如何让神经网络在硬件上飞驰?——神经网络芯片在机器人控制上的应用实例
随着机器人技术的发展,尤其是从平面转向立体,机械臂的自由度增加导致运动规划变得更为复杂和计算密集。传统流水线式计算架构难以满足实时需求。一种基于FPGA的创新设计通过构建高度精简的“最小计算单元”来解决这一问题,显著提升了计算效率,并在有限硬件资源下实现了高精度末端轨迹跟踪。 本文详细介绍了一种基于最小单元PE的设计,用于实现坐标转换矩阵的并行计算。通过16个PE单元组成的坐标转换矩阵相乘单元PEs,能够高效地进行矩阵乘法运算。最终,该设计应用于PUMA560冗余度机械臂,成功实现了末端轨迹跟踪任务,误差控制在10^-3至10^-2量级,展示了FPGA在机器人控制领域的潜力。