Impulsado por 157 TOPS: Cómo el BRAV-7121 se convirtió en el "supercerebro" de los robots de manipulación de materiales
Desde la manipulación de personas hasta la de mercancías, los robots industriales de manipulación de materiales están transformando la fabricación moderna al hacer que las operaciones de fábrica sean más eficientes e inteligentes.
Detrás de esta transformación se encuentra un potente "supercerebro": el BRAV-7121.
Gracias a la solución de control BRAV-7121, una empresa líder en robótica que cotiza en bolsa en el delta del río Yangtsé, en China, ha implementado con éxito robots inteligentes de manipulación de materiales que ofrecen un rendimiento fiable en aplicaciones industriales reales.
Retos del sector: Altos costes ❗ Datos limitados ❗ Dificultades de implementación ❗
👷♂️ Escasez de mano de obra y aumento de costes
Los fabricantes se enfrentan a una persistente escasez de mano de obra, especialmente en tareas repetitivas y físicamente exigentes como la manipulación y clasificación de materiales, donde la rotación de personal sigue siendo alta. Mientras tanto, el aumento de los costos laborales impulsa la necesidad de soluciones de automatización que mejoren la eficiencia y reduzcan los gastos operativos.
📉 Datos reales limitados
La falta de datos operativos reales de alta calidad limita el entrenamiento y la optimización de los modelos de IA. Para acelerar el desarrollo de algoritmos y la mejora continua de los modelos, la industria requiere datos a gran escala, diversos y de alta calidad, recopilados de escenarios de implementación reales.
🏭 Desafíos para la implementación a gran escala
La implementación de robots a gran escala requiere una integración perfecta con los Sistemas de Ejecución de Manufactura (MES), PLC y sistemas de seguridad. Para operar de manera confiable en diferentes fábricas y entornos de producción, los robots deben superar desafíos como el posicionamiento preciso, la navegación adaptativa y el manejo de excepciones.
💥¿Cómo se pueden resolver estos desafíos? ¡BRAV-7121 tiene la respuesta!
Solución: BRAV-7121 – El potente cerebro detrás de los robots de manipulación de materiales
Base de hardware: Alto rendimiento + excepcional capacidad de expansión
🧩 Núcleo de computación de IA
Impulsado por la NVIDIA Jetson Orin NX, el BRAV-7121 cuenta con una CPU Arm Cortex-A78AE de 8 núcleos, una GPU NVIDIA Ampere de 1024 núcleos con 32 núcleos Tensor, 16 GB de memoria integrada y ofrece hasta 157 TOPS (INT8) de rendimiento de computación de IA.
👁️ Percepción visual
La tarjeta hija ECB-309 GMSL admite una cámara de profundidad y tres cámaras gran angular, lo que permite la transmisión de vídeo a larga distancia con baja latencia y excelente resistencia a las interferencias.
🦾 Control de movimiento
La tarjeta hija EtherCAT proporciona el ancho de banda y el rendimiento en tiempo real necesarios para controlar múltiples servomotores. Cada servocontrolador puede controlar múltiples articulaciones, soportando hasta 28 en total, mientras que el protocolo EtherCAT Master integrado permite un control de movimiento fiable en tiempo real.
🧭 Evitación de obstáculos y navegación
Controla los módulos LiDAR, IMU y de posicionamiento con precisión centimétrica mediante Gigabit Ethernet, puertos serie e interfaces I²C/E/S, lo que permite una navegación precisa y la evitación de obstáculos.
🛡️ Detección de seguridad
Controla hasta ocho sensores ultrasónicos mediante puertos serie y E/S digitales para proporcionar una detección de obstáculos fiable y protección de seguridad.
🚗 Control de movimiento del chasis
La odometría de las ruedas se gestiona mediante la interfaz serie. Las señales de fase A/B del codificador se conectan al módulo contador de hardware, que realiza un conteo de pulsos de alta velocidad, mientras que el BRAV-7121 lee periódicamente los valores del contador para obtener la información de movimiento y posicionamiento del robot.
🔌 Interfaces de expansión
El BRAV-7121 también integra dos interfaces CAN 2.0 y una interfaz RS-485 para conectar sistemas de baterías, sensores y otros dispositivos periféricos. Una ranura M.2 M-Key integrada admite almacenamiento SSD NVMe, mientras que las ranuras de expansión M.2 B-Key y Mini PCIe admiten módulos de comunicación inalámbrica 4G, 5G, Wi-Fi 6 y otros, lo que permite la conectividad en la nube y las actualizaciones remotas OTA (Over-the-Air).
