MIT工程师引产业颠覆:功耗最小的无人机芯片问世

来源:LOL赛事押注作者:LOL赛事押注 日期:2021-09-24 浏览:
本文摘要:设计高效计算机芯片的方法可能会让微型智能无人机飞上天空。近年来,工程师们致力于研发微型无人机技术,搭起黄蜂大小的飞行中原型,并配备更加小的传感器和摄像机。 目前,他们早已顺利将无人机的完全每一部分都小型化了,除了无人机的大脑——计算机芯片。四旋翼无人机和其他类似于大小的无人机的标准计算机芯片可以从摄像机和传感器中提供大量数据流,并对这些数据展开理解,从而自动控制无人机的转动、速度和轨迹。

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设计高效计算机芯片的方法可能会让微型智能无人机飞上天空。近年来,工程师们致力于研发微型无人机技术,搭起黄蜂大小的飞行中原型,并配备更加小的传感器和摄像机。

目前,他们早已顺利将无人机的完全每一部分都小型化了,除了无人机的大脑——计算机芯片。四旋翼无人机和其他类似于大小的无人机的标准计算机芯片可以从摄像机和传感器中提供大量数据流,并对这些数据展开理解,从而自动控制无人机的转动、速度和轨迹。为了做这一点,这些计算机要消耗10-30瓦的功率,由电池供电,电池对于黄蜂大小的无人机而言是相当大的负荷。

现在,MIT的工程师们早已迈进了第一步,他们设计了一种计算机芯片,这种芯片用于大型无人机计算机的一小部分功能,专门为瓶盖大小的无人机量身自定义。他们将于本周在MIT举办的“机器人:科学和系统会议”上明确提出一种新的方法和设计,他们称作“Navion”。该团队由SertacKaraman和VivienneSze率领,前者是MIT航空航天工程1948届职业发展副教授,后者是MIT电气工程和计算机科学学院副教授。

他们研发了一种低功耗的算法,同时精简了硬件,建构了一种专门的计算机芯片。他们工作的关键贡献是明确提出了一种设计芯片硬件和在芯片上运营的算法的新方法。Sze回应:“传统上,一种算法被设计出来就被扔给了硬件工程师,让他想要办法把算法同构到硬件上。

但我们找到,通过把设计硬件和算法结合,我们可以构建更加有效地的节约能源。”Karaman说道:“我们找到,这种牵涉到到硬件和算法协同思维的编程机器人的新方法是增大尺寸的关键。”这种新型芯片以每秒20帧的速度处置流图像,并自动执行命令来调整无人机在空间中的方向。

新型芯片继续执行所有这些计算出来,同时功耗高于2瓦——这比目前的无人机嵌入式芯片的效率要低一个数量级。Karaman说道,团队的设计是迈进“大于的智能无人机可以自律飞行中”的第一步。他最后设想的是灾难号召和救难任务,在这些任务中,昆虫大小的无人机会在狭小的空间中来回,检查塌陷的建筑,搜索受困的人。卡拉曼也预见了它在消费电子产品方面的新用途。

Karaman说道:“请求设想,出售一款可以与你的手机融合的瓶盖大小的无人机,你可以把它拿出来放到手掌上,你略为抱住手,它就不会感官到,并开始在你四周飞行中,为你摄影。然后你再行张开手掌,它就不会落在你的手中,你可以将视频上传遍手机上,并与他人共享。”AmrSuleiman和LucaCarlone的合作者是研究生AmrSuleiman和ZhengdongZhang,以及研究科学家LucaCarlone。从头开始目前的小型无人机原型充足小,可以放到一个人的指尖上,而且十分重,只必须1瓦的电力就可以从地面降落。

照相机和传感器则还必须0.5瓦。Karaman说道:“缺乏的部分是计算机,我们无法让它们适应环境这种大小和能耗。我们必须将计算机小型化,并减少其功耗。

”团队迅速意识到,传统的芯片设计技术有可能会生产出有充足小的芯片,并获取小型智能无人机飞行中所必须的处置能力。Sze说道:“随着晶体管的规模更加小,效率和速度都有了提高,但这种速度正在上升,现在我们必需研发出有专门的硬件来提高效率。

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”研究人员要求从头开始建构一个专门的芯片,研发数据处理算法,以及用来运营这种算法的硬件,几项工作协同展开。调整公式明确而言,研究人员对现有的一种算法展开了微小的改动,该算法一般来说用作确认无人机的“自我运动”,或对其在空间中方位展开感官。然后,他们在一片FPGA上构建了有所不同版本的算法,FPGA是一种非常简单的可编程芯片。

为了使这一过程正式化,他们研发了一种称作递归分化协同设计的方法,可以在降低功耗和门数量的同时保证充足的精确度。典型的FPGA由数十万个插入的门构成,研究人员可以按照所需的模式展开相连,以创立专门的计算出来单元。通过协同设计增加门数,团队自由选择了一片门数很少的FPGA芯片,从而构建了高效的节约能源。

Karaman说明说道:“如果我们不必须某种特定的逻辑或存储过程,我们就会用于它们,这样就能节省大量能量。”每当研究人员调整自我运动算法时,他们就把这个算法版本同构到FPGA的门上,并将芯片相连到电路板上。然后,他们从标准无人机数据集里的数据输出到芯片中,标准无人机数据集来自先前由其他人展开并获取在机器人社区中的无人机飞行中实验的流图像和加速度计测量数据的积累。

Karaman说道:“这些实验也是在运动捕猎室里已完成的,所以你准确地告诉无人机的方位,我们在事后用于了所有这些信息。”节省存储对于在FPGA芯片上构建的每个版本的算法,研究人员仔细观察了芯片在处置输出数据和估计空间方位时所消耗的电量,。

该团队最有效地的设计以每秒20帧的速度处置图像,并精确地估计出有无人机在空间中的方位,同时消耗高于2瓦的功率。功率节省部分来自对于存储在芯片中的内存数量的改动。

Sze和她的同事找到,他们需要增大算法必须处置的数据量,同时依然取得完全相同的结果。因而芯片本身可以存储较少的数据,消耗较少的电能。Sze说道:“在节约能源方面,存储的代价十分极大。因为我们要做到动态计算出来,一旦我们接到任何芯片的数据,就要尽量地展开处置,所以我们可以立刻拿走它,这使得我们可以只用于芯片上极少量的存储空间,需要采访便宜的片外存储器。

”通过这种方式,团队需要将芯片的存储容量增加到2MB,需要用于片外存储器,而典型的无人机嵌入式计算机芯片用于几GB的片外存储器。Sze说道:“给定一种节约能源方式,都可以让你增大电池的尺寸,或者缩短电池寿命,这是更佳的自由选择。”今年夏天,该团队将把FPGA芯片加装在无人机上,以测试它在飞行中的性能。

最后,该团队计划在专用集成电路(ASIC)上构建优化算法,ASIC是一种更加专业的硬件平台,可让工程师必要在芯片上设计特定类型的门。Karaman说道:“我们指出我们可以把功耗减少到几百毫瓦,利用这个平台,我们可以展开各种优化,这样可以节省大量电能。

”这项研究获得了空军科学研究处和国家科学基金会的部分反对。


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