Đề xuất phương pháp điều khiển thiết bị bay không người lái bằng nhận dạng chuyển động sử dụng chip trí tuệ nhân tạo

Bài viết trình bày về thuật toán điều khiển máy bay không người lái bằng nhận dạng cử chỉ dùng chip AI - NM500. AI chip được phân biệt khác với trí tuệ nhân tạo bởi cấu trúc phần cứng được tĩnh hợp sẵn, các thuật toán song song giữa huấn luyện và nhận dạng. Các tế bào thần kinh của NM500 có thể học và nhận ra các mẫu được trích xuất từ bất kỳ nguồn dữ liệu nào có ít năng lượng và độ phức tạp hơn các bộ vi xử lý hiện đại.

TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CƠNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI BẰNG NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG SỬ DỤNG CHIP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO PROPOSE METHODS TO CONTROL UAV BY MOTION RECOGNITION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE CHIPS (AI CHIP) ĐỖ KHẮC TIỆP*, ĐÀO MINH QUÂN Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ: dokhactiep@vimaru.edu.vn Tóm tắt Bài báo trình bày thuật tốn điều khiển máy bay không người lái nhận dạng cử dùng chip AI - NM500 AI chip phân biệt khác với trí tuệ nhân tạo cấu trúc phần cứng tĩnh hợp sẵn, thuật toán song song huấn luyện nhận dạng Các tế bào thần kinh NM500 học nhận mẫu trích xuất từ nguồn liệu có lượng độ phức tạp vi xử lý đại Ứng dụng đề xuất điều khiển thiết bị bay không người lái nhận dạng chuyển động từ cử mẫu qui định người điều khiển Tác giả xây dựng mơ hình điều khiển UAV quy mô nhỏ để thảo luận hiệu hoạt động hệ thống xây dựng với phần cứng NM500 Tận dụng lợi NM500, hệ thống đơn giản bao gồm cảm biến IMU (cảm biến góc quay + cảm biến gia tốc) chip NM500, xử lý tín hiệu từ IMU sau gửi tín hiệu điều khiển tương ứng với chuyển động mẫu đến điều khiển UAV để thực Từ khóa: NM500, thiết bị bay khơng người lái, trí tuệ nhân tạo, Neuromorphic chip, IMU Abstract This article deals with a controller for UAV by motion recognition using newly developed neuromorphic artificial intelligent chip NM500 Neuromorphic artificial intelligence is distinguished from other AI by its particular hardware structure and parallel algorithms of learning and recognition Thus, nơ-rons of NM500 can learn and recognize patterns extracted from any data sources with less energy and complexity than modern microprocessors The proposed application can control the UAV by recognizing the motion which We have built a small UAV model to discuss the real-time SỐ 63 (8-2020) performance as well as hardware implementation with NM500 Taking advantages of NM500, the system simply consists of an IMU and a NM500, which processes the signal from the IMU and then send control signal to a UAV controller Keywords: NM500, UAV, artificial intellignence, Neuromorphic chip, IMU Giới thiệu Năm 2018, Nepes, công ty chuyên sản xuất linh kiện bán dẫn Hàn Quốc phát triển giới thiệu thị trường loại chip trí tuệ nhân tạo có tên NM500 [1-2] Chip NM500 mạng lưới thần kinh có kiến trúc song song hồn tồn, chuỗi nơ-ron giống hệ Kiến trúc song song hồn tồn chip NM500 thực tất tế bào thần kinh giống hệt không yêu cầu điều khiển người giám sát tương tác với NM500 NeuroShield tạo thành mạch có khả tự học phù hợp cho ứng dụng IoT (Internet of Things) hệ thống thông minh Với giao thức xây dựng tương thích với mạch Ardunio máy tính (Hình 1) NM500 phần cứng trí tuệ nhân tạo mở biên giới cho cảm biến thông minh, IoT, học máy (machine learning) điện toán nhận thức (cognitive computing) [3] Mỗi nơ-ron NM500 họa nhận thức mẫu trích xuất từ nguồn liệu hình ảnh, sóng âm thanh, tín hiệu sinh học, dạng văn bản,… với việc tiêu tốn lượng (Hình 2) linh hoạt so với loại vi xử lý, vi điều khiển đại có thị trường Trong báo này, tác giả đề xuất xây dựng điều khiển UAV sử dụng chip NM500 Đề xuất ứng dụng điều khiển hoạt động UAV từ chuyển động qui định trước người điều khiển Tác giả xây dựng mơ hình điều khiển UAV quy mơ nhỏ để thảo luận hiệu suất thời gian thực triển khai phần cứng với NM500 Tận 69 TẠP CHÍ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ dụng lợi NM500, hệ thống đơn giản bao gồm cảm biến IMU(cảm biến góc quay + cảm biến gia tốc) chip NM500, xử lý tín hiệu từ IMU sau gửi tín hiệu điều khiển tương ứng với chuyển động mẫu đến điều khiển UAV để thực Hình Hình ảnh chip NM500 NeuroShield ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY mới, nơ-ron có sẵn chuỗi tự động lưu mẫu thư mục Nếu số nơ-ron bắn nhận mẫu với loại khác loại cần học, chúng tự động sửa trường ảnh hưởng chúng Khi mạng NM500 phát mẫu đầu vào mới, tất nơ-ron cập nhật đồng thời khoảng cách chúng cách sử dụng kết hợp bus song song Các nơ-ron sẵn sàng trả lời truy vấn thành phần cuối nhận Tế bào thần kinh phản ứng với mô hình đầu vào tự xếp theo độ tin cậy giảm dần Tính độc đáo liên quan đến kiến trúc song song mạng NM500 Hình Cấu trúc lớp FFNN NM500 Hình Mức tiêu thụ lượng chip NM500 Giới thiệu chip trí tuệ nhân tạo NM500 Mạng lưới nơ-ron cung cấp NM500 gọi FFNN (Feed Forward Neural Network) sử dụng RBG (Radial Basis Function) Nó có cấu trúc lớp với lớp đầu vào, lớp ẩn lớp đầu Hình Lớp ẩn mở rộng đến số lượng nơ-ron vật lý hỗ trợ chip NM500 Một chip đơn NM500 bao gồm 576 nơ-ron tăng quy mô lên đến vài trăm triệu nơ-ron với cách ghép tầng Brick (Hình 2) với thời gian xử lý Mỗi lớp ẩn có 256 bytes RAM NM500 tính toán hai giá trị định mức cách sử dụng phương pháp Ll (Manhattan) Lsup (Supremum) tiêu chí để xác định giống liệu học liệu đầu vào nơ-ron Chế độ nhận dạng hỗ trợ NM500 cung cấp thuật toán RBG KNN (k - Nearest Neighbor) [2] Nơ-ron học nhận dạng vecto đầu vào cách tự động song song Nếu số tế bào thần kinh nhận mơ hình, phản ứng chúng lấy tự động theo thứ tự khoảng cách tăng dần (tương đương với mức độ tin cậy giảm dần) Thơng tin đọc từ nơ-ron bao gồm khoảng cách, loại số nhận dạng nơ-ron Quá trình học bắt đầu việc tạo danh mục, nhãn xác định liệu học, sau mẫu đầu vào Nếu liệu đầu vào có tính 70 Bảng Thông số NM500 TT Xung nhịp I/O Điện áp Cơng suất tiêu thụ Đóng gói Thơng số 37MHz cho chip đơn; 18MHz cho chuỗi nhiều chip Bus song song (26 lines) 3,3V cho I/O; 1,2V cho chip