MIT研發6毫瓦超低功耗晶片，讓微型無人機即時建構3D環境地圖

麻省理工學院（MIT）研究團隊開發出一款超低功耗晶片，僅消耗約6毫瓦的電力，便能讓微型無人機與機器人即時建構周遭環境的精細3D地圖。這款名為Gleanmer的系統單晶片（SoC），有望協助電池供電的自主機器在雜亂環境中順暢導航，包括工業通風系統、倉儲、隧道及其他需要精確避障的密閉空間。

此技術未來也可望應用於輕量化擴增實境（AR）頭戴裝置，讓裝置在不大量消耗電池的情況下，即時繪製室內環境地圖。該晶片結合了專用硬體與緊湊型建圖演算法，大幅降低機器人建立3D環境模型所需的記憶體與電力。

突破傳統建圖瓶頸

建構精細3D地圖通常需要機器人處理大量影像資料，並儲存複雜的環境模型，這對小型電池供電裝置而言往往是難以承受的記憶體與電力負擔。

MIT團隊捨棄傳統以數百萬個微小立方體（體素，voxel）表示環境的方式，改採稱為「高斯體（Gaussians）」的彈性橢球形狀。這些形狀能更有效率地表示曲面物體與開放空間，同時所需記憶體也遠少於體素方法。

研究人員將晶片搭配一套名為GMMap的建圖演算法，該演算法能以單次掃描從深度影像建立3D地圖，使系統幾乎可以在取得影像後立即捨棄原始資料，不必反覆儲存與處理。

「在任何時間點，我們只需要在記憶體中儲存少量像素，這大幅降低了演算法所需的記憶體佔用量，」本研究共同第一作者Peter Zhi Xuan Li表示。

此外，該系統也解決了建圖領域的另一常見難題：當機器人移動時，往往會從多個角度觀察同一物體，產生重疊的模型表示，進而增加地圖容量。MIT團隊開發出一種方法，能在不回溯原始影像資料的情況下，直接合併重疊的高斯體。

小晶片，大應用

這套設計讓研究人員得以將大部分活躍資料保存在快速的晶片內建記憶體，而非依賴耗電的外部儲存裝置。「透過一塊專用記憶體，只儲存過去幾幀中已觀察到的物體，就能更有效率地存取資料，」共同第一作者Zih-Sing Fu說道。

在針對多種預先錄製環境進行的測試中，Gleanmer能以約6毫瓦的功耗即時生成精細3D地圖。研究人員指出，這僅是目前最優秀的同類建圖晶片所需能源的約2.5%。

該晶片也能直接從iPhone攝影機的即時串流資料中重建障礙物與自由空間。透過在路徑規劃過程中重複利用緊湊的高斯體表示，系統能讓機器人以通常所需能源約**20%**的電力計算出無碰撞路徑。

「這篇論文展示了一個關鍵範例——說明如何透過演算法與硬體的協同設計，真正大幅提升能源效率，」MIT電機工程與電腦科學教授、本研究資深作者Vivienne Sze表示。

研究團隊相信，未來版本可透過將運算資源移至更靠近機載感測器的位置，進一步提升效率。除機器人應用外，團隊也正在探索高斯體表示法是否能協助電腦系統更有效率地處理技術圖紙與複雜電路圖。

本研究成果已於**IEEE超大型積體電路研討會（IEEE Very Large-Scale Integrated Circuits Symposium）**上正式發表。

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