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ASR-D501 自主飛行運算大腦

本頁面提供研華無人機模組解決方案的展示總覽。此展示搭載 ASR-D501 (QCS6490) 平臺，結合了邊緣人工智慧運算、感測器以及飛行控制器整合。

ASR-D501 主要特點​

ASR-D501 是一款精巧的工業級單板電腦，搭載 Qualcomm QCS6490 晶片，專為自主無人機設計作為其邊緣運算與任務電腦。

  • 低功耗的高 AI 效能：配備 8 核心 Kryo 670 CPU（最高可達 2.7 GHz）、Adreno 643 GPU，以及專屬的 NPU，可提供高達 12 TOPS 的邊緣 AI 運算能力－非常適合用於即時視覺處理與避障，且不會過度消耗飛行電池的電量。
  • 多樣的無人機感測器與視覺連接介面：原生支援多達 5 個 MIPI-CSI 相機輸入以及雙 USB Type-C 介面，可直接連接相機、MIPI 感測器和 LiDAR。
  • 無縫整合飛行控制器：內建 2 個 CAN-FD、3 個 UART 以及 2 個 I2C，支援透過 MAVLink 通訊協定與飛行控制器進行通訊。
  • 最佳化的無人機與機器人軟體堆疊：支援 Ubuntu 與研華 Robotic Suite，並相容 ROS 2 與 MAVROS/MAVSDK。
  • 適應多元環境的可靠性：支援 -20°C 至 70°C 的操作溫度範圍，確保無人機能在各種極端天候條件下維持穩定的飛行運作。

硬體平臺與元件​

實體展示採用以下主要硬體元件：

  • 運算平臺：ASR-D501 (Qualcomm QCS6490)
  • 飛行控制器：Pixhawk® 6C 或 CubePilot Cube Orange+
  • 3D 相機：Orbbec Gemini 335Lg (USB) 或 Realsense D457 (USB)
  • IMU：Xsens MTi-630 或 Xsens MTi-320
  • 2D LiDAR：OASAB0649/ OASAB0702
  • MIPI 相機：Thundercomm IMX577 相機模組
D501_Drone_Demo_Hardware

環境設置​

在執行展示範例之前，請先完成幾個前置步驟以確保系統環境正確配置。

1. 設置 Swapfile（建議）​

強烈建議設置 Swapfile，以避免在執行密集 AI 推論任務或編譯大型軟體套件時發生記憶體不足的問題。

# 配置 16GB 的檔案作為 swapfile
sudo fallocate -l 16G /swapfile

# 設定正確的權限，僅允許 root 進行讀寫（安全性要求）
sudo chmod 600 /swapfile

# 將該檔案設定為 Linux 置換區
sudo mkswap /swapfile

# 啟用 Swapfile 以立即開始使用
sudo swapon /swapfile

# 將 Swapfile 設定新增至 /etc/fstab，以便系統重新開機後依然生效
echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

# 驗證 Swapfile 是否已啟用並檢查目前的記憶體使用量
free -h

2. 安裝 ROS 2 Jazzy​

本範例展示中的元件與飛行控制整合皆相依於 ROS 2 架構。

請參閱 ROS 2 Jazzy 官方文件 中的說明，以在您的系統上安裝 ROS 2 Jazzy。

展示範例總覽​

此展示範例內容分為五個主要區塊，皆運行於 ASR-D501 上。

1. MIPI 相機範例​

此範例展示利用直接連接至 ASR-D501 的 IMX577 MIPI 相機進行即時視覺檢測與物件偵測。

<參考範例 – 即將推出>

2. 障礙物迴避概念（ASR-D501 上的 USB 相機推論）​

此範例展示在無人機上結合 AI 感知能力並做導航決策。在完整的實體展示範例中，ASR-D501 會處理 RGB 與深度資料以估算障礙物資訊， 並告訴飛行控制器障礙物資訊。接著，飛行控制器會執行飛行控制與馬達驅動。

為供開發人員參考，我們提供了一個專注於 AI 感知階段的推論指南。

  • AI 推論： 使用 YOLO 模型處理相機串流，以偵測物件（例如鳥類或行人），並透過 NPU 加速。
  • 動作與控制概念： 根據所偵測到物件的位置與距離，ASR-D501 會計算所需的避障指令或飛行設定點， 並將其傳送至 Pixhawk 飛行控制器。 飛行控制器仍負責姿態控制與馬達輸出。 The flight controller remains responsible for attitude control, motor mixing, and motor outputs.

立即嘗試: 我們提供了範例，說明如何在 ASR-D501 上建立障礙物迴避概念。
👉參考範例 – 基於 Qualcomm AI Hub 模型在 ASR-D501 上實現避障功能

3. LiDAR 系統​

展示二維空間映射與長距離偵測能力。

<參考範例 – 即將推出>

D501_Drone_Demo_LiDAR

4. Xsens MTi-630 IMU 儀表版​

提供即時姿態估測與 9 軸感測器監控，確保飛行控制的穩定性。

<參考範例 – 即將推出>

D501_Drone_Demo_IMUdashboard

5. ASR-D501 系統監控器​

用於在複雜 AI 運算與多重感測器處理期間追蹤系統資源使用率的使用者介面。

  • **監控統計數據：**追蹤即時指標，例如 CPU 使用率以及各個運算單元（CPU、GPU、NPU）的溫度。


<參考範例 – 即將推出>

D501_Drone_Demo_monitor

下一步​

  • 🚀 部署您的模型 - 參考 基於 Qualcomm AI Hub 模型在 ASR-D501 上實現避障功能 文件，在 ASR-D501 NPU 上執行加速的 YOLO 模型。
  • 📡 感測器與飛行整合 - 學習如何搭配外部感測器（IMU、LiDAR、攝影機）並與飛行控制版建立 MAVLink 通訊。
  • ⚙️ 效能調校 - 探索 QNN 分析與電力管理設定，以平衡 AI 吞吐量與電池效率。
  • 🛠️ 硬體整合與載具設計 - 請參閱研華官網 ASR-D501 產品介紹以整合至您的無人機上。

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