軟硬體協同設計賦能具身 AI 機器人實現即時控制

Kernekoncepter

本文提出了一種名為 Corki 的軟硬體協同設計框架，用於解決當前具身 AI 機器人控制中存在的延遲問題，通過預測未來軌跡、硬體加速和優化執行流程，顯著提升機器人控制的即時性和效率。

Resumé

論文資訊
Huang, Y., Hao, Y., Yu, B., Yan, F., Yang, Y., Min, F., ... & Gan, Y. (2024). Software-Hardware Co-Design For Embodied AI Robots. arXiv preprint arXiv:2407.04292v4.
研究目標
本研究旨在解決當前具身 AI 機器人控制系統中存在的延遲問題，以實現更即時、高效的機器人控制。
研究方法
為了解決現有具身 AI 機器人控制系統中存在的延遲問題，本研究提出了一種名為 Corki 的軟硬體協同設計框架。Corki 主要包含三個方面的創新：

演算法層面： Corki 提出預測機器人未來軌跡，而非僅僅預測下一幀的動作，從而降低大型語言模型（LLM）的推理頻率，減少延遲和能耗。
硬體層面： Corki 設計了一個硬體加速器，將 LLM 預測的軌跡轉換為控制機器人運動的扭矩信號，實現即時控制。
系統層面： Corki 提出了一種新的執行流程，將新捕獲的圖像傳輸到伺服器的過程與機器人執行過程並行化，進一步降低端到端延遲。

主要發現
實驗結果表明，Corki 能夠顯著降低具身 AI 機器人控制系統的端到端延遲，最高可達 3.6 倍，同時成功率提升最高可達 17.3%。
主要結論
Corki 框架通過軟硬體協同設計，有效解決了當前具身 AI 機器人控制系統中存在的延遲問題，為實現更即時、高效的機器人控制提供了新的解決方案。
研究意義
本研究對於推動具身 AI 機器人技術的發展具有重要意義，有助於將具身 AI 機器人應用於更多需要即時控制的場景，例如家庭服務、工業製造等。
研究限制與未來方向
本研究主要集中在機器人手臂的控制上，未來可以進一步探索 Corki 框架在其他類型機器人，例如移動機器人、人形機器人等，上的應用。此外，還可以進一步優化 Corki 的演算法和硬體設計，以進一步提升其性能。

Statistik

使用一個包含 30 億個參數的相對較小的 LLM 和一個高端 GPU，具身 AI 系統的端到端幀延遲可以達到 249.4 毫秒。
在所有三個階段中，LLM 推理佔執行時間的 76.9%，機器人控制佔 4.1%，數據通信佔 19.0%。
LLM 推理仍然佔據主導地位，佔總能量的 98.0%，而機器人控制和數據通信僅佔 2.0%。
在真實的機器人系統中，控制通常具有更高的速率，對應的控制延遲可以增加到總延遲的 13.9%。
超過 51% 的矩陣更新可以被避免，而不會損失任何控制精度。
平均而言，Corki 將誤差降低了 25.0%。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Software-Hardware Co-Design For Embodied AI Robots

by Yiyang Huang... kl. arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.04292.pdf

Dybere Forespørgsler

Corki 框架如何應用於處理多模態感測器數據融合的場景，例如同時處理視覺、聽覺和觸覺信息？

Corki 框架本身主要關注於視覺信息和機器人控制的協同設計，但其核心思想可以拓展到多模態感測器數據融合的場景。以下是一些可能的應用方向：

多模態特徵融合： Corki 現有的視覺語言模型 (VLM) 可以擴展為多模態模型，整合視覺、聽覺和觸覺信息。例如，可以使用多流模型分別處理不同模態的數據，並在後期將特徵進行融合，或者採用 Transformer 等模型架構直接處理多模態輸入序列。

多模態軌跡預測： Corki 的軌跡預測模塊可以根據融合的多模態信息進行更精確的預測。例如，觸覺信息可以提供物體抓取的穩定性反馈，聽覺信息可以幫助機器人理解環境中的事件和變化，從而預測更安全、合理的軌跡。

分層控制架構： 可以設計分層控制架構，其中 Corki 的軌跡預測模塊作為高層規劃器，根據多模態信息生成粗略的軌跡規劃。而底層控制器則負責根據實時感測器信息對軌跡進行微調，確保機器人安全、穩定地執行任務。

