在 AI 的加持下,机器人-具身智能行业快速发展,因为 AI 可以让人快速的试错

🔍 溯源 ✍️ Jason | 📅 2026-08-13 | 👍 1 | 原帖↗
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原帖 | Jason | 2026-08-13 09:55 | 👍1 | 阅读约1

在 AI 的加持下,机器人-具身智能行业快速发展,因为 AI 可以让人快速的试错,快速的迭代。

具身智能除了传统的 ROS 和舵机外,还有一个点很重要,就是数据采集。

机器人需要感知世界,需要摄像头,尤其是双目甚至四目的摄像头,放在机器人头部进行数据采集,采集到数据以后进行分析,其中也会涉及到非常复杂的算法。

数据采集如果是多摄像头,基本就要用 Soc 或者 FPGA 的方案,因为 MCU 单片机的方案性能不足、接口也不足,接不了多摄像头,一般我们都是 MIPI CSI 摄像头,引脚多、分辨率高。

那具体数采眼镜需要哪些东西呢?我们要学什么呢?

1. 硬件:一般搭载多路全局快门摄像头+IMU,多路相机需要做到硬件同步同帧,时间戳对齐,直接影响后续 VIO、手部跟踪效果。

2. 主控:跑 Linux,负责图像采集、ISP 处理、IMU 数据读取。

3. 关键痛点:
①多目同步精度,如果不同步,后续算法数据直接失效
②带宽压力,多路摄像头同时输出,DDR 带宽容易跑满,要提前做带宽评估
③功耗,眼镜电池很小,高帧率多摄像头很容易发烫、续航崩掉

所以我们作为软件工程师,要会看原理图和 PCB,要会 Linux 驱动编程,要会 MIPI CSI 摄像头驱动,要会帧同步,要会图像 ISP tuning,要会算系统内存和系统带宽压力,要会做功耗评估,要会 IMU 驱动,要会算时间戳等等,这些都是我们要学习的部分。


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