統(tǒng)硬件架構(gòu)


關(guān)鍵硬件選型建議：

·主控：迅為RK3588開發(fā)板（核心板+底板）。
·執(zhí)行器：數(shù)字舵機(jī)（如Dynamixel）或帶編碼器的無刷電機(jī)，具體取決于機(jī)器狗的負(fù)載和精度要求。
·傳感器：
·視覺：IntelRealsenseD435i/D455（RGB-D相機(jī)，提供顏色和深度信息）。
·感知：2D/3D激光雷達(dá)（如思嵐A1或速騰聚創(chuàng)的3D雷達(dá)），用于建圖和避障。
·姿態(tài)：高性能IMU（如MPU6050/9250，BMI088），用于狀態(tài)估計(jì)。
·通信：4G/5G模塊（通過PCIe接口）或Wi-Fi6模塊，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程遙控和視頻回傳。
·電源：大容量鋰電池（如6SLiPo）配合高效的DC-DC降壓模塊，為整個(gè)系統(tǒng)提供穩(wěn)定供電。

三、軟件與算法棧

軟件系統(tǒng)采用經(jīng)典的機(jī)器人分層架構(gòu)，在迅為RK3588的Ubuntu系統(tǒng)上運(yùn)行。

1.操作系統(tǒng)層

·迅為提供的Ubuntu20.04/22.04：作為基礎(chǔ)操作系統(tǒng)，穩(wěn)定且社區(qū)支持完善。

迅為RK3588開發(fā)板為機(jī)器狗乃至更復(fù)雜的移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域注入了一股新的活力。它成功地打破了高性能與高成本之間的壁壘，使得更多團(tuán)隊(duì)和個(gè)人能夠參與到前沿機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)中。

迅為iTOP-RK3588開發(fā)板不僅可用于科研和教育，在安防巡檢、災(zāi)難救援、娛樂陪伴等場景也擁有巨大的應(yīng)用潛力。

四、AI能力實(shí)戰(zhàn)：YOLOv5目標(biāo)檢測例程

為展示RK3588NPU的強(qiáng)大AI算力，迅為開發(fā)板提供了開箱即用的YOLOv5例程。

部署與測試步驟如下：

1.獲取例程：編譯好的yolov5例程已經(jīng)放在了“iTOP-3588開發(fā)板\02_【iTOP-RK3588開發(fā)板】開發(fā)資料

\15_NPU例程測試配套資料\08_rknn_model_zoo測試\12_yolov5”目錄下，如下圖所示：

2.部署到開發(fā)板：將該文件拷貝到開發(fā)板上，并解壓，解壓完成如下圖所示：

3.執(zhí)行推理：然后進(jìn)入該文件夾，使用以下命令運(yùn)行可執(zhí)行文件，實(shí)現(xiàn)圖片的位置和種類識別，如下圖

所示：

export LD_LIBRARY_PATH=./lib

./rknn_yolov5_demo model/yolov5.rknn model/bus.jpg

4.查看結(jié)果：最后會(huì)在當(dāng)前目錄下生成推理完成的圖片，如下圖所示：

可以看到不同的人以及公交車就被識別了出來，證明模型推理成功。