Плата розробника RDK X5 8 ГБ — бортовий AI комп'ютер 10 TOPS для БПЛА та НРК (D-Robotics, CAN FD, PoE)

RDK X5 8 ГБ — старша версія одноплатного ШІ-комп'ютера від D-Robotics на чипі Sunrise 5. Від версії 4 ГБ відрізняється подвоєним об'ємом оперативної пам'яті — 8 ГБ LPDDR4. Це дозволяє запускати великі моделі (Transformer, LLM, RWKV), працювати з мультикамерними стерео-системами та виконувати ресурсоємні ШІ-задачі на Edge без компромісів.

📊 Порівняння: 4 ГБ vs 8 ГБ

📊 Технічні характеристики

🔌 Основні інтерфейси та роз'єми

— 4× USB 3.0 Type-A — для камер, периферії, USB-модемів
— 1× USB 2.0 Type-C — живлення + Flash Connect (прошивка, дебаг, передача даних через один кабель)
— 1× Micro USB — відлагоджувальний UART
— 2× 22-pin MIPI CSI — для підключення однієї або двох камер (включно зі стерео-парами)
— 1× MIPI DSI 4-lane — для LCD-дисплеїв
— 1× HDMI Type-A — відеовихід 1080p@60fps
— 1× Gigabit Ethernet RJ45 — з підтримкою PoE
— 1× CAN FD — для інтеграції з контролерами двигунів, flight controllers
— 40-pin GPIO — I2C, SPI, UART, PWM, I2S (розпіновка як у Raspberry Pi)
— 1× MicroSD слот — для завантаження ОС

🔗 Програмна підтримка

— Ubuntu 22.04 — повноцінна Linux-система
— ROS2 (TogetheROS.Bot) — нативна підтримка робототехнічного фреймворку
— NodeHub — 200+ готових алгоритмів: YOLO, стерео-зір, оптичний потік, Occupancy Networks
— Підтримка моделей: Transformer, RWKV, CLIP — розгортання LLM на Edge
— Flash Connect — прошивка, живлення та дебаг через один USB-C кабель
— RDK Studio — IDE для розробки та деплою

🎯 Застосування (де 8 ГБ — перевага)

— Розгортання LLM та Transformer-моделей на борту БПЛА або робота
— Мультикамерний pipeline: 2–4 відеопотоки одночасно для панорамного огляду
— Стерео-зір з високоточним depth estimation (похибка <1% до 10 м)
— Occupancy Networks — 3D-реконструкція середовища для автономної навігації
— Складні AI-задачі: мультимодальний аналіз (відео + IMU + LiDAR)
— R&D та тренування Edge-моделей з PyTorch/TensorFlow

📦 Комплектація (Single Board)

— Плата D-Robotics RDK X5 8 ГБ — 1 шт.

⚠️ Зверніть увагу

— Для роботи потрібні: MicroSD-картка (≥8 ГБ), блок живлення 5 В / 5 А USB-C (27W), радіатор охолодження
— Камери MIPI CSI, PoE-модуль, корпус — придбаваються окремо
— Не підключайте та не відключайте камери при увімкненій платі — ризик пошкодження модуля
— GPIO працюють на рівні 3.3 В — не подавайте 5 В на сигнальні піни

❓ Часті питання (FAQ)

Навіщо 8 ГБ, якщо NPU однаковий?
NPU обробляє інференс, а RAM потрібна для всього іншого: завантаження моделі, буферизація відео, ОС, ROS2-ноди. Великі моделі (Transformer, LLM) не влізають у 4 ГБ — їм потрібен простір для ваг і проміжних обчислень.

Чи сумісний RDK X5 з Raspberry Pi?
GPIO-роз'єм 40-pin має таку ж розпіновку, як у Raspberry Pi. Більшість HAT-модулів фізично підходять, але потрібна програмна підтримка під Ubuntu/ROS2.

Яку ОС підтримує?
Ubuntu 22.04 із повноцінним робочим столом або headless-режимом. Нативна підтримка ROS2 через фреймворк TogetheROS.Bot.

Чи можна використовувати на БПЛА?
Так. Компактні розміри (100 × 80 мм), CAN FD для зв'язку з flight controller, 2× MIPI CSI для стерео-камер, Wi-Fi 6 для телеметрії. 8 ГБ RAM дозволяють запускати складні мультимодальні pipeline на борту.

Що таке BPU та 10 TOPS?
BPU (Brain Processing Unit) — нейропроцесор D-Robotics для ШІ-обчислень. 10 TOPS означає 10 трильйонів операцій на секунду — достатньо для реалтайм-детекції, стерео-зору та запуску моделей на Edge.

Чи підтримує PoE?
Так, Gigabit Ethernet порт підтримує PoE — живлення через мережевий кабель. Потрібен PoE-модуль (придбавається окремо).

Які камери підтримуються?
Два 4-lane MIPI CSI порти. Підтримуються офіційні камери D-Robotics (включно зі стерео-модулем), а також сумісні MIPI-камери. USB-камери також працюють через USB 3.0.

Яка різниця між Single Board та Basic Kit?
Single Board — тільки плата. Basic Kit — плата + MicroSD 64 ГБ + радіатор + кардрідер + USB-кабель + блок живлення 27W. Якщо у вас є аксесуари — беріть Single Board.

Чи підходить для розгортання LLM?
Так, 8 ГБ RAM достатньо для розгортання квантизованих LLM-моделей через фреймворк D-Robotics. Підтримуються RWKV, CLIP та інші Transformer-архітектури.