1. Microcontroller:
* Ruolo: Questi sono i cavalli di lavoro di molti robot, in particolare quelli più piccoli, più semplici. Gestiscono attività di controllo di basso livello come il controllo del motore, la lettura dei sensori e il processo decisionale di base. Sono compatti, efficienti dal punto di vista energetico e relativamente economici.
* Esempi: Arduino, Raspberry Pi Pico (sebbene questo offusca la linea con computer a bordo), ESP32, vari microcontrollori a base di braccio.
2. Computer a bordo singolo (SBC):
* Ruolo: Questi offrono più potenza di elaborazione e flessibilità rispetto ai microcontrollori. Possono gestire compiti più complessi come l'elaborazione delle immagini, il processo decisionale di livello superiore utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e la comunicazione con altri sistemi. Spesso fungono da "cervello" del robot.
* Esempi: Raspberry Pi (vari modelli), Nvidia Jetson Nano/Xavier, Odroid, Beaglebone.
3. Sistemi incorporati:
* Ruolo: Questi sono sistemi informatici personalizzati progettati specificamente per una particolare applicazione robotica. Spesso si integrano strettamente con l'hardware e il software del robot, offrendo prestazioni ottimizzate per attività specifiche. Sono spesso più robusti e affidabili dei computer per uso generale. Questa categoria è molto ampia.
* Esempi: Sistemi progettati su misura costruiti attorno a potenti processori (ad es. Intel Atom, Serie ARM Cortex-A) o FPGA specializzati (array di gate programmabili sul campo).
4. Controller logici programmabili (PLC):
* Ruolo: Utilizzato principalmente nella robotica e nell'automazione industriali. I PLC sono sistemi altamente affidabili e robusti progettati per ambienti industriali difficili. Excel nel controllo di sequenze complesse di azioni e nella gestione dei segnali di input/output da vari sensori e attuatori.
* Esempi: Allen-Bradley PLC-5, Siemens S7-300, Schneider Electric Modicon.
5. GPU (unità di elaborazione grafica):
* Ruolo: Particolarmente cruciale per i robot che eseguono attività intensive computazionalmente come l'elaborazione delle immagini in tempo reale, il riconoscimento degli oggetti e l'apprendimento automatico. Le GPU offrono capacità di elaborazione enormemente parallele ideali per queste applicazioni. Spesso si trova in combinazione con SBC o sistemi incorporati.
* Esempi: GPU NVIDIA (vari modelli), GPU AMD.
6. FPGAS (array di gate programmabili sul campo):
* Ruolo: Hardware altamente personalizzabile che può essere programmato per eseguire funzioni specifiche. Offrono prestazioni e flessibilità elevate, in particolare per le attività che richiedono elaborazione in tempo reale e logica personalizzata. Spesso utilizzato insieme ad altri tipi di computer.
7. Cloud computing:
* Ruolo: Sempre più importante per l'elaborazione dei dati dai robot e la fornitura di funzionalità avanzate come l'intelligenza artificiale basata su cloud e il monitoraggio remoto. I robot potrebbero non avere tutta la potenza di elaborazione a bordo ma si basano sui servizi cloud per attività complesse.
In molti robot avanzati, troverai una combinazione di questi tipi di computer che lavorano insieme. Ad esempio, un robot industriale complesso potrebbe utilizzare un PLC per il controllo generale, un sistema incorporato per il controllo motorio e una GPU per l'elaborazione della visione in tempo reale, tutte comunicando tramite una rete. La selezione dipende dalle esigenze specifiche del robot.
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