極小ロボットの複雑環境ナビゲーションを可能にする新チップ(A new chip could help tiny robots traverse complex environments)

2026-06-23 マサチューセッツ工科大学(MIT)

MITの研究チームは、昆虫サイズの超小型ロボット向けに、複雑な環境を自律的に移動するための超低消費電力チップを開発した。小型ロボットは搭載可能な電池容量や計算資源が限られるため、高性能なAIや画像処理を利用した自律移動が難しいという課題がある。研究チームは、生物の神経系に着想を得た専用チップを設計し、周囲の環境変化を効率的に処理しながら障害物回避や移動判断を実行できるようにした。このチップは従来手法より大幅に少ないエネルギーで動作し、リアルタイム処理を可能にする。実験では、小型ロボットが複雑な障害物環境を移動できることを確認した。将来的には、災害現場での探索、インフラ点検、環境モニタリング、農業分野など、人が入りにくい場所で活動する超小型ロボット群への応用が期待される。本成果は、ロボットの知能化と省電力化を両立するハードウェア技術として、マイクロロボティクスの実用化を後押しするものである。

極小ロボットの複雑環境ナビゲーションを可能にする新チップ(A new chip could help tiny robots traverse complex environments)
A new chip developed by MIT researchers could help tiny, low-power robots avoid obstacles as they navigate around tight corners inside an industrial HVAC system to check for gas leaks. Credit: iStock

<関連情報>

Gleanmer:リアルタイム3Dガウス占有マッピング向け6mW SoC Gleanmer: A 6 mW SoC for Real-Time 3D Gaussian Occupancy Mapping

Zih-Sing Fu, Peter Zhi Xuan Li, Sertac Karaman, Vivienne Sze
arXiv  Submitted on 30 Mar 2026
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.29005

Abstract

High-fidelity 3D occupancy mapping is essential for many edge-based applications (such as AR/VR and autonomous navigation) but is limited by power constraints. We present Gleanmer, a system on chip (SoC) with an accelerator for GMMap, a 3D occupancy map using Gaussians. Through algorithm-hardware co-optimizations for direct computation and efficient reuse of these compact Gaussians, Gleanmer reduces construction and query energy by up to 63% and 81%, respectively. Approximate computation on Gaussians reduces accelerator area by 38%. Using 16nm CMOS, Gleanmer processes 640×480 images in real time beyond 88 fps during map construction and processes over 540K coordinates per second during map query. To our knowledge, Gleanmer is the first fabricated SoC to achieve real-time 3D occupancy mapping under 6 mW for edge-based applications.

0109ロボット
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