麻省理工利用定製晶元加快機器人運動速度

麻省理工學院的研究人員正在尋求解決機器人處理信息速度非常之快和移動速度相對較慢之間的巨大差距 ，他們正在使用一種叫做 "機器人形態計算 "的東西來實現這一目標。這種方法由麻省理工學院計算機科學與人工智慧（CSAIL）畢業生Sabrina Neuman博士設計，其結果是定製的計算機晶元可以提供硬體加速，以此來加快響應時間。

為一個非常特定的目的定製晶元並不新鮮，但隨著公司和技術專家希望在功率和計算限制更保守的設備上進行更多的本地計算，而不是通過網路連接將數據往返於大型數據中心。在這種情況下，該方法涉及創建超特定的晶元，這些晶元是根據機器人的物理布局和及其預期用途設計的。通過考慮機器人對周圍環境的感知、對其在這些環境中的位置的映射和理解，以及由上述映射和所需動作產生的運動規劃等方面的要求，研究人員可以設計出處理晶元，通過用硬體加速補充軟體演算法，大大提高最後一個階段的效率。

大多數人經常遇到的硬體加速的經典例子就是圖形處理單元，或者說GPU。GPU本質上是一個專門為處理圖形計算操作任務而設計的處理器，比如顯示渲染和視頻播放。GPU之所以受歡迎，是因為幾乎所有的現代計算機都會運行到圖形密集型應用，但由於更多可定製和高效的小型晶元製造技術的出現，用於一系列不同功能的定製晶元最近變得更加流行。

現在MIT新聞介紹了Neuman機器人控制硬體晶元設計情況。該系統創建了一個定製的硬體設計，以最好地滿足特定機器人的計算需求。用戶輸入機器人的參數，比如它的肢體布局和各個關節的運動方式。Neuman系統將這些物理屬性轉化為數學矩陣。這些矩陣是 "稀疏的"，這意味著它們包含許多零值，這些零值大致對應於給定機器人特殊解剖結構下不可能的動作。

然後，該系統設計了一個專門的硬體架構，只對矩陣中的非零值運行計算。因此，所產生的晶元設計是量身定做的，以最大限度地提高機器人計算需求的效率。而這種定製化設計在測試中得到了回報。Neuman的團隊使用了一種現場可編程門陣列（FPGA），這有點像介於完全定製晶元和現成CPU之間的中間點，它的性能明顯優於後者。

讓機器人對環境做出更快的反應並不僅僅是為了提高製造速度和效率，這也是為了讓機器人在人類與機器人並肩工作和協作的情況下更加安全地工作。這仍然是機器人技術在日常生活中更廣泛使用的重要障礙，這意味著這項研究可以幫助未來人類和機器人和諧共存。

【來源：cnBeta.COM】

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