O MIT criou um chip de navegação com o mesmo consumo de energia de um LED para pequenos drones e óculos de realidade aumentada.

Engenheiros do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) apresentaram um chip especializado, o Gleanmer, que permite que robôs em miniatura e dispositivos com restrições de energia criem mapas 3D de seus ambientes em tempo real. O chip consome apenas 6 mW de energia — o mesmo que um LED padrão — e oferece navegação confiável e sem obstáculos.

Fonte da imagem: MIT

O desenvolvimento foi projetado principalmente para pequenos veículos autônomos, como drones ou robôs, que navegam por dutos de ventilação, tubulações e outras infraestruturas industriais onde é necessário evitar obstáculos, detectar vazamentos ou realizar inspeções. A plataforma não utiliza dados de GPS ou outras fontes para criar um mapa ou determinar coordenadas, mas depende exclusivamente de visão computacional e memória. A chave do desenvolvimento reside na forma como os dados ambientais são armazenados, processados ​​e interpretados.

Essa é a principal diferença entre o Gleanmer e os sistemas de mapeamento tradicionais: os desenvolvedores abandonaram a representação do espaço baseada em voxels. Em vez de uma grade rígida de pixels cúbicos 3D (voxels), o chip utiliza o algoritmo GMMap, onde áreas com e sem obstáculos são descritas por gaussianas tridimensionais. As gaussianas, ou funções gaussianas, representam o espaço como um conjunto de “nuvens” elipsoidais com valores médios definidos. As curvas suaves das gaussianas descrevem o espaço, os objetos e os obstáculos de forma melhor e mais completa do que os “cubos” de voxels (semelhantes à conhecida e odiada escada dos videogames), e essa é mais uma vantagem.

Em última análise, esse formato se adapta melhor a superfícies curvas e permite que um único elipsoide alongado substitua vários voxels. Como resultado, o mapa continua adequado para o planejamento de uma trajetória segura: o robô distingue entre áreas ocupadas, livres e inexploradas, mas armazena a descrição do espaço e dos objetos de forma muito mais compacta.

Também dos desenvolvedoresEles se concentraram na otimização conjunta do algoritmo e do hardware. O Gleanmer constrói um mapa a partir de imagens em fluxo contínuo, mas não armazena o quadro inteiro na memória: os dados passam pela unidade de computação apenas uma vez, e os pixels são comparados principalmente com seus vizinhos, já que pontos próximos geralmente pertencem ao mesmo objeto ou à mesma região livre. Para reduzir a redundância, as gaussianas sobrepostas são mescladas diretamente, sem acessar novamente os pixels originais.

O próprio chip é fabricado usando tecnologia CMOS de 16 nm e processa quadros de profundidade de 640 x 480 pixels a mais de 88 quadros por segundo durante a geração do mapa, e as consultas ao mapa produzem entre 540.000 e 1,32 milhão de coordenadas por segundo. Por meio do cálculo direto em gaussianas e outras otimizações, o Gleanmer reduz o consumo de energia da geração do mapa em até 63% e das consultas em até 81%. O MIT acredita que essa tecnologia pode ser útil não apenas para microrrobôs, mas também para óculos de realidade aumentada/virtual leves, que precisam perceber constantemente a geometria de um ambiente sem um processador potente ou uma bateria de grande capacidade. No geral, o chip consome apenas 20% da energia durante a navegação em comparação com chips de navegação modernos com capacidades semelhantes. A otimização também é alcançada armazenando dados em memória dedicada próxima às unidades de processamento, reduzindo os custos de transmissão. No futuro, os desenvolvedores pretendem posicionar as unidades de computação e a memória ainda mais próximas dos sensores de imagem, reduzindo ainda mais o consumo de energia das interfaces. Idealmente, os processadores de navegação deveriam ser integrados diretamente nos “olhos” dos robôs, mas isso já é uma possibilidade.Uma história completamente diferente.