伯克利人工智能研究实验室正在进行FogROS项目。该项目是开源机器人操作系统ROS 2 Humble Hawksbill最新版本的一部分,也是ROS 2的第八个版本。服务器端计算的进步使云游戏等事情能够以最小的延迟实现,这也可以应用于机器人操作。

由于重量和功率要求,机器人的机载计算能力往往受到限制,它们也很少有硬件加速器,如GPU、TPUS或FPGA。但许多机器人算法和最近的进展都得益于高端计算机和硬件加速器。伯克利人工智能研究实验室设想使用云计算来加速缓慢的计算,可以使机器人在相同的时间内做更多的事情。

今年三月,团队悄悄地通过GitHub提供了FogROS 2的预览版,今天它对所有人开放,其中有许多基于云计算的性能改进。与在智能手机上玩Xbox游戏一样,这里的基本原则是提供一种在机器人上执行复杂任务的方法,不需要同样复杂的机载处理,如果你能通过远程服务器完成任务,你就能节省尺寸、重量和成本。

该团队在最近发表的一篇论文中证明,通过使用云计算机获得的性能可以克服网络延迟,大大加快机器人的性能。在实例中,FogROS 2将SLAM延迟降低了50%,将抓取规划时间从14秒减少到1.2秒,并将运动规划速度提高了28倍。与替代方案相比,FogROS 2将网络利用率降低了3.8倍。

戈德堡指出,这样一个平台可以为机器人技术开辟更多的可能性。它有可能有利于机器人的其他计算密集型任务,如随机规划,并促进对多个机器人的任务进行监督和无监督的深度学习。该计划的未来版本可以开放给更多的平台,包括Google云和Azure。

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