ORIN+FPGA高速采集AI智能处理板

ORIN+FPGA高速采集AI智能处理板

一、设计初衷

为什么要设计一款ORIN+FPGA的板卡呢,我们在跟客户交流的过程中发现,客户的需求是多方面的,痛点和烦恼也是各种各样。略举几个例子。

案例1:在钢铁厂做机器视觉的客户反映,基于PC机加显卡的检测方案,不仅成本高,体积大,关键是那种场合温度比较高,有时会出现死机的现象,虽不频繁,一个月出现一两次。很堵心。

案例2:在矿山做皮带撕裂检测,空间很狭窄,放一台PC机很困难,放一台小的没法插显卡,没显卡GPU加速,算力不足,检测算法只能简化,效果不理想,另外关键是那种场合温度湿度都很大,尤其是灰尘,导致设备经常出问题,出问题最多的就是内存和显卡,千奇百怪,苦不堪言。

案例3:无人机应用,我问客户,为什么不用RK3588+FPGA的方案,客户说,RK3588的6T的算力太低了,相对与Coaxpress接口,6500万像素的相机,RK3588+FPGA的方案,是既采集不进去,算力也不够,还是Orin nx 16G 157T的算力,再加上Nvidia cuda良好的生态,更有把握。

案例4:跟几个做直播,导播录播的客户聊,他们反映,基于PC机的方案,需要插好多种卡,比如SDI采集卡,HDMI采集卡等,体积庞大,重量很重,太不便于携带,还容易死机,越是直播的时候,越紧张越死机,提心吊胆的耽误大事。而基于嵌入式的方案,则算力不够,功能太单一,连起码的4K @60帧 12G SDI 采集很难做到,更别提H.265编码了,根本无法与高档摄像机连接。

案例5:做软件无线电SDR的朋友,则跟我反映,现在的SDR方面的板卡,AI处理能力普遍欠缺,而国外的技术,已到达了智能频谱感知,构建“射频感知-数据处理-AI决策”的闭环。相比传统SDR的离散架构,其统一内存设计将数据交互时延,使AI模型能实时调用射频数据,实现从“被动响应”到“主动预测”的质变。 对科研人员与企业而言,需要构建一个单板就可以实现SDR+AI 的系统,其核心价值在于“一站式验证”: 硬件集成:覆盖从射频(支持多频段)、FPGA(实时处理)到AI算力(Jetson Orin)的全链条,无需担心组件兼容性问题, 软件生态:支持PyTorch、TensorFlow等主流AI框架,与GNURadio等SDR工具无缝对接,Python接口简化二次开发,使算法从设计到验证的周期大幅缩短。

经过了一年多的酝酿,跟很多客户进行了沟通,我们开发了一款ORIN+FPGA的板卡,配合各种FMC接口板,满足多个应用场景的需求。FMC接口板只是应用了FMC连接器,并不是标准的FMC板卡的大小和形状,接口板的大小和形状配合ORIN+FPGA板的大小和形状。在这里解释一下,我们在设计之初,打算采用核心板+底板的传统方式,但发觉这种方式需要客户做的事情太多,需要做一个底板,需要做相关的底层驱动。所以我们最终考虑决定采用主板+接口板的形式,并还可以为客户定制接口板,写底层软件,可以使客户聚集精力,仅仅开发自己有创新的部分技术,极大的减少了客户的工作量,减少了产品研发的风险,加快了产品上市时间。我们初步考虑了,下述应用场景:

1、通过FPGA的FMC接口,做Cameralink接口板,Coaxpress接口板,10G万兆网接口板,连接面阵和线阵相机,把orin应用到机器视觉领域。特别适合空间有限,潮湿,粉尘,高温高寒,振动,复杂电磁环境等场合。

2、用FPGA的FMC接口,做12G SDI接口板和HDMI接口,把orin应用到广播视频,医疗,教育,导播直播录播领域。

3、通过FPGA的FMC接口,连接ad9361,adrv9009接口板,把orin应用到AI+软件无线电领域。

4、通过FPGA的FMC接口,做jesd204b接口板,连接高级A/D和D/A芯片。做模拟信号采集和智能处理,应用于分布式光纤信号处理和其他各种A/D和D/AD的场合。

