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超低功耗ASIC惊艳ISSCC让机器人小车跑几分钟和几个小时的差别

时间:2021-09-14    来源:lol外围APP    人气:

本文摘要:近日,科学家研发顺利一款超强低功耗混合信号芯片,该芯片的设计启发来自对人类大脑的了解,可以协助手掌大小的机器人协同工作,并从经验中自学。融合新一代的低功耗电机和传感器,该ASIC以毫瓦功率运营,从而可以将单节干电池供电智能机器人的运行时间从几分钟提升到数小时。佐治亚理工学院的研究人员研发顺利一款超强低功耗混合信号芯片,该芯片的设计启发来自对人类大脑的了解,可以协助手掌大小的机器人协同工作,并从经验中自学。

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近日,科学家研发顺利一款超强低功耗混合信号芯片,该芯片的设计启发来自对人类大脑的了解,可以协助手掌大小的机器人协同工作,并从经验中自学。融合新一代的低功耗电机和传感器,该ASIC以毫瓦功率运营,从而可以将单节干电池供电智能机器人的运行时间从几分钟提升到数小时。佐治亚理工学院的研究人员研发顺利一款超强低功耗混合信号芯片,该芯片的设计启发来自对人类大脑的了解,可以协助手掌大小的机器人协同工作,并从经验中自学。为了节省功耗,该芯片用于了混合了数字模拟信号的时域处理器,使用信号的脉冲宽度对信息展开编码。

该神经网络IC不仅可以限于于基于模型的编程应用于,也不具备协作能力,可以增强自我自学。它彰显了小型机器人更大的侦察、救难以及继续执行其它任务的能力。佐治亚理工学院的研究人员在2019年的IEEE国际固态电路会议(ISSCC)上展出了一款配备了该独有ASIC的机器人小车。

这项研究的赞助者还包括国防部高级研究计划局(DARPA)、半导体研究的组织(SRC)和基于大脑灵感运算的自律智能研究中心(CBRIC)。在试验场中摆放了一个由该超强低功耗混合信号芯片掌控的机器人小车,以展出它的自我自学能力以及它和另一个机器人小车协作的能力。佐治亚理工学院电气与计算机工程学院副教授ArijitRaychowdhury回应:“我们正在希望彰显这些十分小的机器人智能,以便它们可以理解自己周遭的环境,并在没基础设施的协助下自律移动。

为了构建这一目标,我们将低功耗电路的概念引进到这些十分小的设备中,让它们自己作出决策。现在的市场上,对需要基础设施就能自律运营的十分小但功能强大的机器人的市场需求十分可观。”Raychowdhury和他的研究生NingyuanCao、MuyaChang和AnupamGolder展出的汽车要穿越一个由橡胶垫覆盖面积着的试验场地,周围推开着纸板墙。

当这些机器人小车搜寻目标时,它们必需避免交通路障,并防止彼此撞,它们在这个环境中大大自学并互相通信。机器人小车用于惯性传感器和超声波传感器来确认自己的方位,并检测周围的物体。传感器信息被传送到混合信号ASIC中,该ASIC是机器人小车的大脑。

指令发送到树莓为首控制器,该控制器向电动马达发送到指令。在手掌大小额机器人小车中,主要有三个子系统在消耗功率:用作驱动和操控车轮的电机及其控制器、处理器和传感系统。在Raychowdhury和他的团队设计的机器人小车中,处理器的低功耗特性意味著大部分功率是由电机消耗掉的。“我们将ASIC的计算能力减少,从而减少了其功耗,使得功耗支出主要受到电机功率市场需求的支配。

”他说道。佐治亚理工学院的团队正在与用于微机电技术的电机从业者合作,以提升电机的功率密度。“我们期望打造出一个系统,在该系统中,传感子系统、通信和计算出来单元、驱动模块的功率大体都正处于几百毫瓦左右的功率水平上。”Raychowdhury说道,这位佐治亚理工学院的副教授同时也是安森美半导体的技术顾问。

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“如果我们需要用于高效的电机和控制器来生产这些手掌大小的机器人,那么我们就可以在几节AA电池供电的情况下运营好几个小时。我们很确切必须一个什么样的计算出来平台,但是除了计算出来IC,还必须其它组件的因应。

”在时域计算出来中,以有所不同的电压水平代表有所不同的信息,它是以脉冲宽度的形式展开编码的。这种方式融合了仿真电路的高能效特点和数字器件的稳健性。“和传统的数字芯片比起,该芯片尺寸增加了一半,功耗上升为原本的三分之一,”Raychowdhury说道。

“我们在逻辑电路和存储器的设计中用于了多种技术,将功耗减少到了毫瓦范围,同时还能符合目标性能。”鉴于是使用有所不同的脉冲宽度回应有所不同的值,该系统比全然的数字器件后者仿真器件都快。但是Raychowdhury回应,这种速度对于小型机器人来说早已充足幸福。

“对于这些控制系统而言,我们不必须那种运营频率在几千兆赫兹的电路,因为机器人本身的移动速度就不悦,”他说道。“我们壮烈牺牲了一点性能,以取得极高的电源效率。

即使工作在10MHz或者100MHz,对于我们的目标应用于来说也充足慢了。”这款CMOS芯片基于65纳米工艺打造出,限于于机器人的两种自学模式。

其一,该系统可以通过编程继续执行基于固定模型的算法,其次,它可以自我增强,从环境中自学。随着时间的流逝,该系统需要构建更加好的性能,就像跟着学步的孩子磕磕绊绊地渐渐学会走路一样。

Raychowdhury说道:“在神经网络中,你再行用于一组预计的权重来启动系统,这样机器人就可以长时间启动,而会立刻瓦解或者获取错误信息。当你在新的方位部署它后,周遭的环境就再次发生了变化,但是环境本身不会有一些该机器人需要辨识进而自学的结构。

然后系统就自行作出要求,评估每项决策的有效性,以优化它的先前动作。”机器人之间可以相互通信,这可以使它们协同工作以找寻一个目标。“在相互协作的团队联合面临的完全相同环境中,机器人不仅必须理解自己在做到什么,还要告诉团队中的其它同志在干什么。

”他说道,“它们将致力于构建团体利益的最大化,而不是侧重自己。”佐治亚理工学院的研究团队在国际固态电路会议上展开了概念检验之后,还在之后更进一步优化设计,并正在研发可以构建计算出来单元和控制电路的片上系统。“我们期望在这些小型的机器人中构建更加多的功能,”Raychowdhury补足道,“我们早已展出了它现在能干什么,我们现在所做到的事情就是通过其它创意更进一步强化它的能力。


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