然而，將 Corki 應用於多模態數據融合的場景也面臨著一些挑戰：

數據同步和對齊： 不同模態的數據具有不同的採樣率和時間特性，需要进行有效的同步和對齊才能进行融合。
模型複雜度和計算成本： 多模態模型通常比單模態模型更加複雜，需要更大的計算资源和更长的推理时间，這對實時控制提出了更高的要求。
數據集构建： 多模態機器人數據集的构建成本更高，現有的公開數據集也比較有限。
總而言之，Corki 框架的核心理念可以應用於處理多模態感測器數據融合的場景，但也需要克服一些挑戰才能充分發揮其潛力。

如果機器人所處的環境具有高度的動態性和不可預測性，Corki 框架如何調整其軌跡預測策略以適應這種變化？

在高度动态和不可预测的环境中， Corki 框架需要进行以下调整以适应变化：

縮短預測時長： 在快速變化的環境中，長時預測的可靠性會降低。 Corki 可以根據環境的動態程度自适应地調整軌跡預測的时长，例如，使用更短的预测步长或更早地終止軌跡。

提高預測頻率： 为了更快地响应环境变化， Corki 可以提高軌跡預測的频率，例如，使用更高的相机帧率或更快的控制频率。

引入反馈机制： Corki 可以结合實時感測器信息进行闭环控制，例如，使用視覺伺服或力控来调整机器人的运动轨迹，对预测误差进行补偿。

強化學習： 可以利用强化学习来训练 Corki 框架，使其能够在与动态环境的交互中不断学习和优化轨迹预测策略。

多级规划： 可以采用多级规划的策略，在高层级进行粗略的全局路径规划，而在低层级根据实时感知信息进行局部轨迹调整，提高机器人的适应性。

异常检测与处理： 为 Corki 添加异常检测机制，识别环境中的突发事件或不可预知的变化。一旦检测到异常，可以暂停当前轨迹执行，并重新规划路径或采取相应的安全策略。

总而言之，为了应对高度动态和不可预测的环境， Corki 框架需要在预测时长、预测频率、反馈机制、学习能力和异常处理等方面进行调整，才能保证机器人的安全性和任务完成效率。

從長遠來看，像 Corki 這樣的軟硬體協同設計框架將如何影響機器人設計和開發的流程，以及機器人技術在社會中的應用？

像 Corki 這樣的軟硬體協同設計框架，將會對機器人設計和開發流程產生深遠影響，並推動機器人技術在社會中更廣泛的應用：
對機器人設計和開發流程的影響：

加速開發週期： 軟硬體協同設計可以尽早地进行软硬件协同优化，减少设计迭代次数，从而缩短机器人的开发周期。
降低開發成本： 通过软硬件协同优化，可以降低对硬件性能的过度依赖，选择性价比更高的硬件平台，从而降低机器人的开发成本。
提升機器人性能： 软硬件协同设计可以充分发挥软硬件的优势，实现更优的性能，例如更高的控制精度、更快的响应速度、更低的功耗等。
促進軟硬體融合： 軟硬體協同設計框架的普及将推动机器人领域软硬件技术的融合，形成新的交叉学科，并催生新的算法、硬件架构和开发工具。

對機器人技術在社會中應用的影響：

拓展應用場景： 更高效的开发流程和更优异的性能将推动机器人技术应用到更广泛的场景，例如服务机器人、医疗机器人、工业机器人等。
提升用户体验： 更智能、更灵活的机器人能够更好地理解和适应人类环境，为用户提供更自然、更便捷的服务。
推動社會發展： 机器人技术的普及将解放人类劳动力，提高生产效率，推动社会向智能化、自动化方向发展。

然而，软硬件协同设计也面临着一些挑战：

跨學科人才需求： 软硬件协同设计需要同时具备软件和硬件专业知识的复合型人才，这对人才培养提出了更高的要求。
設計流程複雜化： 软硬件协同设计需要考虑更多因素，设计流程更加复杂，需要更专业的工具和方法支持。

总而言之，像 Corki 這樣的軟硬體協同設計框架将推动机器人技术向更高效、更智能、更易用的方向发展，对机器人设计和开发流程以及机器人技术在社会中的应用产生深远影响。