現在來自杜克大學的機器人專家為這個問題提供一個實用的解決方案，即添加1個全新處理器，可以計算機器人應該移動的路線，計算速度比當前的方法快三個數量級，而功耗僅為目前方法的二十分之一。
這種處理器芯片是定制的FPGA或現場可編程門陣列。顧名思義，這些是可以在制造后重新編程以專門處理某些任務的處理器。他們已經存在了幾十年，但證明是非常擅長涉及機器學習的問題。例如，微軟正在采用FPGA進行AI云服務。
使用FGPA的機器人的優點是清楚的。例如機器人工作前，其手臂需要劃出工作所需的環境面積，它需要幾秒鐘來暫停和計算其路線。它不僅要考慮從A到B，而是要計算它在那里所占據的3D空間，工業機器人維修，即所謂掃描體積，工業機器人維修，采用這種全新芯片之后，配有FGPA的機器人手臂幾乎瞬間對新環境起反應，無需進行數秒的停頓。
研究人員表示，運動規劃軟件對于機器人采用是一個巨大的限制，如果你可以做實時運動規劃，那么機器人現在就可以在動態，庫卡機器人驅動器維修，非結構化環境中操作。