D-Robotics RDK X3 4GB Entwicklungskit Cortex-A53 X3M BPU (Brain Processing Unit) 5Tops

Das D-Robotics RDK X3 ist ein ultrakompaktes KI-Entwicklungsboard, das vom Sunrise X3M SoC angetrieben wird. Es verfügt über eine Dual-Core Bernoulli-Architektur BPU (Brain Processing Unit), die eine Edge-Inferenzleistung von 5 TOPS liefert. Basierend auf einem Quad-Core ARM Cortex-A53 @ 1,5 GHz Prozessor mit 4 GB LPDDR4 Speicher bietet das RDK X3 eine Raspberry Pi-kompatible Plattform (85 × 56 mm), die für leichtgewichtige KI-Workloads, Roboterwahrnehmung und kostensensible Embedded-Anwendungen optimiert ist.

Trotz seiner kompakten Größe und eines Preispunktes von unter 100 $ spielt das RDK X3 in einer hohen Leistungsklasse. Die integrierte BPU beschleunigt neuronale Netzwerk-Inferenzen für YOLO-Objekterkennung, Bildklassifizierung, menschliche Posenschätzung und VIO (Visual-Inertial Odometry). All dies wird direkt über das NodeHub App-Center unterstützt, das über 100 Open-Source-Algorithmen und sofort einsatzbereite Anwendungen bietet. Mit H.265-Hardware-Dekodierung bis zu 4K@60fps, dualen MIPI CSI-Kameraschnittstellen, HDMI-Ausgang, Gigabit-Ethernet und einem Raspberry Pi-kompatiblen 40-Pin-GPIO-Header deckt das RDK X3 die wesentlichen Konnektivitätsanforderungen für visionsbasierte Robotik- und Edge-KI-Projekte ab.

Das RDK X3 ist in drei Konfigurationen erhältlich — Single Board, Basic Kit (mit Gehäuse, Netzteil und Zubehör) und Dev Kit (zusätzlich mit einer 8MP IMX219-Kamera und CSI-Adapterboard) — um jede Phase Ihres Entwicklungsprozesses zu unterstützen, von der Bare-Board-Integration bis zum vollständigen Vision-System-Prototyping.

Merkmale

• Sunrise X3M SoC mit 5 TOPS BPU — Dual-Core Bernoulli-Architektur liefert effiziente Edge-KI-Inferenz für Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Posenschätzung bei ultra-niedrigem Stromverbrauch.
• Quad-Core Cortex-A53 @ 1,5 GHz — Effizienter Anwendungsprozessor für Linux, Roboter-Steuerungsschleifen und gleichzeitige KI-Inferenzaufgaben bei minimaler Wärmeentwicklung.
• 4 GB LPDDR4 Arbeitsspeicher — Ausreichend für den gleichzeitigen Betrieb von YOLO-Modellen, Stereo-Vision und Standard-Robotik-Middleware (2-GB-Variante ebenfalls erhältlich).
• H.265 (HEVC) Hardware-Dekodierung — 4K@60fps — Hocheffiziente Videodekodierung für Multi-Stream-Kameraverarbeitung bei minimaler CPU-Auslastung.
• Duale 2-Lane MIPI CSI-Kameraschnittstellen — Anschluss von bis zu zwei MIPI-Kameras für Stereo-Tiefenschätzung oder simultane RGB- + Tiefensensorik (via optionalem Dev Kit).
• HDMI 1.4 Ausgang — 1080P@60fps — Display-Ausgang für HMI-Visualisierung, Debug-Monitoring und Echtzeit-Inferenzvorschau.
• 1 × USB 3.0 + 2 × USB 2.0 Host — USB 3.0 für Peripheriegeräte mit hoher Bandbreite (Kameras, LiDAR); USB 2.0 für Maus, Tastatur und allgemeines Zubehör.
• Gigabit-Ethernet (RJ45) — 1000 Mbps kabelgebundenes Netzwerk für latenzarme Datenübertragung, ROS 2-Kommunikation und Fernzugriff.
• Wi-Fi (2,4/5 GHz) + Bluetooth 4.2 — Drahtlose Konnektivität für kabellosen Roboterbetrieb, OTA-Updates und Peripherie-Kopplung.
• 40-Pin GPIO Header (Raspberry Pi kompatibel) — Kompatibel mit dem Ökosystem von Raspberry Pi HATs und Erweiterungsboards; unterstützt PCM/I2S-Signalprotokolle.
• Ultra-Leichtgewicht — Nur 29 g — Ideal für gewichtssensible Anwendungen wie Drohnen und portable Edge-Geräte.
• Erweiterter Temperaturbereich: -25°C bis 95°C — Geeignet für extreme Umgebungen in der Außenrobotik oder Industrieanwendungen.
• NodeHub — 100+ Open-Source-Algorithmen — One-Click-Deployment für Anwendungen wie Ampelerkennung, VIO, humanoide Robotersteuerung und autonomes Fahren.
• Ubuntu 20.04 / 22.04 Support — Standard-Linux-Umgebung für die nahtlose Integration von ROS 2, OpenCV, Python und C++.
• CE / MIC / SRRC zertifiziert — Vollständig konform mit internationalen Standards für elektromagnetische Verträglichkeit und Funkregulierung.

