マシンビジョンデータを����なくTSNで通信可�Δ�SOMをAMD/Xilinxが提供
�噞��ロボットに使うマシンビジョンに向け、AMD/XilinxはCPU内�鼎�FPGAであるSoC、「Ultrascale+」チップを搭載したカメラモジュールに��を入れている。いわゆるフレームグラバーと言われる画�欺萢�ボードを、�}のひらに4��のカメラが載るほど小さくした。カメラを賢く小型にすると工場の�攵掚がぐんと�屬�る。そのロードマップを��らかにした。
図1 AMD AEC Group（旧Xilinx）DirectorのChetan Khona��(hu━) 出�Z：井之�屮僖屮螢奪�リレーションズ
さまざまな工場での外�荼��h試�xは未だに人間の�`によるチェックが�Hい。例えば、工場において、適切な量が����に入っているか、ラベルにインク汚れがないか、����外�茲��aや�L(f┘ng)けはないかなど、����基��を満たしているかどうかをカメラが判定できれば省��化は進む。マシンビジョンは様々な工場で�~単なラベルの読み�Dりなどに使われてきたが、もっと賢く、もっと人間の�`と�Nに�Zづけることで省��化できる。
旧XilinxでISM 担当ディレクタのChetan Khona��(hu━)（図1）は、こういったISM（Industrial, Scientific and Medical：�噞、科学、医��）�x場向けロボットのマシンビジョンを賢く、しかももっと高�]に処理するためROS（Robot Operating System） 2を搭載した小型ボード「Kria SOM（System on Module）」����の��(j┤ng)来�気砲弔い童譴辰拭�Xilinxは最�ZAMDに�A収され、AEC （Adaptive, Embed, Computing）Groupという�靆腓砲覆蝓△修��靆臘垢�旧XilinxのCEOであったVictor Peng��(hu━)である。ここではわかりやすくするため、Xilinxという社�@で統�kする。
ISM�x場での�噞向け、医��向け、サイエンス（組み込み）向けはTime to Market（T2M）が長く、5〜6�Qかかることが�Hい。T2Mの�](m└i)縮化を狙い2021�Q4月にアプリケーションを格納し、リリースした。さらに10月にはドイツのシュトゥットガルトで開かれたマシンビジョンのトレードショーにおいてマシンビジョン��4�|類の小型カメラを�t��(j┤)した。
![創�]とイノベーションの��(c┬)去と未来 / AMD/Xilinx](/archive/editorial/technology/img/TFA220225-01b.gif)
図2 ロボットのインテリジェンス化に向かうロードマップ 出�Z：AMD/Xilinx
このISM�x場の中でも��にロボット�x場に的を絞るようになった。ロボット�x場はインテリジェンスが��(d┛ng)く求められるからだ。このため、オープンソースの�O��システムからモジュール式の�@��ハードウエア（今�vのKria SOM）、VR/ARを使ったリアルタイムシミュレーション（すなわちメタバース）、AIメソッドなどへと進化の��画が見えている（図2）。こういった進化を通して、予��(m┬ng)保��を行えるようなテクノロジーへとつながっていく。ロボット��のOSであるROS 1ではリアルタイムを�eったソフトウエアスタックが少なかったが、ROS 2ではすべてのソフトウエア����がリアルタイム性を�eつようになった。
Xilinxが���TするKria K26 SOMモジュール（図3）は、ROS 2を搭載した小型ボードであり、KRS（Kria Robotic Software Stack）を介してXilinxのアダプティブコンピューティングを�W(w┌ng)��することでカスタム化が図れ、差別化できるようになる。
![KRS: �噞��ロボティクス向けにハードウェアでROS2を高�]化/ AMD/Xilinx](/archive/editorial/technology/img/TFA220225-01c.gif)
図3 ROS 2を搭載した小型ボードKria K26でロボットのインテリジェント化を�`指す 出�Z：AMD/Xilinx
さらにこれからの工場内のネットワークでは、リアルタイムで�U(ku┛)御するシステムが��(d┛ng)く求められている。TSN（Time Sensitive Network）は、工場内の機械同士をつなぐネットワークにEthernetを使い、����なくリアルタイムで機械内�陲離札鵐気肇▲�チュエータ間や、機械同士を通信できるようにする�\術である。「TSNは未来工場で使われる�_要な�\術」とKhona��(hu━)は位����けている。
それだけではない。工場内ではTSNのような�~線ではなく無線によるフレキシビリティも求められている。いわゆるローカル5Gがそれである。無線でつなぐ��(sh┫)が通信は便�W(w┌ng)で、しかもスケーラビリティが��要な場合にはローカル5Gの無線ネットワークで工場内の機械同士や、作業�^のモバイル端��と機械との通信などには�~効な�}段となる。
図4 ローカル5GとTSNを通信できるようにするIPを開発中 出�Z：AMD/Xilinx
そこで、Xilinxは5GとTSNをつなげるようにするため、5G-TSNブリッジと�}ぶトランスレータを開発中である（図4）。�~線と無線とでは最下層の�駘�層にそれぞれのチップが位��するが、その�屬離譽ぅ筺爾縫肇薀鵐好譟璽燭���く。TSNのシステムでは、データリンク層内でパケットストリームへのメンバーユーザーを識別し、その�T果トラフィックタイプの違いを区別する。この識別を����や変動なく行うにはパケット1個ずつ指定された��(sh┫)法で解析する��要があるとしている。�Q内にはそのIPコア開発を終え����化したい、とKhona��(hu━)は述べている。
