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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在具身智能中的多模态感知与自主决策.doc
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在具身智能中的多模态感知与自主决策
摘要
具身智能机器人需要在复杂环境中融合视觉、触觉、听觉等多模态感知信息，自主做出决策并执行动作。传统方案使用多颗独立芯片分别处理各模态数据，系统复杂度高、功耗大、延迟长。本文针对具身智能的多模态感知需求，设计了一种面向存算一体芯片的多模态感知融合架构，通过存算一体阵列同时处理视觉、触觉和听觉信号，在存算域完成多模态特征的融合和决策，感知-决策延迟降低至10ms以内，芯片功耗仅为3W，为具身智能机器人提供了高能效的多模态感知与自主决策解决方案。
一、具身智能的计算需求
1.1 多模态感知
具身智能机器人需要同时处理视觉（目标检测、场景理解）、触觉（力感知、纹理识别）和听觉（声源定位、语音指令）等多模态信息，各模态的采样率和数据格式各不相同。
1.2 实时决策
从感知到决策的端到端延迟需要控制在50ms以内，才能实现流畅的交互和操作。在抓取等精细操作任务中，延迟要求更高（<20ms）。
二、存算一体多模态感知架构
2.1 多模态特征提取
视觉、触觉和听觉的特征提取模型权重分别存储在共享RRAM阵列的不同区域。各模态数据通过DAC转换后，在存算阵列中并行完成特征提取，提取的特征向量在数字域完成融合。
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