据外媒报道，一款超低功率混合动力芯片可能会为手持车辆提供合作和学习能力。该车采用了新一代电机和传感器，新型专用集成电路的运行功率为几毫瓦，这可能有助于智能集群机器人运行数小时。为了节省功率，这种类型的芯片使用混合数字模拟时域处理器，该处理器可以利用信号的脉冲宽度对信息进行编码。神经网络集成电路可以适用于基于建模的编程和协同强化学习，也可以为小型机器人提供侦察、搜救和其他复杂的大规模任务。美国佐治亚理工学院的研究人员开发了一种由独特ASIC驱动的机器人汽车，该汽车在2019年国际固态电路大会上亮相。这项研究由美国国防部高级研究计划局和半导体研究公司赞助，世邦魏理仕提供协助。这种类型的车辆使用惰性传感器和超声波传感器来确定其位置并检测车辆周围的目标。传感器信息将被传输到混合ASIC，该ASIC将被用作车辆的“大脑”。然后，处理器将向Raspberry Pi控制器发送指令，并将电机传输到电机。在这种机器人车辆中，有三个主要的耗电系统：用于驱动和转向的电机和控制器、处理器和传感系统。低功率ASIC意味着电动机将消耗大量电力。该团队正在与一位合作伙伴合作开发电机，该电机使用微机电技术，与传统电机相比耗电更少。在时域操作中，信息传输将使用不同的电压并利用脉冲带宽进行编码，从而提供模拟电路的节能优势和数字设备的稳定性。不同的脉冲宽度代表各自的数值，该系统比数字或模拟设备稍慢，但其速度足以供小型机器人使用。这种65nm CMOS芯片也可以用于机器人学习。编程后，系统可以遵循基于模型的算法，并使用强化系统从环境中学习。后者可以随着时间的推移提高其性能。该团队旨在优化设计并构建一个集成计算和控制电路的片上系统。
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