5、通过FPGA的FMC接口, ,连接24bit高精度A/D,用于IEPE振动监测,用于大型旋转设备和风电机组运行监测。

6、机器人,无人机。

二、板卡架构

板卡采用ORIN+FPGA架构,ORIN是英伟达公司专为边缘AI和机器人设计的嵌入式芯片,采用7nm工艺,单颗算力达157TOPS,支持多传感器并行处理‌,算力功耗不同,我们这个板,可以选装

ORIN NANO 4G模块

ORIN NANO 8G模块

ORIN NX 8G模块

ORIN NX 16G模块

FPGA采用XILINX的Kintex UltraScale+系列的XCKU5P-2FFVB676I或者Xilinx Artix UltraScale+的XCAU15P-2FFVB676I,引脚兼容,只是后者可以实现PCIe Gen4 16GT/s,可以实现更快的PCIe通信速率。架构图如下:

本产品现货销售,为客户定制各种接口板,承接相关项目,如有需求,可以私信我。

三、ORIN简介

ORIN NANO:

ORIN NX:

算力:

四、FPGA简介

Kintex UltraScale+ XCKU5P-2FFVB676i FPGA和Artix UltraScale+ XCAU15P-2FFVB676i FPGA

XCKU5P-2FFVB676i

XCAU15P-2FFVB676i

System Logic Cells  

474,600

170,100

CLB Flip-Flops

433,920

155,520

CLB LUTs

216,960

77,760

Max. Distributed RAM (Mb)

6.1

2.5

Block RAM Blocks

480

144

Block RAM (Mb)

16.9

5.1

UltraRAM Blocks

64

UltraRAM (Mb)

18.0

CMTs (1 MMCM and 2 PLLs)

4

3

Max. HP I/O

208

156

Max. HD I/O

96

72

DSP Slices

1,824

576

System Monitor

1

1

GTH Transceiver 16.3 Gb/s

0

12

GTY Transceivers 32.75 Gb/s

16

Transceiver Fractional PLLs

8

6

PCIE4 (PCIe Gen3 x16)

1

PCIE4C (PCIe Gen3 x16 /

Gen4 x8)

1

100G Ethernet

1

I/O Pins

304

228

五、板卡简介

ORIN侧DisplayPort 显示接口。

ORIN侧4X USB3.0 接口。

ORIN侧 RJ45千兆网接口。

ORIN侧 USB Type-C接口。

ORIN侧 1T SSD固态盘,读取3180MB/s,写入2960MB/s。

ORIN侧 5G全网通模块和WIFI模块。

FPGA侧 2GB DDR4-2600存储器。

FPGA侧 双QSPI flash MT25QU256xxxx。

FPGA侧 单端80MHz,差分200MHz,以及SI5328B-C-GMR时钟。

板载FMC接口,10lane GTY 和54对LVDS。

板卡要求工业级芯片。结构满足抗震要求。

六、物理特性

工作温度:ORIN模块宽温度范围运作:-25°C ~ 70°C,其他部分工业级-40℃~+85℃。

工作湿度:10%~80%

供电要求

单电源供电,整板功耗:40W

电压:DC +12V,5A

纹波:≤10%

板卡尺寸;186mm x  115mm。

七、参考机箱

为了方便用户使用,为客户定制了机箱,如下图,还有一个比这个小点的,同样可以满足,板卡设计的时候,就与厂家沟通,板卡的尺寸就是按照机箱尺寸设计的。并可以根据用户的要求,随意开孔和安装散热风扇和鳍片。

