认识达内从这里开始

随着计算机技术的不断发展和进步，机器人在处理问题和运算的速度也越来越快，大家在研究计算机技术的时候关于运算法则和一些核心问题都是需要重点关注的。

今天，我们就一起来了解一下，在进行机器人技术开发的时候，都是有哪些运算技术在背后支撑这一技术的发展。下面就开始我们今天的主要内容吧。

一、机器人需要怎样的计算平台

机器人是复杂的机电一体化装置，综合运用了机械与精密机械、微电子与计算机、自动控制与驱动、传感器与信息处理以及人工智能等多学科的最新研究成果。

机器人系统和系统中的传感器

为了将这些成果融合起来，真正形成认知、感受和行动的能力，使机器人能够理解并应对真实的世界，准确完成操作任务，其搭载的计算平台需满足多种要求，包括：

1)感知能力：具备丰富的I/O接口，支持USB3、UART、I2C等多种I/O协议，用以接收各类传感器数据。

2)控制能力：能够控制各个运动部位，如底盘、手臂、手指和头部，完成多个维度的动作，并且具备实时性和安全性方面的保障。

3)计算能力：既要应对大量数据的处理开销，更要满足各类智能算法巨大的计算需求。

4)功耗控制：要在满足以上能力的同时尽可能降低功耗，避免成为电池杀手。

5)易用性：必须提供友好的编程模型，使机器人的应用开发快速、准确。

现有的计算平台很难满足以上需求，搭建适用于机器人的异构计算平台已经迫在眉睫!CPU+FPGA的方案以其独特的优势进入我们眼帘。

二、什么是FPGA

自1985年问世以来，FPGA这种可编程逻辑器件凭借在性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地。特别是近两年，随着云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA更是得到了前所未有的关注。

FPGA由六部分组成：可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元、嵌入式块RAM、丰富的布线资源、底层嵌入功能单元和内嵌专用硬核。英特尔首席执行官科再奇曾这样描述：“你可以把FPGA想象成一堆gate，能够随时编程。FPGA可以用作多个领域的加速器，例如在加密的同时进行面部搜索，并能在微秒内重新编程。其成本远低于大规模单个定制部件，并具有更高的灵活性。”

随着工艺的发展，技术的进步，FPGA的性能、指标都达到了新高度。新的Arria10系列FPGA和SoC功耗比前一代FPGA和SoC低40%，具有业界唯一的硬核浮点数字信号处理(DSP)模块，其速率高达每秒1.5万亿次浮点运算(1.5TFLOPS)。

FPGA的结构

即便拥有上述优势，传统上FPGA的开发难度还是令诸多程序员望而却步。然而，随着OpenCL标准的出现，FPGA的应用门槛正在大幅降低。基于OpenCL的开发框架，用户可以摆脱传统的基于硬件描述语言(HDL)的开发流程，转而采用更高效、也更符合广大程序员背景的软件开发流程。

OpenCL标准是第一个开放、免版税、统一的编程模型，能够在异构系统上加速算法实现，支持使用基于C的编程语言进行跨平台开发，例如CPU、GPU、DSP和FPGA。支持OpenCL的异构系统一般通过PCle总线实现主机与硬件加速器(或者一个内核与另一个没有主机控制的内核)之间的通信，而这一切并不需要程序开发者的关注。相反，开发者只需了解OpenCL定义的标准化的应用程序接口(API)。如今，各个主流的深度学习框架都提供OpenCL的支持。英特尔正计划推出基于FPGA的CNN的多种网络实现。

OpenCL的编程模型

三、基于CPU+FPGA的异构计算平台

我们机器人系统实验室今年的工作重点便是为机器人搭建基于CPU+FPGA的异构计算平台。根据我们的经验，FPGA能够在一些关键的机器人应用中发挥极大的价值。例如，我们将机器人自身定位的算法(SLAM)移植到FPGA中执行，实现了比CPU高出十多倍的定位频率，从而允许机器人以双倍的速度运动，而不会“迷失方向”。

为了打造通用的机器人计算平台，我们选用了英特尔提供给移动平台使用的CPU和Arria10系列的FPGA。两者通过高带宽，低延迟的I/O接口(如PCIe)进行通信。FPGA中可以包含多种加速模块。我们会提供一套通用接口，便于模块开发者包装、发布已有的设计。

机器人的异构计算平台

在软件层面，我们会构建加速模块的配置、安装和消息传递机制，便于第三方将所需的加速模块集成到应用中，并设计一些定位、控制、视觉识别和物体建模的常用模块，以及软件的集成包，供用户作为参考设计或直接选用。

有了如此智慧的大脑，机器人将变得更加耳聪，眼明，腿快，手稳，融入我们的日常生活，为人类提供更好的服务。

好了，关于机器人运算技术的问题我们今天就给大家简单介绍到这里了，如果大家对互联网IT技术感兴趣，希望能够学得一技之长的话，还有与我们的在线咨询联系，获取更多材料进行了解。

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