宇树G1嵌入式软件架构及技术实现

Open source data collection: https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperate
Open source learning algorithms: https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobot
Open source datasets and models: https://huggingface.co/UnitreeRobotics
#AI #Teleoperation #OpenSourceDataset #Unitree #EmbodiedAI #Humanoid #DataCollection #AGI

一、软件架构设计

宇树G1采用分层式实时控制架构,结合ARM Cortex-R5与FPGA的异构计算能力,实现43自由度1kHz实时控制。其架构分为以下层次:

  1. 实时操作系统层:基于RTX5(ARM Cortex-R5)和裸机程序(FPGA),满足强实时性需求。RTX5提供确定性调度(时间片+抢占式)、零中断延迟和5KB ROM/500B RAM的低资源占用。
  2. 算法执行层
    • ARM端:运行状态观测器(卡尔曼滤波)、MPC优化层和QP求解器,处理200μs状态观测+500μs MPC计算[[技术分析-五]]。
    • FPGA端:实现PID硬件加速器、43轴PWM生成(10ns分辨率)和EtherCAT从站(同步精度±50ns)[[技术分析-三]]。
  3. 安全监控层:FPGA内独立安全单元,支持看门狗、过流保护(响应<100ns)和双核锁步容错(ASIL-D级)[[技术分析-二]]。
二、开发语言与工具链
组件 开发语言/工具 技术特性
ARM Cortex-R5 C/C++、RTX5 API GCC编译器优化内存操作,RTX5配置向导实现优先级调度
FPGA VHDL/Verilog、Xilinx Vivado 并行计算架构实现43轴力矩计算延迟<20μs,硬件PID加速速度提升50倍
通信协议 EtherCAT(FPGA实现)、TCP/IP(ARM端裁剪版) 采用前向纠错编码+自适应心跳机制,数据包误码率<10⁻⁷
AI算法 Python(强化学习框架)、LeRobot(开源数据集接口) 支持JSON到LeRobot格式转换,提供视觉识别API和运动控制SDK
三、核心组件架构

1. 实时控制组件

控制栈组件
├── 传感器接口层(FPGA)
│   ├── QEI解码器*43(32位计数器)
│   ├── ADC分时复用采集(TDMA机制,总耗时200μs)
│   └── 电流环采样(50kHz更新率)
├── 执行层(FPGA)
│   ├── 硬件PID阵列(三环控制)
│   └── 力矩输出模块(43通道独立PWM)
└── 决策层(ARM)
    ├── MPC预测引擎(20ms时域,内点法求解)
    └── 容错管理器(双核校验周期<10ns)

2. 通信协议栈

\text{通信延迟} = \underbrace{50\mu s}_{\text{Crossbar总线}} + \underbrace{20\mu s}_{\text{EtherCAT同步}} + \underbrace{5\mu s}_{\text{安全校验}}
  • EtherCAT从站:100Mbps带宽,支持±50ns时钟同步[[技术分析-三]]
  • 数据安全:全路径ECC校验+CRC32冗余,满足ISO 26262标准[[技术分析-二]]

3. 中间件组件

中间件模块 功能描述 性能指标
关节控制中间件 统一23-43轴关节接口,支持力位混合控制 灵巧手操作精度±0.1mm
感知融合中间件 整合D435深度相机+MID360激光雷达数据 360°探测刷新率30Hz
能源管理中间件 动态功耗分配算法,支持2小时续航 能耗效率0.8kW·h/km[[技术分析-六]]
四、关键技术参数对比
指标 宇树G1实现 行业典型方案
控制周期确定性 ±1μs抖动 ±10μs(ROS2实时版)
多轴同步精度 ±50ns ±200ns(CANopen)
异常响应延迟 100ns(硬件级) 1ms(软件中断)
算法迭代周期 1kHz(在线MPC) 100Hz(离线规划)
五、演进方向
  1. 架构升级:向Cortex-R82+自适应SoC过渡,集成NPU加速AI推理
  2. 协议增强:部署TSN以太网,实现1Gbps带宽和μs级时间同步
  3. 开发工具:完善RoboCup SDK,提供强化学习仿真-部署一体化工具链

该架构通过硬件加速(FPGA)+确定性调度(RTX5)的组合,在1ms控制周期内完成从传感器采集到43轴输出的全链路处理,相比波士顿动力系统缩短40%的着地稳定时间。

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