Апаратні прискорювачі можуть значно покращити час реакції робота

Апаратні прискорювачі можуть значно покращити час реакції робота
Апаратні прискорювачі можуть значно покращити час реакції робота

«У плануванні та керуванні рухом виник розрив у продуктивності на порядок: виконавчі механізми роботів реагують із частотою кГц, - за словами дослідницької групи, - але перспективні онлайн-методи для складних роботів, наприклад, маніпуляторів, чотириногих та гуманоїдів (рис. 1) обмежуються до 100 Гц за допомогою сучасного програмного забезпечення ".

Оптимізація існуючих моделей та коду для конкретних конструкцій роботів не заповнила розрив у продуктивності. Дослідники пишуть, що деякі обчислювальні ядра, такі як обчислення градієнта жорсткої динаміки тіла, займають від 30 до 90 відсотків доступної обробної потужності в нових нелінійних системах прогнозного контролю (MPC).

Конкретне поле планування руху отримало відносно невеликий фокус порівняно з виявленням зіткнень, сприйняттям та локалізацією (здатність орієнтуватися у три просторі щодо навколишнього середовища). Для того щоб робот міг ефективно функціонувати в 3D-середовищі, він повинен спочатку сприймати своє оточення, наносити на карту, локалізуватись на карті, а потім планувати маршрут, яким він повинен пройти для виконання певного завдання. Виявлення зіткнень - це підмножина планування руху.

Довгостроковою метою цього дослідження є не лише пошук способу більш ефективного планування руху, але також створення шаблону для апаратного та програмного забезпечення, який можна узагальнити до багатьох різних типів роботів, пришвидшуючи як розробку, так і час розгортання. Дві ключові вимоги статті полягають у тому, що методи оптимізації програмного забезпечення для кожного робота можуть бути реалізовані в апаратному забезпеченні за допомогою спеціалізованих прискорювачів, і що ці методи можуть бути використані для створення методології проектування побудови зазначених прискорювачів. Це дозволяє створити нове поле оптимізованого роботом обладнання, яке вони називають «робоморфними обчисленнями».

Методологія команди спирається на створення шаблону, який реалізує існуючий алгоритм управління один раз, виявляючи як паралельність, так і розрідженість матриці. Потім конкретні параметри шаблону програмуються зі значеннями, що відповідають можливостям базового робота. Значення 0, що містяться в матрицях, відповідають рухам, які даний робот не здатний виконати. Наприклад, гуманоїдний двоногий робот буде зберігати ненульові значення в областях матриць, які регулюють правильний рух його рук і ніг. Робот із реверсивним ліктьовим суглобом, який може вільно згинатися в будь-якому напрямку, буде запрограмований з різними значеннями, ніж робот з більш схожим на людину ліктем. Оскільки ці конкретні моделі походять із загального шаблону планування руху, код оцінки для всіх умов може бути реалізований у спеціалізованому апаратному прискорювачі.

Апаратні прискорювачі можуть значно покращити час реакції робота

Дослідники повідомляють, що реалізація запропонованої ними структури в FPGA на відміну від процесора або графічного процесора зменшує затримку в 8 разів до 86 разів і покращує рівень відповіді загалом в 1,9x - 2,9x, коли FPGA розгортається як співпроцесор. Збільшення часу реакції робота може дозволити їм ефективно працювати в надзвичайних ситуаціях, коли потрібні швидкі реакції.

Ключовою рисою роботів та андроїдів у науковій фантастиці є їхні швидкіші за людські рефлекси. Зараз така швидкість, яку відображає андроїд, наприклад Дані, неможлива. Але частина причини полягає в тому, що ми не можемо перейти межі власних приводів. Поліпшіть, наскільки швидко машина може „думати”, і ми покращимо, як швидко вона може рухатися.

Читати далі

Графен міг радикально покращити жорсткі диски, якщо ми могли тільки зробити речі
Графен міг радикально покращити жорсткі диски, якщо ми могли тільки зробити речі

Дослідники виявили, що графен може бути феноменальним для жорстких дисків, але нам доведеться вирішити багато проблем з матеріалом, перш ніж це може статися.

AMD хоче покращити AI, HPC ефективність 30x до 2025 року
AMD хоче покращити AI, HPC ефективність 30x до 2025 року

AMD має новий план для підвищення енергоефективності та претензій, які він може доставити 30X дохід до 2025 року.

NASA хоче, щоб ваша допомога покращить наполегливість AI
NASA хоче, щоб ваша допомога покращить наполегливість AI

Все, що вам потрібно зробити, це подивитися на деякі зображення та етикетки геологічних особливостей. Це щось більшість з нас може зробити інтуїтивно, але для машини важко.

Google покращить Linux у ОС Chrome із спільним доступом до папки та багато іншого
Google покращить Linux у ОС Chrome із спільним доступом до папки та багато іншого

У майбутніх версіях Chrome v71 і 72 Google зробить Linux більш корисним і інтегрованим на Chromebooks.