为关键应用设计定制机器人大脑

虽然机器人比以往任何时候都更强大，移动速度也更快，但它们仍然在复杂的情况下挣扎，它们的运动逐渐停止。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)刚毕业的博士萨布丽娜·纽曼(Sabrina Neuman)说:“这是机器人大脑里发生的事情。”

纽曼说，感知刺激并计算反应需要“大量的计算”，这限制了反应时间，他已经找到了一种方法来对抗机器人“思想”和身体之间的不匹配。这种方法被称为机器人形态计算(robomorphic computing)，利用机器人的物理布局和预期应用程序来生成定制的计算机芯片，使机器人的响应时间最小化。

这一进步可能会推动机器人的各种应用，包括潜在的传染病患者的一线医疗护理。纽曼说:“如果我们能让机器人帮助降低病人和医院工作人员的风险，那就太棒了。”

Neuman将在今年4月的国际编程语言和操作系统架构支持会议上展示这项研究。麻省理工学院的合著者包括研究生Thomas Bourgeat和Srini Devadas, Edwin Sibley Webster电气工程教授和纽曼的博士导师。其他合著者包括Brian Plancher、Thierry Tambe和Vijay Janapa Reddi，他们都来自哈佛大学。纽曼目前是哈佛大学工程与应用科学学院国家科学基金会计算创新研究员博士后。

根据纽曼的说法，机器人的操作有三个主要步骤。首先是感知，包括使用传感器或摄像头收集数据。其次是映射和本地化:“基于他们所看到的，他们必须构建一个周围世界的地图，然后在这个地图中本地化自己，”纽曼说。第三步是运动规划和控制——换句话说，就是规划行动路线。

这些步骤可能需要时间和大量的计算能力。普朗彻说:“要将机器人部署到野外，并在人类周围的动态环境中安全运行，它们需要能够非常快速地思考和反应。”“当前的算法在当前的CPU硬件上运行速度不够快。”

纽曼补充说，研究人员一直在研究更好的算法，但她认为仅靠软件改进并不能解决问题。“相对较新的想法是，你也可以探索更好的硬件。”这意味着在硬件加速的帮助下，超越了由机器人大脑组成的标准CPU处理芯片。

硬件加速是指使用专门的硬件单元来更有效地执行某些计算任务。常用的硬件加速器是图形处理单元(GPU)，这是一种专门用于并行处理的芯片。这些设备对于图形处理非常方便，因为它们的并行结构允许它们同时处理数千个像素。纽曼说:“GPU不是所有方面都是最好的，但它在它的用途上是最好的。”“对于特定的应用程序，您可以获得更高的性能。”大多数机器人都是根据一组预期的应用程序设计的，因此可以从硬件加速中受益。这就是纽曼的团队开发机器人计算的原因。

该系统创建一个定制的硬件设计，以最好地满足特定机器人的计算需求。用户输入机器人的参数，比如它的肢体布局，以及它的各个关节如何移动。纽曼的系统将这些物理性质转化为数学矩阵。这些矩阵是“稀疏的”，这意味着它们包含许多零值，这些零值大致对应于机器人特定解剖结构下不可能进行的运动。(同样地，你的手臂的运动是有限的，因为它只能在某些关节弯曲——它不是一个无限柔韧的意大利面条。)

然后，该系统设计了一个专门用于仅对矩阵中的非零值运行计算的硬件架构。因此，由此产生的芯片设计是量身定制的，以最大限度地提高机器人计算需求的效率。这种定制在测试中得到了回报。

使用这种方法为特定应用程序设计的硬件架构优于现有的CPU和GPU单元。虽然纽曼的团队并没有从头开始制造专门的芯片，但他们根据系统的建议编写了一个可定制的现场可编程门阵列(FPGA)芯片。尽管在较慢的时钟速率下运行，该芯片的运行速度比CPU快8倍，比GPU快86倍。

“我对这些结果感到兴奋，”纽曼说。“尽管我们被较低的时钟速度所束缚，但我们通过提高效率来弥补这一点。”

普朗彻看到了机器人计算的广泛潜力。他说:“理想情况下，我们最终可以为每个机器人制造一个定制的运动规划芯片，使它们能够快速计算安全有效的运动。”“如果20年后每个机器人都有一些定制的计算机芯片，我不会感到惊讶，这可能是其中之一。”纽曼补充说，机器人形态计算可能会让机器人在一系列环境中减轻人类的风险，比如照顾COVID-19患者或操作重物。

“这项工作令人兴奋，因为它展示了专门的电路设计如何用于加速机器人控制的一个核心组件，”波士顿动力公司(Boston Dynamics)的机器人工程师罗宾·代茨(Robin Deits)说，他没有参与这项研究。“软件性能对机器人技术至关重要，因为现实世界从来不会等待机器人完成思考。”他补充说，纽曼的进步可以使机器人更快地思考，“解锁令人兴奋的行为，以前在计算上太难了。”

纽曼下一步计划将整个机器人计算系统自动化。用户只需拖放机器人的参数，“另一端是硬件描述。我认为这将推动它超越边缘，使它真正有用。”

麻省理工学院

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-由Chris Vavra编辑，网页内容经理，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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