Plataforma de software: Un ecosistema completo para la implementación integral
🔥 Compatible con JetPack 6.2 Super Mode, que desbloquea hasta 157 TOPS de rendimiento de computación de IA. Además, integra TensorRT, cuDNN, VisionWorks y el Motor de Percepción Visual, proporcionando una pila de software de IA completa para inferencia acelerada y aplicaciones de visión artificial.
⏱️ El kernel PREEMPT-RT proporciona una base crítica en tiempo real para aplicaciones robóticas complejas, como el control de movimiento y la percepción en tiempo real. Las pruebas de rendimiento demuestran que reduce la fluctuación de latencia para los hilos críticos de varios milisegundos (o incluso decenas de milisegundos) a unos pocos cientos de microsegundos, lo que garantiza un rendimiento determinista en tiempo real.
🤖 Impulsada por ROS 2 Humble, la plataforma incluye un ecosistema de software robótico completo con marcos clave como Isaac ROS, Nav2 y MoveIt 2. Su arquitectura de comunicación modular permite una colaboración eficiente y desacoplada entre los subsistemas de percepción, control de movimiento, navegación y seguridad. Por ejemplo, Nav2 proporciona navegación autónoma y planificación de rutas seguras para el transporte de materiales desde estaciones de trabajo de fábrica hasta vehículos guiados automáticamente (AGV) no tripulados, mientras que MoveIt 2 gestiona la planificación y el control de movimiento para brazos robóticos de 7 grados de libertad (DOF).
🔁 En cuanto al control de movimiento, la plataforma integra una pila de protocolos EtherCAT Master para un control en tiempo real de alto rendimiento. En lo que respecta a la percepción, admite varias marcas de cámaras GMSL de profundidad y gran angular, mientras que DeepStream crea pipelines de IA para el procesamiento de vídeo multicámara, lo que permite un análisis eficiente de datos visuales de múltiples flujos de vídeo. La plataforma también admite modelos de IA desarrollados por el cliente —incluida la detección de objetos, la segmentación semántica y la estimación de profundidad— para identificar y clasificar con precisión los objetos manipulados.
Mediante una solución integral de hardware y software, la plataforma establece un flujo de trabajo completo de extremo a extremo que abarca Escenario → Datos → Modelo → Aplicación, superando los desafíos del despliegue de robots en entornos complejos. Mediante una colaboración fluida con MES, AGV y robots móviles industriales (AMR), permite un flujo de trabajo logístico autónomo integrado, tanto en interiores como en exteriores, que abarca almacenamiento, clasificación, manipulación de materiales y entrega.
Valor de la solución
✅ Aumento del 30 % en la eficiencia operativa
En aplicaciones como la manipulación de contenedores y la clasificación de materiales, los robots completan cada operación 6 segundos más rápido que el trabajo manual, operando las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que mejora significativamente la productividad y libera a los trabajadores de tareas repetitivas.
✅ Alta rentabilidad de la inversión
En aplicaciones de manipulación y clasificación de materiales con alto potencial de retorno de la inversión, la sustitución del trabajo manual ofrece importantes ventajas en cuanto a costes. Un cliente líder en robótica en China ha planificado una capacidad de producción inicial de 1000 unidades al año y ya ha iniciado la puesta en marcha de la línea de producción, marcando la transición de la prueba de concepto (PoC) al despliegue comercial a gran escala.
✅ Mejora dual en seguridad y calidad
Los robots utilizan algoritmos de visión artificial para identificar defectos superficiales mínimos en los productos, garantizando un control de calidad constante; Al mismo tiempo, liberan a los humanos del trabajo físico pesado, reduciendo el riesgo de lesiones laborales.
✅ Redefiniendo la Fabricación Inteligente
Al establecer un flujo de trabajo de circuito cerrado, autooptimizado y basado en datos, la solución mejora continuamente mediante su implementación en entornos reales. La visión final es crear inteligencia integrada con cognición industrial, interacción con el entorno y capacidades de autoaprendizaje, sentando las bases para la próxima generación de fábricas automatizadas.
De la percepción al control. De los modelos de IA a la implementación. De robots independientes a flotas inteligentes.
BRAV-7121: Diseñado para robots de manipulación de materiales. Creado para la fabricación inteligente.
Más información sobre la serie BRAV-7121