Spezifikationen

Multimedia

USB-Anschlüsse

Erweiterung & Debug

Variantenvergleich

RDK X3 vs RDK X5 — Kurzer Vergleich

Referenzdokumente:

• D-Robotics Developer Community — Dokumentation & SDK Downloads
• RDK Model Zoo — Vorrainierte KI-Modelle (GitHub)
• MIPI Kameratreiber (GitHub)
• RDK X3 Produktseite (Waveshare)

Anwendung

• Einsteiger-Robotik — Nutzung von YOLO-Modellen auf der 5 TOPS BPU für Objekterkennung und Hindernisvermeidung in mobilen Robotern.
• Visionsbasiertes autonomes Fahren — Einsatz von 4K-Videodekodierung und dualen Kameras für Fahrspurerkennung und Deep-Learning-basierte Linienverfolgung.
• Visual-Inertial Odometry (VIO) — Ausführung von VIO-Algorithmen zur präzisen Positionsschätzung in Umgebungen ohne GPS (z. B. Indoor-Drohnen).
• Raspberry Pi Upgrade — Der kompatible 40-Pin Header erlaubt die Weiternutzung von HATs bei gleichzeitiger massiver Steigerung der KI-Rechenleistung.
• Edge AI Prototyping — Mit nur 29 g Gewicht ideal für Drohnen-Payloads und platzkritische Embedded-Systeme.
• Bildung & STEM — NodeHub bietet über 100 Anwendungen (Fußballroboter, Spurverfolgung etc.) als fertige Lehrinhalte für die KI-Ausbildung.
• Intelligente Kameras — Hardware-H.265-Dekodierung ermöglicht effiziente Multi-Stream-Analysen für Überwachung und Qualitätskontrolle.
• ROS 2 Entwicklung — Ubuntu Support ermöglicht nahtlose Integration für Navigation und Multi-Roboter-Koordination.

Packliste

Single Board

Basic Kit

Dev Kit

FAQ

F1: Was ist der Unterschied zwischen Single Board, Basic Kit und Dev Kit?
Das Single Board enthält nur die Platine. Das Basic Kit ergänzt Gehäuse, Debug-Modul, 64GB Karte und Netzteil. Das Dev Kit bietet zusätzlich die 8MP Kamera und den Adapter für den direkten Start von Vision-Projekten.

F2: Unterstützt das RDK X3 ROS 2?
Ja. Da es unter Ubuntu 20.04 / 22.04 läuft, ist es voll kompatibel mit ROS 2 Humble und Foxy. Passende Kameratreiber sind auf GitHub verfügbar.

F3: Wie wird das Board mit Strom versorgt?
Es benötigt 5V / 3A (15W) über USB Type-C. PoE wird im Gegensatz zum RDK X5 nicht unterstützt.

F4: Kann es 4K-Videos dekodieren?
Ja. Der SoC verfügt über eine dedizierte Hardware-Dekodierung für H.265 (HEVC) bis zu 4K bei 60fps, was die CPU bei Videoanalysen massiv entlastet.