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“獵豹”類盲眼機器人,敢問路在何方

日期:2019-03-05   人氣:  來源:互聯網
簡介:“獵豹”類盲眼機器人,敢問路在何方 文|楊蘇穎 波士頓有狗,MIT有豹。 MIT的這匹新豹子不簡單,也不講什么禮數規矩,直接就代替波士頓狗成為機器人界的新網紅。為什么這次MIT的獵豹如此厲害?原因在于這匹獵豹閉著眼睛就能瘋狂吊打它的各位前輩。MIT新研……

“獵豹”類盲眼機器人,敢問路在何方

文|楊蘇穎

波士頓有狗,MIT有豹。

MIT的這匹新豹子不簡單,也不講什么禮數規矩,直接就代替波士頓狗成為機器人界的新網紅。為什么這次MIT的獵豹如此厲害?原因在于這匹獵豹閉著眼睛就能瘋狂吊打它的各位前輩。MIT新研發的第三代獵豹機器人完全不依靠視覺傳感器及攝像頭,純靠算法便輕松完成移動、爬樓梯、快速奔跑跳躍等高難度動作,相比以往的機器人設計來說,有了質的突破。

那么,這樣的機器人設計出來用途究竟在哪里?不斷對這些機器人的性能進行迭代升級的研發團隊可不僅僅希望它們做個網紅那么簡單。獵豹機器人最想占領的領域就是人類難以涉足的野外搜救、偵查領域。

但是對于獵豹機器人及它的同類來說,真正成為這個領域的棟梁之才還有三大難題。

野外作業五感能力跟不上,機器人量產難實現

目前,腿足式機器人是機器人界的主流。多年來,在機械設計和控制策略方面,腿足式機器人進展明顯,但是這類機器人在準靜態的時候運動速度非常慢,而且也難以處理遇到一些意外狀況,經常發生摔倒之類的蠢事,顯得小腦特別不發達。

為什么運動速度提不上來?這主要是由于過去的機器人太過于依賴視覺系統,每一步都需要通過復雜的視覺計算才能保證精準的落地。所以,這次第三代獵豹機器人轉變思路,不再一味地看重視覺能力,而是轉為提高機器人的觸覺能力,開發出了接觸檢測算法和模型預測控制算法,讓機器人在接觸地面的時候才能迅速判斷出腳下所踩的材料,并根據不同的材料做出相應的反應,提高了機器人的運動速度。

盡管速度得到提高,但在危險的野外作業環境下,人類五感當中的任何一個所起到的作用都非常關鍵。目前,就算是最先進的機器人也沒能把人類的五感齊聚一體,擁有了視覺和觸覺的機器人往往又會缺乏嗅覺,總顯得有些美中不足。而這也相應地限制了機器人產業的落地進程。之前,科學家曾開發出一種具有嗅覺能力的機器人。當機器人獵犬通過某一片區域的時候,靠近地面的導管會將氣味吸入LSPR傳感器進行分析,在不同的氣體成分當中金納米粒子會產生不同的光吸收反應,快速探測出氣味的成分。但是這種機器人能夠識別的氣味范圍卻十分有限,目前僅能夠識別出乙醇分子的氣味。而傳統搜毒犬的嗅覺,往往可以達到人類的幾百甚至上千倍。所以,要用這類機器人代替警犬們進行野外偵查工作目前還差得很遠。

形態學是個大問題,狹小空間怎么穿過?

傳統的機器人,比如獵豹機器人大部分都是由金屬和塑料等剛性材料制成,具有功率大、精度高、性能穩定的優點。但是這個穩定性在遇到野外的惡劣環境后還能不能保證就很難說。在一些狹小的搜救空間當中,很難想象一堆金屬和鋼筋水泥硬碰硬是怎樣的場景。另外,傳統機器人的關節部分多采用剛性部件,存在摩擦力較大的問題,這一點就導致了這類機器人的壽命會相對較短,那么應用起來成本和收益這筆賬算起來就不是很如人意。

因此,目前的機器人想要用于偵查、搜救必須得具備一定的變形能力,才能方便在各種狹小空間下作業。而軟體機器人恰好具備了這樣的能力,可以在各種非結構化的環境下工作。而且軟體機器人的柔韌性好,摩擦力小,工業機器人維修,也能夠擁有更長的使用年限。

另外,對于搜救、偵查這項工作而來,其實犬類的形態學構造可能并不是最完美的。美國加州大學伯克利分校的研究人員開發了一款外形酷似蟑螂的鉸鏈式可壓縮機器人稱作CRAM。CRAM機器人的外骨骼外殼非常柔軟,而且由于蟑螂獨特的外形結構、行走方式和打不死的頑強生命力,研究人員據此設計的機器人能夠迅速穿過窄至3毫米的水平空間,能承受高于體重900倍的壓力仍毫發無損。也就是說CRAM完全可以裝配微型麥克風和攝像頭幫助搜救隊探測瓦礫中的具體情況,以便更迅速的找到被困人員。

讓人去適應機器人,這個設計邏輯不對

人類是如何控制機器人的?對于讓機器人完成我們想要做的事情,它們需要理解人類發出的指令。在絕大多數情況下,這意味著機器需要學習復雜的人類語言或者配備一個遠程遙控設備。但設想如果真的把機器人大規模運用到野外偵查、搜救工作當中,那么每個警察必須得人手配備一個遙控設備還必須謹防poweroff或者大家都操著一口自己的家鄉話跟機器人面面相覷。這個過程一聽上去就很反人性嘛。

因此,我們應該把人類指揮警犬那一套拷貝過來,實現機器人操作的書同文,庫卡機器人驅動器維修,車同軌,也就是說我們需要建立一套統一的機器人類交互系統。之前,庫卡機器人驅動器維修,麻省理工學院的計算機研究所開發了一套可以依靠腦電波和手勢就能控制機器人的系統。MIT首先收集人們看到機器人錯誤動作時所發出的腦電波,然后再讓機器人學習識別這部分腦電波。當機器人意識到自己錯了,便會根據人類的手勢再次重新做出正確的反應。因此,當我們看著機器人的時候,我們所需要做的只是精神上認可它的行為或者反對它的行為,我們不必訓練出一套適應機器人的行為方式,反過來是機器人要去適應人類。

另外,通過觀察肌肉信號,機器人可以開始理解人的自然手勢,這也會使得人類與機器人的交流更加接近人與人之間的交流體驗。MIT這一系統去掉了人類和機器人之間多余的連接設備,以人體本身作為操作中樞,讓機器主動去理解人類的意圖,而不是讓人去適應機器人。而這才能夠稱得上人工智能:真正的人工智能不是把事情變得更麻煩,而是把事情變得更簡單。

目前,在不管是搜救、偵查還是大眾消費領域,機器人的普及程度仍然不足,炫技、營銷這種標簽還貼在機器人的背后,或許只有真正有人沉下心來解決了這些難題,機器人才會有得到大眾認可的那一天。

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