专家为这样的一个问题供给一个有用的解决方案，即增加1个全新处理器，能够核算机器人应该移动的道路，核算速度比当时的办法快三个数量级，而功耗仅为现在办法的二十分之一。
这种处理器芯片是定制的FPGA或现场可编程门阵列。望文生义，这些是能够在制作后从头编程以专门处理某些使命的处理器。他们已存在了几十年，但证明是十分拿手触及机器学习的问题。例如，微软正在选用FPGA进行AI云服务。
运用FGPA的机器人的长处是清楚的。例如机器人作业前，其手臂需求划出作业所需的环境面积，它需求几秒钟来暂停和核算其道路。它不只要考虑从A到B，而是要核算它在那里所占有的3D空间，即所谓“扫描体积”，选用这种全新芯片之后，配有FGPA的机器人手臂简直瞬间对新环境起反响，无需进行数秒的中止。
研究人员表明，运动规划软件关于机器人选用是一个巨大的约束，舒畅你能够做实时运动规划，那么机器人现在就能够在动态，非结构化环境中操作。
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