智能消费机器人和玩具

强大的低功耗FPGA使下一代机器人和玩具成为可能

下一代消费型机器人和玩具正在嵌入一系列传感器,以驱动丰富的用户体验和类人界面。设计人员正在利用传感器选择的灵活性、强大的低功耗边缘处理器以及从多个传感器聚合数据的能力来驱动这些设备。

Lattice的智能解决方案运行在优化的低功耗fpga上,提供:

  • 用于物体检测、识别、计数和人机接口的低功耗设备上的人工智能
  • ISP和其他处理,从传感器收集高质量的图像、声音和数据
  • 灵活且低延迟的传感器数据聚合、桥接和缓冲,适用于各种传感器
  • 精确、低功耗、可预测的电机控制,驱动设备移动

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方框图

机器人和玩具

示例用例

低功耗AI处理

  • 基于低功耗的设备上NN处理
  • 减少了流向云的数据流量,提高了安全性和隐私性,并减少了带宽的使用
  • 目标检测、分类、计数和HMI,包括手势和基于语音的命令

电机控制

  • 低延迟可编程电机控制
  • 能够与各种各样的电机接口
  • 可预测的性能,以满足安全要求

音频连接

  • 将多达8个麦克风连接到处理器
  • 音频数据缓冲以卸载处理器
  • 亚搏国际网址支持I2S、PDM麦克风接口
  • 多达1mb的设备RAM用于缓冲

图像传感器桥接

  • 连接各种各样的图像传感器到处理器
  • MIPI PHYs支亚搏国际网址持高达2.5 Gbps/通道,高达四个通道
  • 灵活的主机接口,包括CSI, SPI, PCIe
  • 灵活处理视频数据拼接

传感器融合和I/O扩展

  • 广泛的传感器接口,创造丰富的用户体验
  • 灵活的预处理,包括仲裁、时间戳和过滤
  • 创建可编程传感器融合算法

低延迟传感器桥接

  • 利用并行FPGA架构,从多个传感器同时采集数据
  • 广泛的传感器接口,创造丰富的用户体验
  • 灵活的预处理,包括仲裁、时间戳和过滤

参考设计

关键词检测

参考设计

人脸识别人工智能

参考设计

人脸识别人工智能

在ECP5 FPGA中使用卷积神经网络检测人脸,并与已知的注册人脸进行匹配。可以与任何其他物体配合使用。
人脸识别人工智能
对象计数AI

参考设计

演示

人脸检测AI演示

演示

人脸检测AI演示

使用Lattice sensAI IP在微小、低功耗的iCE40 UltraPlus FPGA上检测人脸,在边缘实现人工智能。适用于检测其他物体。
人脸检测AI演示

IP核

卷积神经网络加速器IP

IP核心

卷积神经网络加速器IP

使用普通或定制网络的cnn实现人工智能解决方案。配置最多16位的宽度。使用点阵神经网络编译软件工具。
卷积神经网络加速器IP

开发工具包和电路板

HM01B0 UPduino屏蔽

董事会

CrossLink Plus LIF-MDF6000主链路板

董事会

CrossLink Plus LIF-MDF6000主链路板

该工具包与LIF-MDF6000主链路修订B板,可用于构建各种视频格式之间的桥接解决方案。您可以使用此硬件验证自己的设计。
CrossLink Plus LIF-MDF6000主链路板

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