W strukturze układu znajdują się:

• 6x Arm Cortex-A78AE 2.0 GHz - obliczenia aplikacyjne i systemowe
• 1x BPU Nash - 128 TOPS (INT8) do inferencji modeli CNN i Transformer
• 4x Arm Cortex-R52+ 1.2 GHz - sterowanie ruchem w czasie rzeczywistym

BPU odpowiada za wnioskowanie modeli AI, w tym modeli sterowania ruchem, MCU realizuje interpolację komend i komunikację o wysokiej częstotliwości, natomiast CPU zarządza systemem operacyjnym oraz aplikacją użytkownika. Architektura umożliwia dynamiczne przełączanie między percepcją a wykonaniem ruchu oraz współpracę modeli dużych i małych.

Integracja BPU o wydajności 128 TOPS z jednostkami czasu rzeczywistego Cortex-R52+ pozwala na realizację warstwy percepcyjnej i wykonawczej w jednej platformie, bez konieczności stosowania zewnętrznych kontrolerów ruchu.

Platforma znajduje zastosowanie w takich rozwiązaniach jak:

• roboty humanoidalne i półhumanoidalne wymagające synchronizacji percepcji i równowagi
• roboty czworonożne oraz dwunożne z dynamiczną stabilizacją ruchu
• manipulatory i ramiona robotyczne realizujące precyzyjne operacje chwytania
• wielokanałowe systemy detekcji wideo i przetwarzania obrazu
• autonomiczne platformy poruszające się w środowisku przemysłowym lub miejskim

Platforma zapewnia kompletne środowisko rozwojowe obejmujące zarówno warstwę sprzętową, jak i programową, umożliwiając szybkie przejście od prototypu do wdrożenia produkcyjnego. Architektura została zaprojektowana tak, aby wspierać pełny cykl życia aplikacji AI – od akwizycji danych, przez trenowanie modeli, aż po ich optymalizację i implementację na urządzeniu brzegowym.

Środowisko obejmuje:

• sprzętową akcelerację modeli AI z wykorzystaniem BPU Nash
• oficjalny pakiet ROS 2 z przyspieszeniem sprzętowym
• narzędzia do adaptacji i strojenia modeli pod konkretne scenariusze pracy
• integrację edge-cloud umożliwiającą realizację zamkniętej pętli danych
• wsparcie dla popularnych modeli AI i operatorów ONNX

Zastosowane rozwiązania umożliwiają efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych platformy oraz ograniczenie narzutu po stronie CPU. 

Platforma umożliwia równoległą współpracę warstwy percepcyjnej, decyzyjnej oraz wykonawczej w ramach jednego systemu obliczeniowego. Dane z czujników wizyjnych oraz komendy użytkownika są przetwarzane przez modele wizualne i semantyczne (LLM/VLM), których inferencja realizowana jest z wykorzystaniem zasobów CPU i BPU. Następnie wyniki interpretacji środowiska oraz intencji operatora przekazywane są do modułu planowania ruchu, gdzie BPU wykonuje obliczenia związane z trajektorią i sterowaniem wysokiego poziomu. Warstwa wykonawcza oparta na jednostkach MCU Cortex-R52+ realizuje sterowanie w zamkniętej pętli, odpowiadając za interpolację komend, kontrolę napędów oraz komunikację o wysokiej częstotliwości z elementami wykonawczymi robota. Taki podział zadań umożliwia efektywne rozdzielenie obciążeń obliczeniowych, ograniczenie latencji oraz zapewnienie przewidywalnego czasu reakcji systemu, co ma kluczowe znaczenie w aplikacjach robotycznych pracujących w dynamicznym środowisku.