Namiesto použitia nástrojov krížovej kompilácie s príslušným nastavením pre takýto prístup môže používateľ jednoducho pripojiť Raspberry Pi k sieti ethernet alebo WiFi a potom zapojiť USB klávesnicu a HDMI monitor do samotnej dosky. Namapovaním do systému Linux, ktorý sa zvyčajne dodáva vo Flash pamäti na zásuvnej SD karte, môže vývojár ľahko získať úplné súpravy nástrojov s otvoreným zdrojovým kódom, ako napríklad Eclipse, a to pomocou jednoduchého príkazu z terminálu. Vďaka týmto nástrojom možno jednoducho upravovať, kompilovať a ladiť aplikácie v prostredí Linux.

Vysoko výkonné zabudované spracovanie

Každá generácia Raspberry Pi priniesla zvýšenie výkonu zabudovaných zariadení. Je to vďaka tomu, že doska používa viacjadrové SoC vyvinuté pre mobilné zariadenia a vývoj jednoduchých aplikácií zvládne aj menej skúsený používateľ, a to všetko za prijateľnú cenu – práve to sú najdôležitejšie charakteristiky, ktorými je Raspberry Pi známe. Raspberry Pi 4 Model B využíva jedno z najsilnejších jadier procesora Arm v štvorjadrovej konfigurácii, pričom ťaží z výhody umiestnenia 28 nm polovodičov s vysokou hustotou, čo umožňuje spustiť každé 64-bitové jadro procesora až do 1,5 GHz. Kombinácia pokročilého superskalárneho jadra, štvorjadrového spracovania a rýchlosti hodín znamená, že doska môže bežať až trikrát rýchlejšie ako jej predchodca Raspberry Pi Model 3 B+.

Široké spektrum periférií s rozhraním HAT

Vyhotovenie SoC a jeho podporných zariadení znamená, že Raspberry Pi 4 obsahuje rad vysokovýkonných periférií. Doska ponúka dva konektory micro-HDMI, z ktorých každý podporuje rozlíšenie zobrazenia až 4K, dva porty USB 3.0, pripojenie gigabitového ethernetu, ako aj pripojenie cez Wi-Fi podporujúce prenos údajov v reálnych aplikáciách rýchlosťou nad 100 MB/s. Okrem toho má Raspberry Pi 4 rovnakú 40-kolíkovú hlavičku GPIO ako predchádzajúce verzie, bežne známe ako rozhranie HAT, s ďalšími prepínateľnými periférnymi zariadeniami UART, I2C a SPI, čo používateľom umožňuje pridať do Raspberry Pi ďalšie vlastné funkcie.

Ideálne pre náročné aplikácie

Ako vysokovýkonná, ale nízkonákladová platforma vyzbrojená bohatou škálou V/V portov je Raspberry Pi 4 schopný podporovať celý rad výpočtovo náročných zabudovaných aplikácií, ako sú umelá inteligencia (AI), strojové učenie, fúzia snímačov či spracovanie videa a zvuku jednotlivo aj spoločne.

V rámci riadenia priemyselných procesov umožňuje strojové učenie vývojárom implementovať nástroje prediktívnej údržby. Napríklad model umelej inteligencie (UI), ktorý Raspberry Pi 4 využíva, má potenciál odhaliť problémy a poskytnúť pracovníkom údržby včasné varovanie pred možnými poruchami, a to na základe analýzy vstupov zo snímačov z monitorovaného strojového zariadenia v reálnom čase. Namiesto toho, aby ste čakali na zlyhanie strojového zariadenia a riskovali prestoje v čase vysokej aktivity, možno použiť aktuálne informácie o stave systému na naplánovanie včasného zásahu, a to vtedy, keď zariadenie možno bez komplikácií odstaviť.

Koncepciu monitorovania stavu zariadení už niektorí používatelia v minulosti skúmali, pričom tradičné prístupy sa spoliehali na vytvorenie algoritmických modelov, ktoré sa používajú na určenie toho, kedy údaje zo snímačov hovoria o príznakoch opotrebenia alebo poruchy. Ukázalo sa však, že takéto modely je ťažké zostaviť a majú určité nevýhody; môžu odhaliť niektoré problémy, ale iné môžu zostať nepovšimnuté, ak nevykazujú charakteristické znaky. Výhodou spracovania údajov založeného na UI je to, že môže nájsť rovnaké vzory/šablóny v komplexných súboroch údajov, ktoré sa samy o sebe nedajú deterministicky analyzovať. Takéto modely zahŕňajú koncepciu fúzie snímačov, v ktorej sú kombinované rôzne druhy vstupov. Použitie fúzie snímačov nie je len o získavaní hodnôt o zrýchlení alebo vibráciách. Údaje o snímanom obraze sa môžu spracovať pomocou strojového učenia a pomôžu tak k zlepšeniu lokalizácie robotov a inšpekčných systémov.

