NXP Semiconductors ha presentato il 9 novembre 2026 una piattaforma modulare per lo sviluppo di sistemi robotici basati sull’intelligenza artificiale fisica, progettata per integrare in un ambiente comune elaborazione AI, sensori, controllo dei motori, navigazione e comunicazioni. La soluzione utilizza la Neural Axis Architecture, un’architettura distribuita che permette di collegare diversi sottosistemi attraverso componenti hardware e software già predisposti per funzionare congiuntamente. Secondo NXP, l’utilizzo di moduli preintegrati e interfacce validate può ridurre da diversi mesi a giorni o settimane il lavoro necessario per assemblare e verificare un prototipo robotico. La società dichiara inoltre che la configurazione iniziale della piattaforma per droni permette di ottenere funzionalità di base entro circa 30 minuti dall’avvio. Il processo di sviluppo può iniziare da un sistema di controllo dei motori e proseguire con l’aggiunta progressiva di percezione AI, controllo del volo e navigazione autonoma.
L’ambiente software viene distribuito attraverso il Robotics SDK, che comprende driver, middleware, applicazioni di riferimento, strumenti di configurazione e componenti riutilizzabili. Tra le tecnologie supportate figurano ROS 2 Jazzy, PX4 Autopilot, CogniPilot Cerebri, Zephyr RTOS, NuttX e il firmware AM32 per i regolatori elettronici della velocità dei motori. Le funzionalità di intelligenza artificiale eseguite localmente vengono supportate attraverso eIQ Toolkit e Ara SDK. Per lo scambio di informazioni tra i componenti della piattaforma sono previsti Zenoh, rmw_zenoh, zenoh-pico, MAVLink, uORB, DShot, Ethernet automotive 100BASE-T1 e RPMsg per la comunicazione tra core differenti. L’ambiente di compilazione documentato si basa su Linux e Docker e utilizza west, la toolchain Arm GNU, CMake e Ninja. L’accesso ad alcuni artefatti software precompilati richiede un token utente Nexus.
La prima applicazione hardware è rappresentata dalla Modular Drone Platform, costituita da progetti di riferimento dedicati alle diverse funzioni di un velivolo autonomo. Il modulo NavQ95 utilizza il processore applicativo i.MX 95 per le attività di elaborazione autonoma e controllo del volo, mentre il sistema Tropic VMU/FMU impiega il microcontrollore crossover i.MX RT1064 per la gestione operativa del volo. Il nodo di rete intelligente dei sensori 100Base-T1 è basato sul microcontrollore MCX N947 e il regolatore elettronico AM32 per il controllo dei motori utilizza MCX A13. I quattro componenti possono essere sviluppati e verificati separatamente, mantenendo la compatibilità con il sistema complessivo. Le funzionalità di protezione e sicurezza funzionale previste dai processori possono essere abilitate indipendentemente dalle caratteristiche specifiche della piattaforma robotica.
NXP ha dedicato particolare attenzione alla prevedibilità delle comunicazioni tra i sottosistemi, alla bassa latenza e alla sicurezza operativa, considerate necessarie per robot destinati a interagire con persone e ambienti fisici. La soluzione deve infatti coordinare componenti con requisiti differenti: l’elaborazione dei modelli AI può richiedere risorse computazionali elevate, mentre il controllo dei motori e le funzioni di sicurezza devono rispettare vincoli temporali rigorosi. La piattaforma, l’SDK e i progetti di riferimento per droni risultano disponibili per lo sviluppo, anche se la Modular Drone Platform e le quattro schede associate sono ancora classificate come hardware di preproduzione, con specifiche soggette a modifiche.
L’architettura è destinata a essere estesa anche ai robot di servizio, ai robot mobili autonomi e ad altri sistemi intelligenti che necessitano di percezione ambientale, navigazione, controllo degli attuatori e collegamenti affidabili. NXP prevede ulteriori componenti e progetti di riferimento nella seconda metà del 2027. L’attuale distribuzione rimane concentrata sulla robotica aerea e sulla validazione di una piattaforma comune utilizzabile per passare dal controllo di singoli sottosistemi alla realizzazione di macchine autonome complete.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)