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RoboMaster机甲大师——视觉组——计算平台的选型与感想（主流几款）

2023-05-16

RoboMaster机甲大师——视觉组——计算平台（工控机）的选型与感想（主流几款）

FOR THE SIGMA
FOR THE GTINDER
FOR THE ROBOMASTER

简介：

本篇文章主要介绍在进行图像处理时，作为核心处理的计算平台的选型与自己的一些使用感想，同时也罗列了一些RM比赛中常见的几个计算平台（机载PC）。由于博主并非专业人士（目前暂时没有从事相关专业的决定），可能在叙述时会有一些相关专业知识错误的发生，希望读者可以反馈，博主会接收建议并修改错误，谢谢。

操作系统版本：
Windows10

更新：

2020.9.18 更新了2020赛季用后感

内容：

一、计算平台与其主流的几款平台

其实博主也并不确定它叫什么名字，计算平台也好，机载PC也好，视觉处理板子也好，它的作用只有一点，代替庞大的电脑，安放在机器人或是某个设备身上，使其可以自行运行（简单来说，就是运行的设备）来实现相应的功能，其优点为体积小，方便携带，重量轻等。

名字说明特点备注
NUC英特尔推出的移动便携式计算平台，之后又推出了冥王峡谷CPU强劲，但是GPU比较弱，同时nuc体积较小（冥王峡谷长方形且体积较大）
minipc继承NUC的传统，但是体积更加小，同时更轻便CPU继承NUC，GPU根据每个厂商的情况，结构一般为定制盒装的，成本比偏高
工控机这种一般为实验室使用的低成本高效益的计算平台,一般用于工厂之类的CPU可能要略差于NUC和minipc，但是够用，体积英特尔系列中最小的也是最轻的，同时散热性出众，成本较低
Jetson TX2英伟达推出的计算平台，主要应用于人工智能与图像处理等方面在同等价格上，CPU比较弱。GPU强劲，体格较小，安装在机器人时需要自己定制外壳，成本较高
妙算1&2DJI所推出的机载计算机，主要应用在无人机上面机载计算集群，CPU较弱，GPU较强（继承了Jetson TX2的性能），同性能上，成本是最高的（6999￥不打折的话）

一、NUC

在这里插入图片描述技术规格上：
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  • NUC（以英特尔® NUC 8 主流 G 套件 (NUC8i7BEH)为例子）
    • 性能
      • CPU采用第八代英特尔酷睿i7-8559U是（四核八线程）内存DDR16G 2666，后期可以扩展至32G的，显卡则是英特尔本家的Graphics655，当然若是追求AMD x64的话可以用NUC8i7HNK（冥王峡谷，采用的AMD Radeon RXVega M GL 4G），硬盘则是海康威视128G/256G/512G 固态，速度可达3K Mb/s ,在性能上来说NUC在运用CPU上的处理的话是很划算的，但是由于设定的并没有考虑过多GPU的使用，所以在做一些深度学习和人工智能的话确实并不好，但是可以勉强能用就行。
    • 感想
      • 没有啥感想， 没用过这东西，等以后用过再填写吧。

二、各个品牌的minipc

在这里插入图片描述技术参数

在这里插入图片描述

  • minipc（以Miso的minipc为例子）
    • 性能
      • CPU采用第八代英特尔酷睿i7-8565U是（四核八线程）内存DDR16G 2666，后期可以扩展至32G的，显卡则是英特尔本家的鋭炬显卡，硬盘则是东芝128G/256G/512G 固态 ，由于继承了NUC的特点，显得更加小巧化与办公化，运行视觉处理什么的十分猛，但是唯一不好的就是GPU是真的弱，恐怕NUC都比它好一些，但是胜在体积与重量比NUC小，这些缺点还是可以接收的。
    • 感想
      • 买的16G 256G的，感觉十分舒适的一批，比起科研产品，个人感觉这东西更像是一种中国本土化的办公产品，追求性能的同时也追求舒适，唯一不好的就是这东西要安装在机器人上面的话可能需要进行外壳重新定制或是打造一个固定架安置在上面，同时成本要低于NUC，但是手感要高于NUC，在相同性能板子下，工控机可能要比minipc跟符合成本控制与性能需求，目前个人使用起来最舒服的就是上面链接的那个，有读者有更好的建议

三、各个品牌的工控机

在这里插入图片描述技术参数：
在这里插入图片描述

  • 工控机（以讯辰的J1900工控机为例子）
    • 性能
      • 继承了NUC的特点，比起minipc上，稍微配置低了，但是成本跟着也降下去了，同时搭载多大6个USB口和其他功能口，更加注重工业方面而不是办公方面，外观手感还行（对于工科或者理科生来说这确实很美），相比于普通的minipc，工控机自带有看门狗（256级）。
    • 感想
      • 没有买过，但是准备在今年试试这种东西，若可以的话准备安装在地面部队的机器人上面（CPU强劲），同时价钱也还在接收范围内（8G内存 240G固态 1250￥）（这个坑留着等明年比完赛在写）

四、英伟达的Jetson系列

在这里插入图片描述
技术参数：

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  • Jetson TX2
    • 性能
      • 我滴乖乖，256CUDA就能说明它的GPU处理能力有多强了，旁边AMD卡够用，同时还设有多个结构，唯一不好的就是CPU被牺牲掉了，可以说这东西是应用在无人机或是工业机器人上面的首选，更别提2018年出的xavier了，这是一张妥妥的加速卡，但是需要注意的是，这东西需要自己弄个壳，而且成本较高，比NUC贵800~1000左右，同时用在CPU上会略显不发榨干它的性能。
    • 感想
      • 没有买过，只是听其他战队说挺好用的就是有的东西不兼容，在去年2019整个赛季的论坛调查中tx2使用人数也不占少数，等有缘在填坑吧

五、DJI大疆创新的妙算系列

在这里插入图片描述
技术参数：

在这里插入图片描述- 以manifold2为例（下面简称MF2G）

  • 性能
    • DJI今年推出的一款产品，重量230g，916135mn，套用了TX2的处理器（当然MF2C的套用了i7-8550U），在GPU上肯定没得说的，内存8G DDR4 1333Mhz比较中规，128G固态满足基本需求（主要你别乱用），网线接口wifi基本继承了妙算1的，USB有三个其中两个为3.0一个为2.0，勉强够用，功率挺不错的3~25W，对温度也有很好的掌控，优点是强大的GPU处理与阉割的CPU，但是好在还有一个MF2C版的填这个坑。唯一不好的可能就是成本太贵，没打折就跟买了个稍好一点的游戏本一样，128G的感觉可以再来一个256G的（强迫症，怕不够用），用在无人机上可能会有奇效。
  • 感想
    • 没有买过，但是很快我就会拥有了（迷之微笑），数据上来看确实挺可以的，特别是从无人机上来说。（目前留坑，等用过再填吧）

计算平台性能主要指标

1、成本（工控机3000以内都可以）
2、处理器（i57代，有钱上i7）
3、内存（一般8G够用）
4、硬盘空间（之前我买的是256G的但是个人觉得120G左右就够用了，甚至是80G都够用）

最后放一下2019赛季的论坛我发出的调查结果（虽然这东西并不能代表权威的，但是至少可以看出一部分参赛队们的选择情况）
在这里插入图片描述2020赛季用的是一般的minipc，杂牌的，i5配置8G128G，效果还能接受，处理帧率在100~150左右，散热可能需要改进一下，但是比赛的时间应该是能坚持下去的，个人推荐可以试试i7的，或是买一台DJI妙算2（这个不强求，因为有的队伍需求并不高，根据自身情况决定吧）

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