本文摘要:
让机器人在物理世界中安全性地移动是件棘手的事情。工业机器人是强劲的产品,但有可能经常出现几乎消灭人类的车祸,并且,用机器人视觉和充足的大脑来避免障碍成本十分便宜,还不会减缓运动。一般来说,机器人非常简单地在设置路径上操作者,而人类必须避免机器人操作者范围。 近日,来自杜克大学的机器人专家为这个问题获取了一个简单的解决方案,即加到1个全新处理器,可以计算出来机器人应当移动的路线,计算速度比当前的方法慢三个数量级,而功耗仅有为目前方法的二十分之一。让机器人在物理世界中安全性地移动是件棘手的事情。工业机器人是强劲的产品,但有可能经常出现几乎消灭人类的车祸,并且,用机器人视觉和充足的大脑来避免障碍成本十分便宜,还不会减缓运动。一般来说,机器人非常简单地在设置路径上操作者,而人类必须避免机器人操作者范围。
近日,来自杜克大学的机器人专家为这个问题获取了一个简单的解决方案,即加到1个全新处理器,可以计算出来机器人应当移动的路线,计算速度比当前的方法慢三个数量级,而功耗仅有为目前方法的二十分之一。这种处理器芯片是自定义的FPGA或现场可编程门阵列。顾名思义,这些是可以在生产后新的编程以专门处置某些任务的处理器。
他们早已不存在了几十年,但证明是十分擅长于牵涉到机器学习的问题。例如,微软公司正在使用FPGA展开AI云服务。用于FGPA的机器人的优点是确切的。
例如机器人工作前,其手臂必须划入工作所需的环境面积,它必须几秒钟来停止和计算出来其路线。它不仅要考虑到从A到B,而是要计算出来它在那里所占有的3D空间,即所谓“扫瞄体积”,使用这种全新芯片之后,备有FGPA的机器人手臂完全瞬间对新的环境起反应,需要展开数秒的中断。
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