1. Problemática e Desafios
As tarefas modernas de autoguiamento FPV exigem processamento de fluxo de vídeo em tempo real com alta taxa de quadros e latência mínima. As abordagens tradicionais, baseadas na transmissão de vídeo para um servidor remoto para processamento, têm latência inaceitável para sistemas de proteção ativa.
A necessidade de colocar capacidade computacional diretamente na torreta impõe restrições rígidas:
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Consumo de energia limitado (menos de 5 W)
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Dimensões compactas do módulo computacional
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Operação em ampla faixa de temperatura (-40°C a +85°C)
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Custo compatível com produção em série
Restrições de Hardware do RV1106
Para comparação: NVIDIA Jetson Nano (21 TOPS) consome 5-10 W e custa a partir de US$ 99
Desafio-Chave
Garantir a execução de algoritmos modernos de detecção de objetos baseados em redes neurais (YOLOv5-nano) em um SoC com desempenho de NPU de apenas 0.5 TOPS, mantendo uma taxa de processamento de pelo menos 25 FPS para acompanhamento eficaz de alvos de alta velocidade.
2. Paradigma Arquitetônico «Cyclops-Hybrid»
O paradigma «Cyclops-Hybrid» representa uma abordagem inovadora para distribuição da carga computacional entre diferentes blocos do SoC. Em vez da abordagem tradicional, onde a rede neural é executada exclusivamente na NPU, desenvolvemos um modelo híbrido que:
Divisão do Pipeline
Divisão da rede neural em subtarefas executadas em diferentes blocos computacionais
Processamento Paralelo
Uso simultâneo de NPU, CPU e DSP para diferentes estágios de processamento
Filtragem Adaptativa
Redução dinâmica da carga computacional com base na análise da cena
Diagrama Arquitetônico «Cyclops-Hybrid»
Estágio 1: CPU
Preparação do quadro de vídeo: redimensionamento para 640×640, normalização de pixels, conversão de espaço de cores. Mais eficientemente executado na CPU graças a bibliotecas otimizadas.
Estágio 2: NPU
Execução das camadas convolucionais da rede neural YOLOv5-nano. A NPU especializada fornece máxima eficiência em operações de multiplicação-acumulação (MAC) com consumo mínimo de energia.
Estágio 3: DSP + CPU
Processamento dos resultados: Non-Maximum Suppression (NMS), rastreamento de objetos, filtragem de falsos positivos. O DSP processa eficientemente operações vetoriais, a CPU — lógica de tomada de decisão.
Inovação da Abordagem
Em vez de tentar executar toda a rede neural na NPU (o que é impossível devido a limitações de memória e desempenho), dividimos a rede em partes, executando as camadas iniciais e finais na CPU e DSP. Isso permitiu processar modelos 3 vezes maiores que as capacidades nominais da NPU RV1106.
3. Implementação no SoC Rockchip RV1106
Adaptação do Modelo de Rede Neural
Para implementação no RV1106, foi realizada uma otimização profunda do modelo YOLOv5-nano:
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Quantização INT8: Conversão de pesos e ativações para formato inteiro de 8 bits mantendo 95% da precisão
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Divisão prismática: Separação das camadas iniciais e finais para execução na CPU/DSP
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Otimização de memória: Redução do consumo de memória de 450 MB para 120 MB através do carregamento gradual dos pesos
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Pipeline: Sobreposição de operações de entrada/saída com cálculos para minimizar ociosidade
Exemplo de Otimização de Pipeline
// Pseudocódigo do pipeline Cyclops-Hybrid
void cyclops_hybrid_pipeline(Frame input_frame) {
// Estágio 1: CPU - pré-processamento
Frame preprocessed = cpu_preprocess(input_frame);
// Estágio 2: NPU - camadas convolucionais (paralelo com preparação do próximo quadro)
Tensor features = npu_conv_layers(preprocessed);
// Estágio 3: DSP/CPU - pós-processamento (paralelo com NPU do próximo quadro)
Detections detections = postprocess(features);
// Estágio 4: CPU - rastreamento e tomada de decisão
TrackedObjects tracked = track_objects(detections);
return tracked;
}
O processamento em pipeline permite alcançar 25 FPS com latência de apenas 40 ms desde a captura do quadro até a obtenção das coordenadas do alvo.
