【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和机器人，具体为一种基于高通量计算技术的智能计算平台。
技术介绍
1、随着人工智能和机器人技术的迅速发展，对于机器人的智能化要求越来越高；然而在现有的机器人开发平台往往存在功能单一、算法不够丰富和开发效率低下等问题，无法满足现在机器人在自然语言交互、视频内容分析、三维视觉感知等多方面的复杂需求；现有的开发模式为机器人开发者首先根据需求选择合适的智能工控板卡、智算工控机、智能芯片等产品，并将其搭载本专利技术的智能计算平台；然后，开发者可以从算法仓库中选取所需的算法，利用芯片工具链对模型进行优化和训练；通过应用开发中间件，参考其中的场景应用方案，快速构建机器人的基本行为功能；同时，从算法和业务策略块池中选择适合的算法和策略，用于机器人的导航、建模和数据融合等任务；基础系统软件驱动则为整个过程提供稳定高效的支持，其开发过程繁杂，根据需要接入的算法和协议之间存在冲突，不利于机器人的快速开发应用，为此申请人根据现有人工智能和机器人的开发需求提出一种基于高通量计算技术的智能计算平台，集成了多种功能和工具，包括算法仓库、芯片工具链、应用开发中间件、算法和业务策略块池以及基础系统软件驱动，能够快速帮助开发人员进行人工智能和机器人的开发应用。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于高通量计算技术的智能计算平台，通过集成了多种功能和工具，包括算法仓库、芯片工具链、应用开发中间件、算法和业务策略块池和基础系统软件驱动；该平台能够为智能工控板卡、智算工控机、智
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：
3、一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台包括算法仓库、芯片工具链、应用开发中间件、算法和业务策略块池和基础系统软件驱动，具体为：
4、算法仓库：涵盖智能交互、视频结构化和2.5/3d视觉领域的算法，支持机器人进行自然语言交互、视频内容分析和三维视觉感知任务；
5、芯片工具链：提供模型训练、转换、编译和预测库工具，以优化机器学习模型的性能和效率；
6、应用开发中间件：面向机器人行为的开发框架，包含自动回充、行为识别和环境感知场景应用参考方案，助力开发人员快速构建机器人的基本功能；
7、算法和业务策略块池：集成了多种算法和业务策略，含slam智能建图、并行计算和多模融合算法，可用于机器人导航路径规划、环境建模和多传感器数据融合任务；
8、基础系统软件驱动：提供高性能驱动、视频处理框架、内存管理和内核驱动功能，保证机器人运行的稳定性和效率。
9、进一步的，所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的slam智能建图算法具体为：
10、当机器人在环境中的位姿为xt，观测到的特征点为zt，地图特征点为m，则通过贝叶斯滤波的方法，预测机器人的位姿算法公式为：
11、p(xt|z1：t-1，u1：t)＝∫p(xt|xt-1，ut)p(xt-1|z1：t-1，u1：t-1)dxt-1
12、其中：p(xt|xt-1，ut)表示状态转移概率，描述了在控制输入ut的作用下，从位姿xt-1转移到位姿xt的概率；
13、p(xt-1|z1：t-1，u1：t-1)是上一时刻的位姿后验概率。
14、进一步的，所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的并行计算具体为：
15、采用大规模并行计算架构，同时处理多个计算任务，将上述积分运算分解为多个子任务并行执行，利用高效的内存管理和数据缓存技术，减少数据访问延迟，进一步提升计算效率；其具体到更新机器人的位姿估计公式为：
16、p(xt|z1：t，u1：t)∝p(zt|xt，m)p(xt|z1：t-1，u1：t)
17、其中：p(zt|xt，m)是观测模型描述在给定机器人位姿xt和地图特征点m的情况下，观测到特征点zt的概率。
18、进一步的，所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的多融合算法具体为：
19、当有两种传感器模式，模式一的测量值为y1，其测量为p(y1|x)，模式二测量值为y2，其测量模型为p(y2|x)；则目标是融合这两种测量值来估计状态x；使用卡尔曼滤波的融合方法，先分别根据各自的测量进行预测和更新，得到估计值和以及对应的协方差矩阵p1和p2；然后，融合后的估计值和协方差矩阵p通过以下公式计算：
20、
21、
22、本申请带来的好处是：
23、1、基于高通量计算的智能计算平台多种关键功能和工具集成于一个平台，减少了开发的复杂性和成本；
24、2、基于高通量计算的智能计算平台提供丰富的算法和应用参考方案，大大提高了机器人的开发效率；
25、3、基于高通量计算的智能计算平台芯片工具链和基础系统软件驱动能够有效提升机器人的性能和稳定性；
26、4、基于高通量计算的智能计算平台涵盖了自然语言交互、视频分析、视觉感知等多个领域，使机器人具备更全面的能力。
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1.一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台包括算法仓库、芯片工具链、应用开发中间件、算法和业务策略块池和基础系统软件驱动，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的SLAM智能建图算法具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的并行计算具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的多融合算法具体为：
【技术特征摘要】
1.一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台包括算法仓库、芯片工具链、应用开发中间件、算法和业务策略块池和基础系统软件驱动，具体为：
2.根据权利要求1所述的一种基于高通量计算技术的智能计算平台，其特征在于：所述基于高通量计算的智能计算平台的算法和业务策略块池中的slam智能建图...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕飞，杨华，范东睿，
申请(专利权)人：盐城中科高通量计算研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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