Napríklad v priemyselných aplikáciách počítačového videnia môže inšpektor kontroly kvality na konci výrobnej linky použiť okrem snímok zostaveného výrobku údaje z viacerých snímačov zaznamenaných počas montáže a vyhodnotiť, či môže produkt prejsť na ďalšiu fázu alebo bude vyradený. Takto dokáže model hodnotiť rizikové faktory, ktoré by neskôr mohli spôsobiť poruchu. Napríklad malá chyba povrchovej úpravy nemusí znamenať problém sám osebe, ale ak bola teplota kľúčového procesu na začiatku výroby produktu hraničná, môže to znamenať problém, ktorý treba otestovať ešte skôr, ako bude výrobok pripravený na predaj.

Výhodou použitia platformy, ako je Raspberry Pi 4, je to, že poskytuje vysokú úroveň výkonu potrebného pre aplikácie náročné na údaje. Je to tak vďaka vysokej rýchlosti hodín a štvorjadrovému spracovaniu, ako aj akcelerátorom (SIMD) s jednoduchými príkazmi, ktoré sú integrované do architektúry Arm A72.

Ekosystém s otvoreným zdrojom

Keďže na Raspberry Pi môžu bežať štandardné distribúcie Linuxu, vývojári môžu využívať rovnaké vývojové platformy, aké sa používajú na vytváranie serverových aplikácií. Tým sa otvárajú dvere nástrojom strojového učenia, ako sú Tensorflow od spoločnosti Google, Caffe od Berkeley AI Research Caffe a iným. YOLO ponúka podporu na detekciu objektov v reálnom čase a bol použitý v mnohých výskumných projektoch na automatizované riadenie. DeepSpeech je nástroj spoločnosti Mozilla na prevod reči do textu a využíva architektúru rekurentnej neurónovej siete (RNN), ktorá sa často využíva v úlohách súvisiacich so spracovaním zvuku. Tieto a ďalšie modely sú voľne dostupné ako open source napr. na Github.

Mobilenet sa stal častou voľbou medzi vývojármi zabudovaných systémov, ktorí sa zameriavajú na Linux, pretože ponúka efektívny kompromis medzi efektívnosťou a účinnosťou v rámci mobilných platforiem. Inovácia na Raspberry Pi 4 poskytuje takmer štvornásobné zvýšenie rýchlosti inferencie v porovnaní s predchádzajúcou generáciou hardvéru a je schopná konkurovať vyhradeným zabudovaným platformám DDN, ako je Jetson Nano od nVidia.

Aj keď Raspberry Pi 4 poskytuje zvýšený výkon pre aplikácie ako DNN, dôležitým krokom vo vývoji účinných aplikácií strojového učenia je predspracovanie. Pokiaľ ide o obrazové údaje, rad obrazových snímačov poskytovaných zabudovanou jednotkou grafického procesora (GPU) pomáha zvyšovať priepustnosť. Prostredníctvom nástrojov ako OpenCV možno rad snímačov nasadiť na bežné úlohy spracovania obrazových bodov, ako je „rozbalenie“ obrazu a modifikácia osvetlenia. Obdive tieto vlastnosti výrazne zlepšujú presnosť Mobilenetu a ďalších rozpoznávacích a detekčných modelov a kompenzujú nie ideálne umiestnenie kamery alebo náročné svetelné podmienky. Hardvérová podpora protokolov, ako je H.265, umožňuje kompresiu obrazových a zvukových údajov na posielanie do iných zariadení v sieti, ktoré poskytujú ďalšie služby rozpoznávania alebo spracovania alebo sa jednoducho používajú na podporu spotrebiteľských aplikácií.

