小型ロボットが複雑な環境を移動できる新チップ

マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者は、小型の自律ロボットやバッテリー駆動デバイスが複雑な環境を移動できるようにする新しいチップを開発した。このチップは、効率的なアルゴリズムと専用のハードウェアを組み合わせ、わずか約6ミリワットの電力でリアルタイムに3Dマップを構築し、衝突を回避する経路を計画できる。

従来の手法では、3Dマップを生成するために多くの電力とメモリが必要だった。ロボットはカメラで捉えた画像を保存し、各画像内の3Dピクセル（ボクセル）を複数回処理する必要があった。MITチームは、GMMapと呼ばれるアルゴリズムを採用し、環境内の障害物を楕円体のガウス分布で表現した。このガウス分布は形状を柔軟に調整でき、立方体のボクセルよりも効率的に曲線を表現できるため、占有領域と自由空間をよりコンパクトに表現できる。

チームは、このアルゴリズムをベースにしたシステムオンチップ「Gleanmer」を設計した。このチップは、深度画像を1回だけスキャンして高精度のガウス分布を生成し、その後画像を破棄するため、画像全体を保存する必要がない。また、隣接するピクセル同士のみを比較することで、メモリ使用量をさらに削減する。ロボットが移動するにつれて、同じ物体を異なる視点から見たガウス分布が重なる場合、それらを直接融合する新しい技術により、元のピクセルを再処理せずにマップをコンパクトに保つ。

テストでは、Gleanmerは6ミリワットの電力を消費しながら詳細な3Dマップをリアルタイムに生成した。これは既存の最良のマップ構築チップのわずか2.5%の電力消費である。また、コンパクトなガウス分布を再利用することで、経路計画に必要なエネルギーを80%削減できる。

このチップは、産業用HVACシステム内のガス漏れを検査する小型ドローンや、長時間の使用が求められる拡張現実（AR）ヘッドセットなどに応用可能である。研究者は今後、処理ユニットをセンサーに近づけることでさらなる効率化を図るとともに、ガウス分布を応用した図面表現など新たな用途を探求する予定である。

MITのVivienne Sze教授（電気工学・コンピュータ科学科）は、「この研究はアルゴリズムとハードウェアの協調設計によりエネルギー効率を押し上げる好例を示している」と述べている。本研究成果は、IEEE超大規模集積回路シンポジウムで発表され、MIT-MathWorksフェローシップ、Amazon、米国国立科学財団、Intelなどの支援を受けた。