GPU 如何協助搜救機器人找到路

作者 Tony Kontzer

搜救作業已呈現與過去不同的面貌。

過去搜救隊跟搜救犬進入危險地區時,不知道會面臨什麼狀況,而科技將搜救活動變成一門科學。

運用機器人來評估四周環境,到評量需要救援者的情況,即為一大進展。

但正如波蘭數學機器研究機構(IMM)的程式設計師與研究員 Pawel Musialik,在 GPU 科技大會的演講活動上對聽眾所分享的,得靠規劃才能使這些機器人發揮最大功效。

Musialik 說:「我們想要提供工具給搜救隊伍去善加利用無人平台的優點。他們又不是軟體開發方面的專家。」


Pawel Musialik 介紹如何更有效地將 GPU 用在搜救機器人上。

IMM 是「協助援救與無人搜尋操作整合元件」(ICARUS)案的成員之一。

2011年在日本發生地震與海嘯後成立的 ICARUS,是一項由歐盟委員會帶頭的聯合研究活動,更實際地運用機器人進行搜尋活動。

Musialik 與 IMM 合作開發系統,協助搜救隊伍在無過多任務前準備工作的情況下,引導地空機器人進行作業。

那代表讓機器人能分類物體等級(建築物或植物)、瞭解那些物體間的關係(重疊或相鄰),接著按照規定判斷是否為不安全的情況。

IMM 使用的硬體發揮 NVIDIA GPU 與 CUDA 平行處理架構的優點,內有兩張 NVIDIA GRID K2 繪圖卡、堅固又耐用的電腦搭配採用 GeForce GTX 繪圖卡的筆記型電腦。

IMM 從地理資訊系統和地空點雲端等來源取得數據,並且建立能即時指示機器人的模型。Musialik 說那些資訊搭配精細的圖形視覺化內容,使得搜救機器人擁有更完整的資訊。

他說:「CPU 做不到點分類。」Musialik 展示一張 CPU 產生的影像,軟體無法辨識出紀念碑和四周的植物,而使用 GPU 進行計算便能清晰找出紀念碑。

使用 GPU 的話,就能讓系統將更細碎的資料餵給機器人。

寓意:要是各位發現自己困在被摧毀的建築物或深谷裡,千萬別擔心,搭載 GPU 的機器人已經在救出各位的路上了。