Potenciál pre prepojené aplikácie

Raspberry Pi 4 má funkcie, ktoré možno použiť na vytvorenie prepojených zariadení, napríklad inteligentného zrkadla alebo nástenky v domácnosti. To ponúka užitočnú kombináciu inteligentných reproduktorov so zariadením, ktoré dokáže reagovať nielen na zvuk, ale aj na živý obraz z kamery. Zatiaľ čo sa používateľ pozerá do zrkadla, aby si upravil vlasy alebo odev, model strojového učenia bežiaci v Raspberry Pi porovná jeho tvár s tými, ktoré má uložené vo svojej databáze. Ak nájde zhodu, môže vyhľadať relevantné informácie a napríklad pomocou modulu Google Assist získať softvér na prevod textu na reč a informovať používateľa o počasí, správach, nadchádzajúcich pracovných úlohách a pod. Zároveň môže zobraziť dôležité záznamy denníka alebo čas odchodu nasledujúceho vlaku alebo autobusu. Ako zariadenie v sieti môže zrkadlo fungovať aj ako brána a prenášať informácie do tabletu alebo telefónu používateľa prostredníctvom Bluetooth alebo WiFi.

Raspberry Pi nemusí byť namontovaný za zrkadlom, ale napríklad na domácom serveri, ktorý monitoruje bezpečnostné alarmy a merače energie a zároveň poskytuje služby rozpoznávania obrazu a zvuku zrkadlám využívajúcim zabudované kamery a mikrofóny, ktoré na šifrovanie údajov v reálnom čase využívajú kompresiu H.265.

Podobné konfigurácie možno uskutočniť aj v priemyselnom prostredí. Napríklad monitorovací systém výroby môže byť nasadený v module komunikačnej brány, ktorý poskytuje výpočtové služby kamerám namontovaným na rôznych miestach prevádzky. Tie sú pripojené na bránu alebo priemyselný server, pričom vykonávajú úlohy spojené s rozpoznávaním a analýzou obrazu, keď produkty prechádzajú pod nimi. Alternatívne môžu byť výpočtové funkcie nainštalované do modulov počítačového videnia, pripojených k obrábacím strojom alebo inšpekčným systémom, aby sa v prostredí s vysokorýchlostnými aplikáciami znížilo oneskorenie. Prostredníctvom rozširujúcich portov HAT môže Raspberry Pi poskytovať podporu priemyselným sieťam a prevádzkovým zberniciam, ako sú CAN, Modbus, Profibus a EtherCAT, čo uľahčuje integráciu modulu do existujúcich infraštruktúr.

Zásobníkové aplikácie pre zabudované systémy

Ďalšou výhodou použitia dosky s podporou Linuxu je schopnosť umiestniť softvér do zásobníkov (container) pomocou Docker a podobných nástrojov. Zásobníky, ako sú tieto, uľahčujú nasadzovanie aplikácií poskytovaním konzistentného obrazu operačného systému v rôznych implementáciách hardvéru. Zvyšujú tiež bezpečnosť tým, že umožňujú izoláciu aplikácií vo vlastných zásobníkoch. Uľahčuje to integráciu softvérových modulov od rôznych dodávateľov do jedného systému, čím sa zabezpečí, že sa navzájom nerušia. Aby sa ďalej zlepšila odolnosť proti neoprávnenému prístupu, pridávajú sa ako bezpečnostné prvky prispôsobené verzie existujúcich modulov Pi, ako napríklad Avnet SmartEdge IoT Gateway, založené na TPM 2.0. Napríklad prostredníctvom podpory šifrovania verejným kľúčom modul TPM 2.0 zabezpečuje, aby sa zavádzali iba schválené operačné systémy.

Dlhodobá podpora a silná značka

Aj keď bol Raspberry Pi pôvodne vyvinutý pre potreby vzdelávania, jeho expanzia do priemyselných aplikácií bola sprevádzaná deklarovaním záruk na dodávku tovaru, ako to trhy vyžadujú. Vďaka tomu je zaručené, že každá generácia Raspberry Pi bude vo výrobe najmenej päť rokov.

To, či sa Raspberry Pi udomácni aj v priemyselných aplikáciách, samozrejme nie je len o výkone. Reputácia samotnej značky, ktorá vznikla s cieľom vytvárať príležitosti a rozvíjať vzdelávanie v elektronike, je zárukou kreativity a inovácií, nehovoriac o spoľahlivosti. Príbeh spoločnosti Raspberry Pi spájajúci nízke náklady, vysoký výkon a silnú kompatibilitu s vývojovým prostredím stolných počítačov a serverov je obdivuhodný. Raspberry Pi sa môže bez kompromisov stať srdcom mnohých zabudovaných riešení.

Ankur Tomar
regionálny marketingový manažér
www.farnell.com