Comparação de Abordagens de Otimização
| Método de Otimização | Velocidade (FPS) | Memória (MB) | Precisão (mAP) | Aplicabilidade |
|---|---|---|---|---|
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YOLOv5-nano Básico (FP32)
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2-3 FPS | 450 MB | 28.5% | Não aplicável |
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Quantização INT8 (completo na NPU)
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8-10 FPS | 220 MB | 27.1% | Limitada |
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Cyclops-Hybrid (INT8)
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25-28 FPS | 120 MB | 26.8% | Ótima |
4. Resultados e Eficiência
Velocidade de processamento de vídeo
Consumo médio de energia
Precisão de detecção
Desempenho em Condições Reais
Durante testes de campo, o sistema baseado no RV1106 com arquitetura «Cyclops-Hybrid» demonstrou operação estável em várias condições:
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Dia
Detecção de drones de 30×30 cm a distâncias de até 300 m com boa iluminação
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Baixa luminosidade
Operação no crepúsculo com alcance de detecção de até 150 m
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Condições adversas
Operação estável em temperaturas de -20°C a +60°C e umidade de até 95%
Comparação com Análogos
*A Coral TPU requer um processador host separado, o que aumenta o consumo total de energia e o custo do sistema.
5. Integração no CPA «Lobchiy»
A arquitetura «Cyclops-Hybrid» tornou-se um componente-chave das torretas autônomas que compõem o CPA «Lobchiy». Cada torreta é equipada com um módulo computacional baseado no RV1106, o que garante:
Autonomia Total
A torreta detecta e acompanha alvos de forma independente sem necessidade de comunicação constante com um servidor central, o que é criticamente importante em condições de guerra eletrônica.
Eficiência Econômica
O custo do módulo computacional inferior a US$ 50 permite criar sistemas de proteção em massa sem aumentar significativamente o orçamento de implantação.
Arquitetura da Torreta Baseada em Cyclops-Hybrid
Nível 1: Sensores
Nível 2: Processamento
RV1106
Arquitetura Cyclops-Hybrid
Detecção de até 10 alvos
Nível 3: Execução
A torreta pode funcionar autonomamente por até 72 horas com uma bateria de 12V/100Ah graças ao baixo consumo de energia do RV1106.
Significado Estratégico
O desenvolvimento de uma torreta totalmente autônoma com base em componentes nacionais tem significado estratégico para garantir a soberania tecnológica na área de sistemas de segurança. A arquitetura «Cyclops-Hybrid» permite criar sistemas de proteção eficazes sem dependência de plataformas computacionais de alto desempenho importadas.
6. Conclusões e Perspectivas
Resultados Alcançados
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Superação das limitações de hardware
Alcançada taxa de processamento de 25 FPS em SoC com desempenho formal de apenas 0.5 TOPS
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Eficiência energética
Consumo inferior a 3 W torna o sistema adequado para operação autônoma com baterias
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Viabilidade econômica
Custo do módulo computacional permite implantação em massa de sistemas de proteção
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Soberania tecnológica
Uso de componentes nacionais e disponíveis no mercado sem dependência de plataformas sancionadas
Direções Perspectivas
Escalonamento da arquitetura
Adaptação da abordagem «Cyclops-Hybrid» para SoCs mais potentes (RK3588, Jetson Orin Nano) para resolver tarefas mais complexas, incluindo classificação de tipos de UAV e previsão de trajetórias.
Detecção multimodal
Integração do processamento de dados de termovisores e sensores de rádio em um único pipeline de processamento para aumentar a confiabilidade da detecção em condições complexas.
Projeto «Servitor»
Desenvolvimento de um coprocessador especializado baseado em FPGA para acelerar computações de redes neurais, permitindo abandonar completamente soluções importadas no CPA «Lobchiy».
Conclusão
O paradigma arquitetônico «Cyclops-Hybrid» demonstra que mesmo na presença de rígidas limitações de hardware é possível criar sistemas eficazes de visão computacional para resolver tarefas criticamente importantes.
A solução desenvolvida não apenas garante as características necessárias para o sistema de autoguiamento FPV como parte do CPA «Lobchiy», mas também abre novas possibilidades para criar sistemas de segurança em massa, energeticamente eficientes e economicamente viáveis com base em componentes nacionais.
Materiais relacionados e links
Documentos internos
Data de publicação e status
Relatório elaborado em março de 2025. O desenvolvimento está na fase de testes ativos e preparação para produção em série. Todas as características técnicas foram confirmadas por testes laboratoriais e de campo.