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一款全新芯片讓計算機器人知道移動的路線

一款全新芯片讓計算機器人知道移動的路線

  • 分類:公司新聞
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2021-06-07
  • 訪問量:0

【概要描述】讓機器人在物理世界中安全地移動是件棘手的事情。工業機器人是強大的產品,但是有可能出現完全粉碎人類的意外,但用機器人視覺和足夠的大腦來避開障礙成本非常昂貴,并減慢運動。通常,機器人簡單地在設置路徑上操作,而人類需要避開機器人操作范圍。

現在來自杜克大學的機器人專家為這個問題提供一個實用的解決方案,即添加1個全新處理器,可以計算機器人應該移動的路線,計算速度比當前的方法快三個數量級,而功耗僅為目前方法的二十分之一。

這種處理器芯片是定制的FPGA或現場可編程門陣列。顧名思義,這些是可以在制造后重新編程以專門處理某些任務的處理器。他們已經存在了幾十年,但證明是非常擅長涉及機器學習的問題。例如,微軟正在采用FPGA進行AI云服務。

使用FGPA的機器人的優點是清楚的。例如機器人工作前,其手臂需要劃出工作所需的環境面積,它需要幾秒鐘來暫停和計算其路線。它不僅要考慮從A到B,而是要計算它在那里所占據的3D空間,即所謂“掃描體積”,采用這種全新芯片之后,配有FGPA的機器人手臂幾乎瞬間對新環境起反應,無需進行數秒的停頓。

研究人員不是,運動規劃軟件對于機器人采用是一個巨大的限制,如果你可以做實時運動規劃,那么機器人現在就可以在動態,非結構化環境中操作。?

一款全新芯片讓計算機器人知道移動的路線

【概要描述】讓機器人在物理世界中安全地移動是件棘手的事情。工業機器人是強大的產品,但是有可能出現完全粉碎人類的意外,但用機器人視覺和足夠的大腦來避開障礙成本非常昂貴,并減慢運動。通常,機器人簡單地在設置路徑上操作,而人類需要避開機器人操作范圍。

現在來自杜克大學的機器人專家為這個問題提供一個實用的解決方案,即添加1個全新處理器,可以計算機器人應該移動的路線,計算速度比當前的方法快三個數量級,而功耗僅為目前方法的二十分之一。

這種處理器芯片是定制的FPGA或現場可編程門陣列。顧名思義,這些是可以在制造后重新編程以專門處理某些任務的處理器。他們已經存在了幾十年,但證明是非常擅長涉及機器學習的問題。例如,微軟正在采用FPGA進行AI云服務。

使用FGPA的機器人的優點是清楚的。例如機器人工作前,其手臂需要劃出工作所需的環境面積,它需要幾秒鐘來暫停和計算其路線。它不僅要考慮從A到B,而是要計算它在那里所占據的3D空間,即所謂“掃描體積”,采用這種全新芯片之后,配有FGPA的機器人手臂幾乎瞬間對新環境起反應,無需進行數秒的停頓。

研究人員不是,運動規劃軟件對于機器人采用是一個巨大的限制,如果你可以做實時運動規劃,那么機器人現在就可以在動態,非結構化環境中操作。?

  • 分類:公司新聞
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2021-06-07
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讓機器人在物理世界中安全地移動是件棘手的事情。工業機器人是強大的產品,但是有可能出現完全粉碎人類的意外,但用機器人視覺和足夠的大腦來避開障礙成本非常昂貴,并減慢運動。通常,機器人簡單地在設置路徑上操作,而人類需要避開機器人操作范圍。

現在來自杜克大學的機器人專家為這個問題提供一個實用的解決方案,即添加1個全新處理器,可以計算機器人應該移動的路線,計算速度比當前的方法快三個數量級,而功耗僅為目前方法的二十分之一。

這種處理器芯片是定制的FPGA或現場可編程門陣列。顧名思義,這些是可以在制造后重新編程以專門處理某些任務的處理器。他們已經存在了幾十年,但證明是非常擅長涉及機器學習的問題。例如,微軟正在采用FPGA進行AI云服務。

使用FGPA的機器人的優點是清楚的。例如機器人工作前,其手臂需要劃出工作所需的環境面積,它需要幾秒鐘來暫停和計算其路線。它不僅要考慮從A到B,而是要計算它在那里所占據的3D空間,即所謂“掃描體積”,采用這種全新芯片之后,配有FGPA的機器人手臂幾乎瞬間對新環境起反應,無需進行數秒的停頓。

研究人員不是,運動規劃軟件對于機器人采用是一個巨大的限制,如果你可以做實時運動規劃,那么機器人現在就可以在動態,非結構化環境中操作。 

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