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超低功耗芯片有助于使小型机器人更加强大
2020年11月11日    阅读量:     新闻来源:中国机器人网 vrovro.com  |  投稿

受大脑启发的超低功耗混合芯片可以帮助手掌大小的机器人进行协作并从他们的经验中学习。


结合新一代的低功率电机和传感器,新的专用集成电路(ASIC)(以毫瓦功率运行)可以帮助智能群机器人运行数小时而不是数分钟。


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为了节省功率,这些芯片使用混合数字模拟时域处理器,其中信号的脉冲宽度编码信息中国机器人网vrovro.com


神经网络IC既可以进行基于模型的编程,也可以进行协作式强化学习,从而可以为小型机器人提供更大的侦察,搜索和救援以及其他任务的能力。


佐治亚理工学院的研究人员在2019年IEEE国际固态电路会议(ISSCC)上展示了由独特ASIC驱动的机器人汽车。


这项研究是由国防高级研究计划局(DARPA)和半导体研究公司(SRC)通过脑启发式计算自主智能中心(CBRIC)赞助的。


佐治亚理工学院电气与计算机工程学院副教授Arijit Raychowdhury说:“我们正在努力为这些超小型机器人带来智能,以使他们能够了解自己的环境并在没有基础设施的情况下自主地走动。”


 “为此,我们希望将低功耗电路概念带入这些非常小的设备,以便它们可以自行做出决定。对不需要基础结构的非常小但功能强大的机器人有巨大的需求。”


Raychowdhury和研究生Ningyuan Cao,Muya Chang和Anupam Golder演示的汽车驶过一个由橡胶垫地板和纸板墙包围的竞技场。


机器人在寻找目标时,必须避免交通锥和彼此之间的相互干扰,在行驶过程中从环境中学习,并不断相互交流。


这些汽车使用惯性和超声传感器来确定其位置并检测周围的物体。来自传感器的信息进入混合ASIC,后者充当车辆的“大脑”。指令然后转到Raspberry Pi控制器,该控制器将指令发送到电动机。


受大脑启发的超低功耗混合芯片可以帮助手掌大小的机器人进行协作并从他们的经验中学习。结合新一代的低功率电机和传感器,新型的专用集成电路(ASIC)(以毫瓦的功率运行)可以帮助智能群机器人运行数小时而不是数分钟。


在掌上型机器人中,三个主要系统消耗功率:用于驱动和操纵车轮的电动机和控制器,处理器以及传感系统。在Raychowdhury的团队制造的汽车中,低功耗ASIC意味着电机消耗了大量功率。他说:“我们已经能够将计算能力降低到预算由电机需求决定的水平。”

 

该团队正在与合作者一起研究使用微机电(MEMS)技术的电动机,该电动机能够以比传统电动机低得多的功率运行。


“我们希望构建一个系统,在该系统中传感功率,通信和计算机功率以及驱动力处于大约相同的水平,大约为数百毫瓦,”安森美学院安森美半导体学院副教授Raychowdhury说。电气和计算机工程。“


如果我们可以使用高效的电动机和控制器来构建这些掌上型机器人,那么我们应该能够使用几节AA电池提供数小时的运行时间。我们现在很清楚,我们需要哪种计算平台来实现这一目标,但是我们仍然需要其他组件来跟上。”


在时域计算中,信息承载在两个不同的电压上,并以脉冲宽度进行编码。这为电路提供了模拟电路的节能优势以及数字设备的坚固性。


Raychowdhury说:“芯片尺寸减小了一半,功耗仅为传统数字芯片的三分之一。” “我们在逻辑和存储器设计中使用了多种技术,以在达到目标性能的同时将功耗降低到毫瓦范围。”


每个脉冲宽度代表一个不同的值,该系统比数字或模拟设备慢,但是Raychowdhury说,速度对于小型机器人来说足够了。(一毫瓦等于一瓦的千分之一)。


在试验场上展示了两辆由超低功耗混合芯片控制的机器人汽车,它们将展示出学习和协作的能力。


他说:“对于这些控制系统,我们不需要工作在几千兆赫兹的电路,因为这些设备的移动速度并不快。” “我们正在牺牲一点性能以获得极高的功率效率。即使计算以10或100兆赫兹运行,这对于我们的目标应用来说也足够了。”


65纳米CMOS芯片提供了适合机器人的两种学习方法。可以对该系统进行编程以遵循基于模型的算法,并且可以使用增强系统从环境中学习,该系统随着时间的推移会鼓励越来越好的表现-就像是一个学习如何撞到东西走路的孩子。


Raychowdhury说:“您使用神经网络中的一组预定权重启动系统,这样机器人就可以从一个好的地方启动,而不会立即崩溃或给出错误信息。” “当您将其部署到新位置时,环境将具有可以识别的结构以及系统必须学习的结构。然后系统将自行做出决策,并将评估每个决策的有效性,优化其运动。”


机器人之间的通信使他们能够协作以寻找目标。


他说:“在协作环境中,机器人不仅需要了解它在做什么,而且还需要了解同组其他人在做什么。” “他们将努力使团体的总报酬最大化,而不是个人的报酬。”


通过其ISSCC演示提供概念验证,该团队将继续优化设计,并致力于在片上系统上集成计算和控制电路。


“我们希望在这些小型机器人中启用越来越多的功能,” Raychowdhury补充说。“我们已经展示了一切皆有可能,而现在所做的将需要通过其他创新来增强。”


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