八、FMC连接器相关原理图

2025-12-02

Read more

企业级低代码开发神器:JeeLowCode完整使用指南

企业级低代码开发神器:JeeLowCode完整使用指南 【免费下载链接】jeelowcode🔥JeeLowCode 【企业级低代码】 是一款专为企业打造的低代码开发框架《免费商用》,以低代码为核心,实现快速开发。提供可视化界面,拖拽组件即可搭建应用,无需复杂代码编写,极大提升开发效率。 项目地址: https://gitcode.com/jeelowcode/jeelowcode 在当今快速变化的企业环境中,JeeLowCode低代码开发平台正成为企业数字化转型的利器。通过可视化拖拽和组件化开发,企业可以在数小时内搭建出原本需要数周开发的应用系统。 为什么选择JeeLowCode? 极速开发体验 JeeLowCode低代码开发平台让企业应用开发变得前所未有的简单。只需通过可视化界面拖拽组件,配置业务逻辑,即可快速生成功能完善的管理系统。无论是客户关系管理、库存管理还是业务流程审批,都能在短时间内完成部署。 企业级功能特性 平台提供完整的多租户数据权限体系,确保不同企业客户数据的安全隔离。同时支持MySQL、Oracle、PostgreSQL、达梦等多种数据库,满足企业

Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

一、背景说明 Clawdbot可以24小时待命(参考配置方式:Clawdbot(Moltbot) windows安装配置教程(含各种问题处理)),但是网页端使用起来比毕竟没那么方便,然而clawdbot支持多种渠道交互,这也正是这个AI助理的魅力所在,想想飞书发送一个消息,一个任务就完成了,这不就是老板指挥我做事的方式吗,来赶紧体验一波老板的感觉~ 二、飞书机器人创建 飞书开放平台构建机器人:https://open.feishu.cn/ 记录App ID 和 App Secret,一会要用: 三、自动安装插件 项目地址:https://github.com/m1heng/Clawdbot-feishu 这时候,就可以发挥clawdbot的能力了,直接让clawdbot给我安装: 我要安装飞书机器人,帮我按照这个命令安装:Clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 到这个过程有点慢,安装了好一会没反应,我开始问了: 又过了好一会没反应,

不是机器人,是数字员工:OpenClaw 核心逻辑全景解析

不是机器人,是数字员工:OpenClaw 核心逻辑全景解析

当AI智能体概念持续升温,OpenClaw以一场“范式革命”从众多产品中脱颖而出——它不是只会机械响应指令的机器人,而是能自主思考、主动执行、全程闭环的“数字员工”。从GitHub星标4个月突破24.8万的增长奇迹,到A股概念板块逆势活跃,再到百万智能体在专属社交平台自主互动,OpenClaw的爆火绝非偶然,其背后的核心逻辑的是对“AI从对话到执行”的深刻重构。本文将从本质定位、技术架构、核心能力、应用落地到产业现状,全景解析OpenClaw的运行逻辑,带你看懂这款现象级产品如何重新定义AI生产力。 一、先厘清:OpenClaw 不是机器人,是“会干活的数字员工” 很多人初次接触OpenClaw,会将其与传统机器人、对话式AI混淆,但三者的核心差异,恰恰是理解OpenClaw的关键。首先要明确:数字员工≠机器人,更≠普通对话AI。 传统机器人(无论是工业机器人还是服务机器人),核心是“被动执行预设指令”,缺乏自主决策能力,只能在固定场景完成单一重复动作,比如流水线组装、固定话术应答,无法应对复杂多变的任务场景;普通对话AI(如ChatGPT、

多源融合定位入门到精通:无人机GPS/北斗标定、抗干扰与精度提升全攻略

多源融合定位入门到精通:无人机GPS/北斗标定、抗干扰与精度提升全攻略

在工业无人机的所有性能指标中,定位精度是决定任务价值的核心。巡检需要精准悬停、测绘需要厘米级定位、返航需要米级落点、安防需要稳定跟踪。然而绝大多数团队都会遇到:定点飘、航线弯、信号弱、高楼丢星、磁场干扰、返航偏差大等问题。很多人将这些问题归咎于 GPS 模块质量差,实际上,80% 的定位问题来自安装不规范、环境干扰、未做融合标定、多传感器不同步、坐标系不统一。 一、定位为什么会飘?底层原理科普 无人机定位依靠卫星信号(GPS、北斗、GLONASS),但现实环境充满干扰因素: 信号遮挡:高楼、树木、桥梁、山体遮挡卫星信号。多路径反射:信号经地面、墙面反射后产生虚假位置。电磁干扰:电机、电调、电源、数传产生磁场干扰。传感器不同步:GPS、IMU、罗盘时间戳不一致。未现场标定:出厂参数无法适应实际环境。