El WS125-V2HRDKREFZ es un kit de desarrollo robótico con aceleración de visión artificial, control en tiempo real e interfaces de expansión para sistemas embebidos avanzados.
El nuevo WS125-V2HRDKREFZ de Renesas es un Robotics Development Kit, es decir, un kit de desarrollo robótico, basado en el microprocesador RZ/V2H para aplicaciones de visión con inteligencia artificial, control de movimiento y gestión de potencia en una sola placa.
La plataforma integra una arquitectura heterogénea con cuatro núcleos Arm Cortex-A55 hasta 1,8 GHz, dos núcleos Cortex-R8 hasta 800 MHz para tareas en tiempo real y un núcleo Cortex-M33 hasta 200 MHz orientado a gestión de sistema.
Además, el procesador incorpora una GPU Arm Mali-G31 y una NPU, unidad de procesamiento neuronal, DRP-AI3 reconfigurable dinámicamente con hasta 8 TOPS INT8 o 80 TOPS en modo sparse.
Con esta combinación, el diseño puede ejecutar visión artificial, lógica de aplicación y control determinista sin recurrir necesariamente a aceleradores externos o microcontroladores adicionales.
Arquitectura embebida del WS125-V2HRDKREFZ para robótica
En entornos de robótica y drones, la separación entre núcleos de aplicación, tiempo real y gestión resulta especialmente relevante porque permite distribuir cargas de inferencia, comunicaciones y control de motores dentro del mismo MPU, microprocessor unit.
La memoria del kit incluye 16 GB de LPDDR4 a 1600 MHz, organizada como dos dispositivos de 8 GB, por tanto la placa ofrece margen para cargas de trabajo Linux, middleware robótico y procesamiento de imágenes.
Para almacenamiento, la referencia dispone de 64 MB de memoria QSPI flash y ranura microSD, además de suministrarse con una tarjeta microSD SanDisk de 64 GB.
La compatibilidad de software contempla ficheros de configuración de placa basados en Ubuntu 24.04 Server/Desktop y ROS2, Robot Operating System 2, junto con paquetes de software para la familia RZ MPU.
Asimismo, la disponibilidad de archivos de diseño hardware, incluyendo BOM, bill of materials, esquemas eléctricos y layout de PCB, facilita la evaluación técnica y la adaptación a desarrollos propios.
Interfaces de visión, expansión y comunicaciones industriales
La captura de imagen se apoya en dos conectores MIPI CSI-2 de 22 pines y cuatro carriles, una configuración adecuada para integrar cámaras en prototipos de visión embebida.
Por otro lado, la salida de vídeo se realiza mediante micro HDMI, lo que permite monitorización local durante depuración, validación de algoritmos o puesta en marcha de interfaces gráficas.
En conectividad, el kit incorpora Gigabit Ethernet RJ45, dos puertos USB 3.2 Type-A y un puerto micro USB SCIF para funciones de comunicación serie.
La expansión resulta amplia para un formato de 85 x 72 mm, ya que incluye una cabecera GPIO de 40 pines compatible con Raspberry Pi, un conector PCIe Gen3 x1 FFC de 16 pines y dos interfaces CAN-FD.
En aplicaciones de automatización móvil o bancos de prueba robóticos, las interfaces CAN-FD, Controller Area Network Flexible Data-rate, permiten conectar nodos de control, actuadores o sensores con comunicación determinista.
La alimentación se realiza mediante entrada de 12 a 24 V CC hasta 2 A, por ello la placa encaja en prototipos que deban convivir con buses de alimentación habituales en sistemas industriales ligeros.
Software abierto y documentación para desarrollo edge AI
El enfoque de hardware abierto, junto con documentación disponible en Github.io y recursos adicionales bajo registro gratuito, ayuda a revisar el diseño antes de integrarlo en arquitecturas embebidas de visión y control.
No obstante, algunos documentos, el SDK, software development kit, y parte del código requieren acceso a los recursos técnicos del fabricante, algo habitual en plataformas de evaluación avanzadas.
En concreto, el WS125-V2HRDKREFZ se orienta a desarrolladores que necesiten validar inferencia de IA, comunicaciones periféricas, control en tiempo real y despliegue de software Linux/ROS2 sobre una placa compacta.
Para ampliar información sobre plataformas de computación embebida, puedes acceder al monográfico Especial tarjetas CPU, donde se analizan distintas alternativas.
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