近日，来自杜克大学的机器人专家为这个问题提供了一个实用的解决方案，即添加1个全新处理器，可以计算机器人应该移动的路线，计算速度比当前的方法快三个数量级，而功耗仅为目前方法的二十分之一。
让机器人 在物理世界中安全地移动是件棘手的事情。工业机器人是强大的产品，但有可能出现完全粉碎人类的意外，并且，用机器人视觉和足够的大脑来避开障碍成本非常昂贵，还会减慢运动。通常，机器人简单地在设置路径上操作，而人类需要避开机器人操作范围。
近日，来自杜克大学的机器人专家为这个问题提供了一个实用的解决方案，即添加1个全新处理器，可以计算机器人应该移动的路线，计算速度比当前的方法快三个数量级，而功耗仅为目前方法的二十分之一。
这种处理器芯片是定制的fpga或现场可编程门阵列。顾名思义，这些是可以在制造后重新编程以专门处理某些任务的处理器。他们已经存在了几十年，但证明是非常擅长涉及机器学习的问题。例如，微软正在采用fpga进行ai云服务。
使用fgpa的机器人的优点是清楚的。例如机器人工作前，其手臂需要划出工作所需的环境面积，它需要几秒钟来暂停和计算其路线。它不仅要考虑从a到b，而是要计算它在那里所占据的3d空间，即所谓“扫描体积”，采用这种全新芯片之后，配有fgpa的机器人手臂几乎瞬间对新环境起反应，无需进行数秒的停顿。
转载：中国机器人网（原始来源：评论：0）
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