AIoT智慧拐杖可望引導盲人「看」世界

作者 : 顧正書, EE Times China

Arm最新發佈的Cortex-M55處理器搭配其Ethos-U55 NPU的運算與AI組合,可望打造更智慧的智慧拐杖,引導盲人「看見」這個世界…

據統計,在全球230個國家約77億人口中,大約有3億人的視力嚴重衰弱或完全看不見。這些人需要盲人拐杖、導盲犬以及家人輔助,才能維持正常的生活,出門行走仍有諸多不便。

土耳其的一位盲人創新者Kürşat Ceylan對此深有感觸,他曾經應邀出席位於紐約聯合國的一次殘疾人權益大會發表演講。會後他自己拉著行李,憑著GPS、智慧型手機和導盲拐杖去酒店,手忙腳亂中不幸碰到一個電線杆上,額頭上留下了一個傷疤。拿著拐杖在大街上行走,雖然能檢測到地面上的障礙物,但卻無法檢測到像電線杆、樹木和公車站牌等較高的障礙物。

「如果拐杖能夠檢測到高及額頭的障礙物就好了!」為此,他和兩個合作夥伴一起開發出WEWALK智慧拐杖。這種智慧的物聯網(IoT)裝置一端直接連接傳統的導盲杖,另一端則是把手。它可以為用戶提供地圖導航、障礙物檢測報警、LED燈安全警示、語音助理和麥克風揚聲器等便利功能。Kürşat Ceylan希望WEWALK不但能為盲人引路,更能鼓勵他們積極走出家門參與更多商業和社交活動,享受跟正常人一樣的生活樂趣。

WeWalk Cane
smart cane for the blind

智慧拐杖的功能特性

這種智慧拐杖內建超音波感測器,可以感應到160cm高的障礙物,還帶有震動和聲音警示裝置,可以透過藍牙與智慧型手機連接。透過專門的手機App,用戶可以在智慧拐杖的觸控面板上左右滑動,進行功能設置,例如語音助理、「我在那裡」等。它還可以與Google Maps連接進行導航,電池續航達5小時,目前支援的語言包括英語、土耳其語、阿拉伯語和葡萄牙語。

WEWALK拐杖採用哪一款微處理器作為運算處理主控晶片,目前還不得而知,據筆者推測可能是Arm Cortex-M核心的微處理器。現在量產商用的Cortex-M處理器僅能提供有限的震動檢測、感測器融合及關鍵字檢測等功能,要想達到盲人導航所需要的要求,就需要處理器具有物體檢測和異常檢測功能,最好還有語音辨識、手勢檢測,甚至人體徵象認知等人工智慧(AI)功能。

WeWalk cane APP

Arm最新運算與AI組合

此外,據Arm醫療創新團隊稱,WEWALK所採用的超音波感測定位技術還有很多局限,例如感測範圍小、精確度不高,所需要的感測、處理及電源管理等功能會導致最終設計體積較大,功耗也較高。一種更好的替代方案是採用360度攝影機來實現具有AI功能的感測與運算處理,但這就需要具有更強AI功能的微處理器支援。

Arm最新發佈的Cortex-M55處理器搭配其Ethos-U55微神經網路處理器(NPU),可望讓智慧拐杖更加智慧,協助盲人更好地「看見」周邊環境。這個運算與AI的組合特別適合IoT領域的新AI應用場景,包括盲人拐杖檢測障礙物、人機互動的語音或手勢辨識,以及高速運輸車輛的預測性故障感測系統等。

這種新的處理器組合可以讓開發人員採用攝影機的AI視覺,再加上無線通訊和導航功能,不但可以滿足智慧拐杖的導引功能,而且功耗也較低,可以確保電池達到一整天的續航能力。此外,即便不能連網,其本地AI推論和處理能力也足夠支援智慧拐杖的正常使用,成為盲人用戶的「眼睛」。

Arm Cortex Series comparision

終端AI實現更多AIoT創新應用

預計到2050年,全球人口將增加到96億,人口老齡化和城市化對於智慧城市、醫療保健和公共交通帶來了巨大的挑戰。IoT和AI將是因應這些挑戰的有力技術手段,也將為各種傳統領域帶來創新,例如輔助殘疾人士恢復正常生活、生命徵象和健康監測、遠端診療、醫院和工廠的人機互動、城市交通設施的預防性故障監測防護等。

隨著IoT、AI和5G的發展相互交織,AI功能從雲端逐漸往邊緣和終端擴展。終端智慧意味著體積更小、成本和功耗更低的終端裝置會愈來愈智慧、功能也愈來愈強,同時因為對雲端與網路的依賴較小,也將具備更高的隱私性與可靠度。

對於嵌入式物聯網終端,微處理器的AI推論功能和功耗是兩個尤其重要的衡量指標。Cortex-M55是Arm迄今為止AI能力最強的Cortex-M處理器,也是首款基於Armv8.1-M架構、內建Helium向量處理技術的處理器。相較於現有的Cortex-M處理器相比,Cortex-M55的ML性能最高可提升15倍,而DSP性能也可提升5倍,且具備更佳的能耗比。

Arm M7, M55, M55+U55

此外,Arm還開放了自訂指令集(Custom Instructions),讓開發人員可針對特定工作負載進行最佳化,擴展Cortex-M55處理器的功能特性。

對於性能需求更高的機器學習(ML)系統,搭配Cortex-M55與Ethos-U55的組合性能較現有Cortex-M處理器提升480倍,因為Ethos-U55具有高度的可配置性,能夠加速小尺寸嵌入式IoT裝置的ML推論能力,其先進的壓縮技術可以顯著節省電力並縮小ML模型尺寸,從而執行於原本只能在較大系統上的神經網路運算。

在開發工具方面,Arm針對傳統DSP與ML等工作負載,採取了一致的開發流程。同時從TensorFlow Lite Micro開始,針對先進ML架構進行特定的整合與最佳化,確保開發人員能夠在任何一種Cortex-M與Ethos-U55的配置上獲取最佳性能。

技術為應用服務,新應用造就新的市場主導者,這是科技產業和市場發展久經驗證的「規律」。智慧拐杖只是新興的AI+IoT技術服務於傳統應用的一個案例,還有更多傳統應用等待具有創新思維和創新技術的個人、組織和企業去挖掘。

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