电鱼智能 RK3576 实现商用清洁机器人的视觉避障与路径规划

什么是电鱼智能 RK3576？

电鱼智能 RK3576是一款专为 AIoT 场景设计的中高端 SoC。它搭载 4 核 Cortex-A72 + 4 核 Cortex-A53 处理器，最大的亮点在于集成了6TOPS 的独立 NPU（算力甚至接近旗舰级 RK3588 的单核 NPU 性能）。配合支持 HDR 的 ISP 和丰富的外设接口，它是商用服务机器人从“盲跑”升级到“慧眼”的最佳算力平衡点。

为什么商用清洁机器人首选 RK3576？ (选型分析)

1. 6TOPS NPU：解决“视觉语义”难题

传统的激光雷达只能看到“有障碍”，却不知道“是什么”。

语义避障：利用 RK3576 的 NPU 运行 YOLOv8 或语义分割网络，机器人可以精准识别地面线缆（防卷入）、宠物粪便（防涂抹）、玻璃幕墙（防撞击）以及行人（主动避让）。
性能冗余：相比 RK3568 的 1TOPS，RK3576 的 6TOPS 算力足以同时运行物体检测和 VSLAM 特征提取，无需外挂昂贵的 AI 加速卡。

2. 强大的 ISP：应对复杂光照

商场中庭往往有强烈的阳光直射，而地下车库则光线昏暗。

宽动态处理：电鱼智能 RK3576 内置的 ISP 支持多级HDR（高动态范围）。配合 RGB-D 深度相机，即使在逆光或地面高反光（大理石地面倒影）的情况下，也能输出清晰的深度图，防止视觉里程计丢失。

3. 多传感器融合的算力底座

融合导航：RK3576 的 CPU 算力（4大核）足以支撑Cartographer或LIO-SAM等激光 SLAM 算法，同时融合视觉里程计（VIO）数据。当机器人进入长走廊或空旷区域（激光特征退化）时，视觉定位能无缝接管，确保持续定位不丢失。

系统架构与数据流 (System Architecture)

该方案采用“前融合感知 + 分层规划”的架构：

感知层：
- 2D/3D LiDAR：负责构建 2D 栅格地图 (Occupancy Grid Map)。
- RGB-D 相机：通过 MIPI 接入 RK3576，提供色彩图（用于 AI 识别）和深度图（用于近距离避障）。
- 超声波/防跌落：底层安全冗余。
计算层：电鱼智能 RK3576
- NPU：运行目标检测模型，输出障碍物 Bounding Box 和类别。
- CPU：运行 ROS2 导航栈。将 NPU 识别到的障碍物投影到代价地图（Costmap）上，标记为“高风险区域”或“虚拟墙”。
控制层：
- 通过CAN FD或 RS485 下发速度指令给轮毂电机驱动器和清洁刷盘控制器。

关键技术实现 (Implementation)

视觉语义避障流程 (Python/C++ 伪代码)

利用 RKNN 进行推理，并将结果注入 ROS2 代价地图：

Python

# 逻辑示例：视觉识别障碍物并更新 Costmap from rknnlite.api import RKNNLite import rospy from geometry_msgs.msg import Point # 定义危险类别：线缆、玻璃、甚至"不可通过的软质窗帘" DANGER_CLASSES = [ 'wire', 'glass', 'poop' ] def visual_obstacle_callback(image_data): # 1. NPU 推理 boxes, classes, scores = rknn_lite.inference(inputs=[image_data]) obstacles = [] for i, class_id in enumerate(classes): if class_names[class_id] in DANGER_CLASSES: # 2. 坐标转换：像素坐标 (u,v) -> 机器人坐标系 (x,y) # 需要结合深度相机的 Depth 数据和相机内参 real_x, real_y = pixel_to_base_link(boxes[i], depth_image) obstacles.append(Point(real_x, real_y, 0)) # 3. 发布给 Navigation Stack (Costmap Layer) # 导航层会在这些点周围生成膨胀层，规划器会自动绕行 pub_obstacle_layer.publish(obstacles)

贴边清扫算法 (Wall Following)

商用清洁非常看重“贴边率”。利用 LiDAR 和超声波数据，结合 RK3576 的 PID 控制：

C++

// 简单的 PD 控制器实现贴墙行走 double desired_distance = 0.15; // 期望离墙 15cm double error = current_lidar_dist - desired_distance; double angular_z = Kp * error + Kd * (error - last_error); cmd_vel.angular.z = angular_z; cmd_vel.linear.x = 0.3; // 保持恒定线速度

性能表现 (理论预估)

识别帧率：运行 YOLOv8s 模型，输入 $640 \times 640$，NPU 推理耗时约20-30ms(30+ FPS)，完全满足机器人 $1m/s$ 行进速度下的实时避障需求。
建图面积：支持最大50,000 平方米的商用场景建图（需配备足够的 RAM）。
避障延迟：从摄像头采集到下发刹车指令，系统端到端延迟< 100ms。