来源：本文由半导体昂扬观察翻译自mit ，谢谢。

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，搭建黄蜂大小的飞行原型，并搭载更小的传感器和摄像机。目前，他们已经成功将无人机的几乎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获取大量数据流，并对这些数据进行解读，从而自动控制无人机的俯仰、速度和轨迹。为了做到这一点，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很大的负荷。

现在，MIT的工程师们已经迈出了第一步，他们设计了一种计算机芯片，这种芯片使用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定制。他们将于本周在MIT举行的“机器人：科学和系统会议”上提出一种新的方法和设计，他们称之为“Navion”。

该团队由Sertac Karaman和Vivienne Sze带领，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。他们开发了一种低功耗的算法，同时精简了硬件，创造了一种专门的计算机芯片。

他们工作的关键贡献是提出了一种设计芯片硬件和在芯片上运行的算法的新方法。Sze表示：“传统上，一种算法被设计出来就被扔给了硬件工程师，让他想办法把算法映射到硬件上。但我们发现，通过把设计硬件和算法相结合，我们可以实现更有效的节能。”

Karaman说：“我们发现，这种涉及到硬件和算法协同思考的编程机器人的新方法是减小尺寸的关键。”

这种新型芯片以每秒20帧的速度处理流图像，并自动执行命令来调整无人机在空间中的方向。新型芯片执行所有这些计算，同时功耗低于2瓦——这比目前的无人机嵌入式芯片的效率要高一个数量级。

Karaman说，团队的设计是迈向“最小的智能无人机可以自主飞行”的第一步。他最终设想的是灾难响应和搜救任务，在这些任务中，昆虫大小的无人机会在狭窄的空间中穿梭，检查坍塌的建筑，搜寻被困的人。卡拉曼也预见到了它在消费电子产品方面的新用途。

Karaman说：“请设想，购买一款可以与你的手机结合的瓶盖大小的无人机，你可以把它拿出来放在手掌上，你稍微抬起手，它就会感知到，并开始在你四周飞行，为你摄影。然后你再张开手掌，它就会落在你的手中，你可以将视频上传到手机上，并与他人分享。”

Amr Suleiman和Luca Carlone的合作者是研究生Amr Suleiman和Zhengdong Zhang，以及研究科学家Luca Carlone。

目前的小型无人机原型足够小，可以放在一个人的指尖上，而且非常轻，只需要1瓦的电力就可以从地面起飞。相机和传感器则还需要0.5瓦。

Karaman说：“缺少的部分是计算机，我们不能让它们适应这种大小和能耗。我们需要将计算机小型化，并降低其功耗。”

团队很快意识到，传统的芯片设计技术可能不会制造出足够小的芯片，并提供小型智能无人机飞行所需要的处理能力。

Sze说：“随着晶体管的规模越来越小，效率和速度都有了提升，但这种速度正在放缓，现在我们必须开发出专门的硬件来提高效率。”

研究人员决定从头开始构建一个专门的芯片，开发数据处理算法，以及用来运行这种算法的硬件，几项工作协同进行。

具体而言，研究人员对现有的一种算法进行了细微的改动，该算法通常用于确定无人机的“自我运动”，或对其在空间中位置进行感知。然后，他们在一片FPGA上实现了不同版本的算法，FPGA是一种非常简单的可编程芯片。为了使这一过程正式化，他们开发了一种称为迭代分裂协同设计的方法，可以在降低功耗和门数量的同时确保足够的精确度。

典型的FPGA由数十万个断开的门组成，研究人员可以按照所需的模式进行连接，以创建专门的计算单元。通过协同设计减少门数，团队选择了一片门数极少的FPGA芯片，从而实现了高效的节能。

Karaman解释说：“如果我们不需要某种特定的逻辑或存储过程，我们就不会使用它们，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映射到FPGA的门上，并将芯片连接到电路板上。然后，他们从标准无人机数据集里的数据输入到芯片中，标准无人机数据集来自先前由其他人进行并提供在机器人社区中的无人机飞行实验的流图像和加速度计测量数据的累积。

Karaman说：“这些实验也是在运动捕捉室里完成的，所以你精确地知道无人机的位置，我们在事后使用了所有这些信息。”

对于在FPGA芯片上实现的每个版本的算法，研究人员观察了芯片在处理输入数据和估算空间位置时所消耗的电量，。

该团队最有效的设计以每秒20帧的速度处理图像，并准确地估算出无人机在空间中的方位，同时消耗低于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修改。Sze和她的同事发现，他们能够减小算法需要处理的数据量，同时仍然获得相同的结果。因而芯片本身可以存储更少的数据，消耗更少的电能。

Sze说：“在节能方面，存储的代价非常巨大。因为我们要做动态计算，一旦我们收到任何芯片的数据，就要尽可能地进行处理，所以我们可以马上扔掉它，这使得我们可以只使用芯片上极少量的存储空间，无需访问昂贵的片外存储器。”

通过这种方式，团队能够将芯片的存储容量减少到2MB，无需使用片外存储器，而典型的无人机嵌入式计算机芯片使用几GB的片外存储器。

Sze说：“任意一种节能方式，都可以让你减小电池的尺寸，或者延长电池寿命，这是更好的选择。”

今年夏天，该团队将把FPGA芯片安装在无人机上，以测试它在飞行中的性能。最终，该团队计划在专用集成电路（ASIC）上实现优化算法，ASIC是一种更专业的硬件平台，可让工程师直接在芯片上设计特定类型的门。

Karaman说：“我们认为我们可以把功耗降低到几百毫瓦，借助这个平台，我们可以进行各种优化，这样可以节省大量电能。”

这项研究得到了空军科学研究处和国家科学基金会的部分支持。

原文链接：http://news.mit.edu/2017/miniaturizing-brain-smart-drones-0712

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