AIR 041| MIT机器人实验室主任:机器人的12项前沿技术趋势(上)

2016-08-14 10:31:28     作者:温晓桦      来源:雷锋网

MIT机器人实验室主任、IEEE、AAAI Fellow、美国国家工程院院士Daniela Rus就此作了报告演说,讲述世界机器人领域十二大前沿技术趋势

美国麻省理工学院(MIT)一直是机器人科技研究的先驱,这个实验室曾研究出猎豹、Atlas等轰动世界的军事机器人。那么,随着DeepMind AlphaGo、Atlas等前沿人工智能技术的发展,机器人领域的研究会出现哪些新的趋势呢?在CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会机器人专场上,MIT机器人实验室主任、IEEE、AAAI Fellow、美国国家工程院院士Daniela Rus就此作了报告演说,讲述世界机器人领域十二大前沿技术趋势:

机器人领域的“摩尔定律”

也许大家觉得这张图未来主义,但事实上我们一定程度上已经实现了,机器人可以应用于送包裹、清理环境、货物整理、自动驾驶、生活辅助等等场景。此外,我们也已经看到一些公司,他们已经发明了两种单臂协作的机器人,并应用于生产。

这些例子告诉我们的是,机器人确实已经从科幻转为当前的科学现实。我们能够让机器人更加有能力,更加的有智能。

值得一提的是,机器人领域也存在类似于“摩尔定律”这样的颠覆性规律。包括制造工具、设计工具等领域,互联网性能的颠覆速度每隔6年就会发生变化。同样,工厂机器人的数量也是每隔5年就会翻一番。目前,我们暂时已经验证了这一事实,而我相信未来这个颠覆的频率会更高。

未来这个世界,每个人都有可能拥有机器人,机器人就像是在路上跑的汽车一样常见,我把它称之为“泛在机器人”的世界

这些机器人将能够与人类协作完成许多任务。当然,现在我们还没有到达这样的阶段,因为还有很多技术问题需要解决。比如机器人如何跟人互动,如何自我推理解决问题……以及,我们如何快速、低成本地制造新的机器人?

接下来,我跟大家分享一些技术的趋势,这些都能够帮助我们解决上述的问题。

十二大机器人技术趋势

  • 软体机器人

之前的机器人都是钢体的,但这样的结构并不能很好地适应各种环境。软体是指把机器人的结构制造成柔软灵活的,像人体结构一样。一般来说,软体机器人的身体结构利用软硅胶制造的,增强其适应性,能够适应不同的未知环境。

基于肌肉运作的原理,我们发现这样的构造让机器人更加敏捷,能过更快速地完成某些特定任务。除了软硅胶,我们还可以用水或是空气去驱动软体的结构。比如这个(放大版)机器人,它外形像一条蛇,而表面这些泡泡可以通过放大和缩小的动作来驱动机器人的活动。

我们可以看到,把机器人放到管道当中时,它就可以自动去检测周围的环境,塑料型的适应性是钢体机器人不可比拟的。

同理,我们也可以去创造机器鱼。如图所示,它像实际的鱼一样可以活动,能够90度的转弯,可以快速地躲开捕猎者。全靠其软体尾部,机器鱼能够在水中上下游动。

我们已经看到了软性机体的重要性,一本新的期刊《软体机器人》期刊已经出来两年了。通过这本期刊我们知道,软体机器人在机器人学科当中的重要性排名最高,也就是说大家对软体机器人的关注度是最高的。

  •  Manipopulatetion :灵活操作

除了软体机器人,另外一个改善和提高机器人的技术是:灵活的抓取、搬运操作。

钢体的机器人只能够看清楚物体的大小,瞄准每一个指头放在哪里才能抓取物体,但人不是这么操作的。我们要拿一个东西时,伸手、抓取以非常连续的动作完成,不需要思考大小还是运用哪个手指。正因为要对手指头的位置的精准要求,让机器人抓起行为有了很大的局限性,它们没有办法应对不规则的物体。

而软性搬放就应运而生。因为不需要仔细地看这个物体放在哪个位置,也不会受到形状的控制。比如,它可以抓取鸡蛋、纸条。正因为这个机器人有非常柔性的结构,它可以自由地应对各种不确定因素。

我们还可以通过嵌入一些简单的传感器,来让机器人拥有辨别实际物体的能力。当然,这其中还不能百分百做到,某些场景中的识别正确率偏低。横向或者是使用两个指头拿成功率会高些,因为横向抓取积累了更多的数据,知道怎么抓;而两点抓取的信息就比较少了。

  • 语言交流

就算有软体结构,有的时候机器人也会失败。为什么呢?如果机器人抓不住,它可以告诉人出现什么问题,但它不能。

通过观察可以发现,机器人在执行一个任务时,人类一点点干预也会完全改变它的计划。如何提高人机协同互动性呢?如果机器人能过简单说一句“帮帮我,我卡住了”,这也能解决问题,但目前它还办不到。除此之外,如果机器人还可以自省,根据自己的数据计算出新的决策行动,从而避免这个故障。

因此我们希望赋予机器人这个能力。我们开发了一个程序规划系统,机器人可以通过这个规划系统思考自己的行动过程——卡住时可以想一想“为什么卡住,怎么样可以摆脱这个障碍”,或者把这个想法和人类沟通——“请把桌子搬起来”。

所以想象一下,机器人必须要有沟通能力,非常清晰明确地与外界沟通。否则,它只能说“帮帮我”的话,人类过来还得检查看一看它到底有什么问题,这样效率就很低了。

  • 云端大数据帮助学习

我们知道,机器人也需要学习。但是,我们人类从出生起每天可以接受大量的数据,从而进行学习,而对于机器人来说,数据储存就容易内存不足。一辆自动驾驶汽车一个小时就有1TB的数据,很难分析。所以,我们需要把抽象度提高,使得收集的数据能够达到较高阶的程度,降低储存压力和计算量。

举个例子,左边是一个GPS的数据流,如果对于这个GPS的数据流我们能够建立起有意义的结构,就能过从中归纳出一些能提取的信息,然后做高阶的推理。比如自动驾驶到了某一个位置,就知道要执行什么任务。

从数据流当中提取数据,进行抽象处理,并归纳出有意义的信息——这是接下来要分享的核心级技术——通过一个算法,在大数据当中分析一些小的数据集,这些小型数据集能够反映出整个数据运算结果。

同样一个例子:我们利用Coresete的方法,通过对视频的分析得出数据集数,然后把不同的色彩进行集中,从中可以用分析出更多更复杂的视频。电影画面里面16500帧,我们只需要用1152个Coresete数据点就可以展开分析。

  • 多机器人系统

只有一个机器人时,能够完成的任务有限,我们需要许多个机器人组成一个自动化系统。所以,第五个趋势就是多机器人系统。

当几个机器人组合到一起时,每个机器人都有各自负责的工作。当然了,假如现在在建一座小木屋,其中会有一个机器人负责搬零件,而另外的机器人会负责其他的工作。所以,我们可以看到这四个机器人在协作。

机器人必须要能够互相的交流、协调,才能够知道要在什么时候配合同伴执行任务。这是个挑战。它们需要了解自己的任务,又要知道整个集体任务的情况。

  • 按需制造

我们的目标是,让一个机器人可以通过3d打印机直接打印出来,但是这不是一般的外壳打印,在3D打印机当中要有驱动机制,我们可以看到里面的电子结构。这里其实是一个非常复杂的机制。

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