現(xiàn)在來自杜克大學的機器人專家為這個問題提供一個實用的解決方案，即添加1個全新處理器，可以計算機器人應該移動的路線，計算速度比當前的方法快三個數(shù)量級，而功耗僅為目前方法的二十分之一。
這種處理器芯片是定制的FPGA或現(xiàn)場可編程門陣列。顧名思義，這些是可以在制造后重新編程以專門處理某些任務的處理器。他們已經存在了幾十年，但證明是非常擅長涉及機器學習的問題。例如，微軟正在采用FPGA進行AI云服務。
使用FGPA的機器人的優(yōu)點是清楚的。例如機器人工作前，其手臂需要劃出工作所需的環(huán)境面積，它需要幾秒鐘來暫停和計算其路線。它不僅要考慮從A到B，而是要計算它在那里所占據(jù)的3D空間，即所謂“掃描體積”，采用這種全新芯片之后，配有FGPA的機器人手臂幾乎瞬間對新環(huán)境起反應，無需進行數(shù)秒的停頓。
研究人員表示，運動規(guī)劃軟件對于機器人采用是一個巨大的限制，如果你可以做實時運動規(guī)劃，那么機器人現(xiàn)在就可以在動態(tài)，非結構化環(huán)境中操作。
