实时机器人运动规划

一旦掌握了幼儿时期的技能，人类就非常擅长机器人专家所说的“运动规划”——绕过障碍物在拥挤的冰箱里拿起苏打水，或者把手在屏幕周围滑动以连接看不见的电缆。

但是对于多关节机器人来说，运动规划是一个需要耗费大量计算时间的难题。在一个没有为机器人预先设计的环境中，简单地拾取一个物体可能需要几秒钟的计算。

杜克大学的研究人员介绍了一种专门设计的计算机处理器，用于运动规划，它的规划速度比现有方法快1万倍，而功耗只有现有方法的一小部分。这种新型处理器的速度足够快，可以实时规划和操作，而且足够节能，可以用于有数千个机器人的大规模制造环境。

杜克大学计算机科学、电气和计算机工程助理教授乔治·科尼达里斯(George Konidaris)说:“想想汽车装配线，整个环境都是经过精心控制的，这样机器人就可以盲目地一遍又一遍地重复同样的动作。”“汽车零件每次都放在完全相同的地方，机器人被关在笼子里，这样人类就不会路过。但如果你的机器人正在使用实时运动规划，而某个部件在不同的地方，或者有一些意想不到的混乱，或者有人经过，它就会做正确的事情。”

科尼达里斯说，快速运动规划节省了机器人周围环境工程的时间和费用，他将于6月20日在密歇根州安娜堡举行的“机器人:科学与系统”会议上展示这项工作。

运动规划的研究已经进行了30年，最近的进展已经把为一个复杂的机器人制定计划所需的时间缩短到了几秒钟。除了少数例外，这些现有的方法依赖于通用cpu或计算速度更快但更耗电的图形处理器(gpu)。

杜克大学团队专门为运动规划设计了一种新的处理器。

杜克大学电气、计算机工程和计算机科学教授丹尼尔·索林(Daniel Sorin)说:“虽然通用CPU在许多任务上都很出色，但它无法与专为单一任务设计的处理器竞争。”

科尼达里斯和索林的团队设计了他们的新处理器来执行碰撞检测——运动规划中最耗时的方面——这样处理器可以并行执行数千次碰撞检查。

索林说:“我们简化了设计，并将硬件和电源预算集中在与运动规划有关的特定任务上。”

这项技术通过将手臂的操作空间分解成数千个称为体素的3D体积来工作。然后，算法确定一个对象是否出现在预先编程的运动路径中包含的体素中。得益于特殊设计的硬件，该技术可以同时检查数千条运动路径，然后使用剩余的“安全”选项将最短的运动路径拼接在一起。

科尼达里斯说:“在我们的工作之前，最先进的技术使用的是消耗200到300瓦的高性能商用图形处理器。”“即使这样，找到一个计划也需要几百毫秒，甚至一秒钟。我们的速度不到1毫秒，不到10瓦。即使我们的速度没有更快，在拥有数千甚至数百万机器人的工厂中，仅节省的电力就会累积起来。”

科尼达里斯还指出，这项技术开辟了使用运动规划的新途径。

科尼达里斯说:“以前，每个运动都要做一次计划，因为它太慢了，但现在它足够快，可以用作更复杂的规划算法的组成部分，也许可以将几个更简单的运动进行排序，或者提前计划来推理几个物体的运动。”

新的处理器的速度和功率效率可以为自动化创造很多机会。科尼达里斯、索林和他们的学生正指望着它，并成立了一家名为Realtime Robotics的衍生公司，将这项技术商业化。

科尼达里斯说:“实时运动规划可能真的会改变机器人的游戏规则。”

这项研究得到了美国国防高级研究计划局和国立卫生研究院的支持。

杜克大学

www.duke.edu

-由克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，
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