人類一旦在蹣跚學步時掌握了竅門，就變得非常擅長機器人學家口中所說的“運動規(guī)劃”（motion planning）：在障礙物四周摸索，在一個塞滿了東西的冰箱里準確地抓起一瓶飲料，或者把手伸到電腦屏幕后面摸到插線口并把纜線連接起來。
但是對于那些有多關(guān)節(jié)機械臂的機器人來說，運動規(guī)劃是非常困難的，需要十分耗時的計算。在一個并沒有為機器人特意優(yōu)化設(shè)計過的環(huán)境中，讓機器人撿起一個物品甚至需要數(shù)秒的計算。
杜克大學（Duke University）的研究人員研發(fā)了一種為運動規(guī)劃特別設(shè)計的計算處理器，它的運算速度比現(xiàn)有的設(shè)備要快1萬倍，而且其耗能則要低得多。這款新型計算處理器非?？?，能夠?qū)崟r規(guī)劃和執(zhí)行。而且它功耗十分低，使其可以應用在包括幾千個機器人的大規(guī)模制造環(huán)境中。
“當你在考慮一條汽車裝配生產(chǎn)線時，整個環(huán)境是受到嚴格控制的，這樣機器人可以不厭其煩地一遍遍重復相同的動作，”杜克大學計算機科學及電子和計算機工程助理教授George Konidaris表示。
“汽車的零部件每次都在同個地方，機器人被局限在籠中，這樣就不會受到旁人的干擾。但是如果你的機器人進行實時運動規(guī)劃，不管汽車零部件是不是在同一個地方，出乎意外地隨意堆放在一起，還是有人從旁走過，它總能做出正確的動作?！?/p>
Konidaris表示，快速運動規(guī)劃能夠節(jié)省布置機器人周遭環(huán)境所需的時間和成本。他在6月20日在密歇根州安娜堡召開的“機器人技術(shù)：科學與系統(tǒng)工程”（Robotics：Science and Systems）的會議上展示了他的新研究。
運動規(guī)劃領(lǐng)域的研究已經(jīng)進行了30年，最近這個領(lǐng)域的新進展已經(jīng)能把復雜機器人的規(guī)劃時間減低到幾秒的程度。除了幾個特例以外，這些現(xiàn)有的方法一般依賴通用CPU，或是計算速度更快，但是非常耗能的圖形處理器（GPU）。
杜克大學的團隊卻造出了一種專門為運動規(guī)劃設(shè)計的新型處理器。
“通用CPU善于處理多種任務，但是卻無法和精于單一任務的處理器相媲美，”杜克大學電氣和計算機工程和計算機科學教授Daniel Sorin表示。
Konidaris和Sorin的團隊讓該處理器能夠執(zhí)行碰撞檢測的任務，它是運動規(guī)劃中最為耗時的部分。該處理器能夠并行執(zhí)行數(shù)以千計的碰撞檢測任務。
Sorin表示，“我們對設(shè)計進行了優(yōu)化，讓硬件和功率預算專門服務于這些和運動規(guī)劃相關(guān)的特定任務?！?/p>
這個技術(shù)的原理是這樣的，把機械臂的操作空間分割成幾千個被稱為體積像素（voxel）的3D空間。然后該算法確定某個物體是否在預編程運動路徑所涵蓋的體素中。得益于特制的硬件，該技術(shù)能夠同時檢測數(shù)千個運動路徑，然后用余下的“安全”選項整合出最短的可能運動路徑。
“此前最先進的技術(shù)使用的是高性能的市售圖形處理器，它們的功耗是200~300瓦特，”Konidaris表示，“即使如此，也需要幾百毫秒，甚至幾秒鐘才能找到一個運動規(guī)劃方案。我們設(shè)計的處理器所需不到1毫秒，耗能不到10瓦特。即使我們的速度不比他們的快，光節(jié)能這一塊就可以給有幾千，甚至幾百萬臺機器人的工廠節(jié)省可觀的成本?！?/p>
Konidaris進而表示，該技術(shù)為運動規(guī)劃的應用打開了新思路。
“以前，運動規(guī)劃是每個動作單獨進行的，因為規(guī)劃的過程非常慢，”Konidaris表示，“但是現(xiàn)在它的速度足夠快，可以成為更復雜的規(guī)劃算法的一部分，這個復雜規(guī)劃算法或許能把幾個簡單的動作串聯(lián)起來，或者能夠?qū)讉€物體的動作進行預先推理規(guī)劃。”
該新處理器的速度和能效為自動化領(lǐng)域帶來了非常多的機會。Konidaris、Sorin和他們的學生十分看好該技術(shù)，并且為這項技術(shù)專門成立了一家公司RealtimeRobotics。
