盖世汽车讯 据外媒报道，日本东芝公司和新一代车载半导体公司MIRISE Technologies在自主移动领域取得了突破性进展。两家公司已将东芝的模拟分岔机（Simulated Bifurcation Machine，SBM）——量子启发式优化计算机——直接嵌入到移动机器人中。

图片来源：东芝

东芝的模拟分岔机安装在MIRISE开发的自主平台上，能够在严格的尺寸和功率限制下实时处理复杂的多目标跟踪任务。这项成就标志着量子启发式优化系统首次被集成到移动设备中，用于自主控制。

因为劳动力短缺，物流和智能出行领域对自动驾驶车辆和移动机器人的需求正在增加。这些移动系统必须利用摄像头和激光雷达检测并追踪路线和障碍物，同时在短控制周期内做出实时决策。与此同时，它们还面临着尺寸、功耗和成本方面的严格限制，随着处理需求的日益复杂，这些限制也带来了技术挑战。

量子启发式优化计算机利用源自量子计算的算法来解决复杂的组合优化问题。与量子计算机不同，它们可以在FPGA、GPU和ASIC等标准硬件上运行，而无需专用的量子硬件。

东芝与MIRISE合作，利用东芝的模拟分岔机开发了一个嵌入式平台原型，并通过硬件实验对其进行了验证。双方创建了一种多目标追踪算法，能够在物体频繁交叉或相互遮挡的拥挤环境中持续追踪个体目标。

追踪问题被建模为一个组合优化问题。除了支持一对一匹配外，该算法还利用模拟分岔机的高速搜索能力实现一对多匹配，从而允许在目标被遮挡后重新追踪。使用高阶跟踪精度（Higher Order Tracking Accuracy）指标进行的评估表明，该算法比标准基准提高了4%，比旨在评估目标遮挡的基准提高了23%。

东芝将其模拟分岔机应用于嵌入式FPGA中，在严格的功耗和尺寸限制下实现了高速性能。

该系统利用模拟分岔机的高并行性和专有电路设计技术，实现了每秒23帧的重复检测和多目标追踪，远超自动驾驶通常所需的每秒10帧。这使得以往只能在高性能服务器上执行的高级优化任务，现在可以在车辆系统和机器人控制器等紧凑型低功耗设备上实时运行。

在MIRISE的实际测试中，搭载新型追踪算法的FPGA被安装在一台自主移动机器人上。该机器人成功实现了动态路径规划，同时避开了多个移动物体。系统利用基于模拟分岔机的追踪数据分析物体位置置信度和运动方向，调整占用区域，并预测未来位置，从而减少了不必要的避障操作，提高了导航效率。

东芝表示：“虽然像模拟分岔机这样的量子启发式优化计算机此前已被开发并用于移动系统的集中控制，但这是世界上首次将这种计算机直接嵌入移动平台并将其应用于自主控制。”

东芝和MIRIS计划将嵌入式模拟分岔机的应用扩展到自动驾驶汽车、多机器人协调、复杂路线优化、实时任务分配以及跨行业的更广泛的嵌入式应用。