Dadu-RBD: Robot Rigid Body Dynamics Accelerator with Multifunctional Pipelines

要約

剛体ダイナミクスはロボット分野における重要な技術です。
軌道最適化およびモデル予測制御アルゴリズムでは、通常、多数の剛体ダイナミクス コンピューティング タスクが存在します。
CPU を使用してこれらのタスクを処理すると、多くの時間が消費され、ロボットのリアルタイム パフォーマンスに影響します。
この目的を達成するために、我々は、パフォーマンスのボトルネックに対処するために、RBDCore という名前の多機能ロボット剛体ダイナミクス アクセラレータを提案します。
ロボットダイナミクス計算で一般的に使用されるさまざまな関数を分析することで、それらの再利用関係を要約し、ハードウェアに応じて最適化します。
これに基づいて、RBDCore はさまざまなコンピューティング タスクを処理するときに、共通のハードウェア モジュールを完全に再利用できます。
データフロー パスを動的に切り替えることで、RBDCore はハードウェアを再構成することなく、さまざまなダイナミクス機能を高速化できます。
私たちは、アクセラレータのスループットを大幅に向上できる RBDCore 用の構造適応パイプラインを設計します。
異なる構造とパラメータを持つロボットを個別に最適化できます。
最先端の CPU、GPU ダイナミクス ライブラリ、FPGA アクセラレータと比較して、RBDCore はパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

要約(オリジナル)

Rigid body dynamics is a key technology in the robotics field. In trajectory optimization and model predictive control algorithms, there are usually a large number of rigid body dynamics computing tasks. Using CPUs to process these tasks consumes a lot of time, which will affect the real-time performance of robots. To this end, we propose a multifunctional robot rigid body dynamics accelerator, named RBDCore, to address the performance bottleneck. By analyzing different functions commonly used in robot dynamics calculations, we summarize their reuse relationship and optimize them according to the hardware. Based on this, RBDCore can fully reuse common hardware modules when processing different computing tasks. By dynamically switching the dataflow path, RBDCore can accelerate various dynamics functions without reconfiguring the hardware. We design Structure-Adaptive Pipelines for RBDCore, which can greatly improve the throughput of the accelerator. Robots with different structures and parameters can be optimized specifically. Compared with the state-of-the-art CPU, GPU dynamics libraries and FPGA accelerator, RBDCore can significantly improve the performance.

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