实验室智能计算机研究中心邀请天津大学刘强、清华大学汪玉、北京航空航天大学杨建磊、清华大学赵明国，于7月14日（周五）9:45-12:00,14:00-16:00针对“人形机器人芯片与计算系统”主题展开报告。本次学术论坛在计算所4层报告厅及腾讯会议同步举行，欢迎广大师生参加。

报告题目：人形机器人芯片与计算系统

时间：7月14日（周五）9:45-12:00,14:00-16:00

主讲人：天津大学 刘强、清华大学 汪玉、北京航空航天大学 杨建磊、清华大学 赵明国

邀请人：甘一鸣 博士

参与方式：线下线上均可参加

地点：

线下：计算所4层报告厅

线上：腾讯会议689 375 770

研讨会日程：

10:00 - 10:45 北京航空航天大学，杨建磊副教授，“机器人SLAM硬件加速技术”

11:00 - 11:45 天津大学，刘强教授，“SLAM后端定制化加速器设计”

摘要：机器人可以利用SLAM在没有地图信息的条件下定位自身和对周围环境建图。SLAM后端基于前端采集的信息，利用图优化方法对前端建立的地图进行优化和矫正，计算量大，不便于部署在移动终端。为了解决这个问题，本工作结合SLAM后端算法的特点，融合视觉、IMU、GPS和LiDAR等传感数据，通过电路资源共享、稀疏存储优化、运行中优化等技术，设计实现了高速、低功耗的SLAM后端加速器。研究成果为设计感知、定位、规划和控制一体化的机器人芯片提供了解决方案。

12:00 - 2:00 午餐

2:00 - 2:45 清华大学，赵明国教授，“基于异构计算的人形机器人控制系统”

摘要：传统的采用同构设备实现的计算平台能够达到单一计算模式的高能效比，但是无法同时解决智能机器人面临的多自由度执行器高频率协同实时控制、高时间和空间复杂度算法实时串行解算以及多路高并发传感器数据并行处理的异构计算问题。本研究以人形机器人控制系统需满足实时、串行和并行三种计算模式于一体的多模式异构计算技术为发展方向，针对人形机器人要同时完成面向多路执行器和传感器的实时、高速以及高并发协同控制和复杂算法快速求解响应的需求，介绍了所开展的实时多任务框架下的异构计算硬件和面向任务的优化算法研究。目标是瞄准系统控制器实时运行条件下的异构计算高能效比指标，实现复杂任务的毫秒级计算响应，形成自主研发高性能人形机器人控制器的核心技术。

3:00 - 3:45 清华大学，汪玉教授，“面向机器人集群感知和决策的软硬件优化技术”

摘要：随着人工智能的快速发展，机器人以及其集群系统在诸多领域得到应用。为了完成复杂任务，机器人需要具备智能感知和决策能力，同时需要解决实际环境中通信受限、场景多变等问题，但算法的升级大幅提升了端侧所需的计算量。为了应对上述挑战，需要针对机器人感知和决策的特点进行软硬件协同优化，设计面向机器人的智能计算系统。本报告将展示研究团队在基于神经网络特征的前端感知定位处理器设计、通信受限下的协同建图和探索系统、基于多智能体强化学习的机器人集群决策规划技术以及机器人仿真测试平台上的研究成果。