全球200支戰隊參賽揭秘廣州學子衛冕2018機甲大賽冠軍秘籍圖像識別讓機器人“火眼金睛”
圖像識別、AI、無人駕駛、機器人等未來趨勢技術，被一班年輕大學生玩出新高度。作為國際性的大學生機器人賽事，第十七屆全國大學機器人大賽2018RoboMaster機甲大賽日前圓滿落幕，本屆大賽共吸引了全世界近200支戰隊和近萬名學生參加，經過近5個月激烈比賽，廣州本地高校華南理工大學華南虎戰隊，憑借過硬的實力成為衛冕冠軍。
每屆機甲大賽的最大亮點就是體現高端制造業發展趨勢，今年圖像識別的應用成為決勝的重要因素之一。目前，圖像識別是除語音識別外，人機交互的重要手段之一。蘋果、微軟、谷歌、英特爾、華為等企業都紛紛致力于讓機器具備深度學習能力，讓圖形識別更智能，讓計算機、機器人看世界。
文/廣州日報全媒體記者文靜
圖、視頻拍攝/廣州日報全媒體記者蘇俊杰
視頻剪輯/廣州日報全媒體記者羅知鋒
《王者》的機器人現實版
參賽機器人均由團隊親手研發
今年的RoboMaster（以下簡稱RM）機甲大賽類似于手機游戲《王者榮耀》的模式，被稱為《王者》的機器人版。一支團隊分為英雄機器人、步兵機器人、工程機器人、空中機器人、哨兵機器人共5個角色，其中，步兵機器人有三個，其他角色機器人均有一個。對戰雙方通過機器人之間的協同工作、射擊等進行對抗，最后擊毀對方基地或基地血量高者勝利，而且每局限制在7分鐘之內。
機甲大賽的科技含量在于參賽戰隊需要操作團隊親自研發的機器人，從一個細小的零件開始，焊接、裝拼、核心主板裝嵌、無人機改裝、寫程序、調試到最后完成和操控一支機器人隊伍。近日，全媒體記者來到位于華南理工大學五山校區的機器人實驗室，里面放置著零件焊接的機器、無數的裝配工具、排線、電路板等，還有用于寫程序的電腦。
要制作如此高比賽級別的機器人，過程是漫長的，經歷無數次反復制作與測試。例如步兵機器人頂端是一個云臺，包含了子彈發射器，底部是四個輪子組成、能靈活轉向的車輛。隊員李佩佩表示，目前這款參加比賽的步兵機器人，不是團隊做出來的唯一步兵機器人，之前有機器人已經做出來了，因為只有做出實物，并且達到較為完整的程度，才能進行測試。雖然比如今這輛更加小巧和靈活，但由于車速以及穩定性沒有后者快與良好，所以被放棄了。一臺步兵機器人從機械加工到電控上電，完成出來大概半個月時間。據介紹，庫卡機器人何服電機維修，制造出一臺英雄機器人大概需要6位成員共同完成。整個戰隊中，工程與英雄機器人復雜性相對較高，其中，英雄機器人的難點在需要快速取彈，這是比賽決勝因素之一，我們的優勢就在于英雄機器人取彈快，一次性能取兩個彈藥箱，時間在2~3秒之間。隊員李佩佩說。
衛冕秘籍：
視覺研發幫助機器人自動瞄準更精確
盡管RM大賽每年的規則都有所更新，今年采用的技術和零件明年不能用，但是由于大賽有一項固定規則就是射擊，因此打擊、識別、發射等項目都是一眾強隊鉆研的方向。
根據賽制，發射出的子彈必須打在對方機器人身上規定的裁判系統位置才算有效讓對方扣掉血量。射擊技術的一個核心是機器人射擊子彈的彈道要穩定與精準，RM官方對子彈的射速有上限規定，每個具備射擊能力的機器人的子彈發射口都有一個測速的裝置，假如檢測到子彈超速就會扣掉血量。所以，參賽隊伍都會盡量在限速的情況下做到高速。
視覺組成員楊澤霖對此解釋道，比如RM官方的限速是25米/秒，團隊就要做到每顆子彈的速度均是24~25米/秒，并且一顆子彈都不超過上限。另外，子彈不能卡住槍管，若是卡住了就全場都不能發彈了這亦是眾多隊伍遇到的難題之一。楊澤霖介紹，今年的機器人采用了較多的氣動結構，相比用電機而言，前者取彈速度更快，而且也加入了眾多的自動輔助技術，例如使用相機自動對位，相比人工對位，前者更加穩定、準確和快速。據了解，上屆賽事中僅有極個別隊伍采用了自動瞄準技術，到了本屆比賽，這一技術已成機器人的標配。據視覺組隊員楊澤霖表示，團隊機器人身上裝載的攝像頭能自動識別對方，自動跟隨過去，這也是圖形識別技術的應用。
機器人擁有眼睛
視覺測試需要反復多次調試
據了解，華工戰隊今年主要將圖像識別運用到了各機器人的自動瞄準、步兵機器人激活大小能量機關、工程和英雄機器人自動取箱、補給機器人自動給子彈這4個方面，今年所有機器人都加載視覺識別程序，例如補給站機器人就是自動識別并跟機器人對接進行補彈的，視覺組隊員解釋，圖像識別技術使機器人的速度和穩定性有很大提升。
然而，為機器人裝上攝像頭，寫入自動圖像識別程序后，讓它能準確地識別圖像并不簡單。因為實際環境與工業試驗環境是兩回事，視覺組成員成斌告訴全媒體記者，團隊有一個獨立的視覺實驗室進行機器人視覺測試，測試并非一兩次就能完成，需要多次反復調試。因為實際場景的光照強度、光照方向、曝光時間和增益等，都會影響機器人的視覺能力。例如在賽場上復雜的光線或者突如其來的光照，都會給機器人戰隊的視覺系統帶來困難。視覺組隊員表示，他們需要做足夠多的實驗測試，模擬實際環境較為充分，我們會模擬不同的光線情況，KUKA機器人示教器維修，將眾多的實際情況考慮進去。
據了解，目前團隊所研究的識別技術，優勢在于延時低、轉換回來的坐標較為精準，這讓機器人打擊的準確率很高。
讓機器像人類一樣觀察和理解世界
未來：除了圖像還有視頻識別
作為機器視覺系統的重要組成部分之一的圖像處理應用，相當于人的大腦對系統獲取的圖像，做出正確判斷。除了在攝像頭中加入圖形識別功能外，據了解，今年華工戰隊的機器人換上了麒麟970，這個人工智能移動計算平臺最大的特點之一是AI場景識別，因為除了CPU外，更擁有具有獨立神經處理單元（NPU），AI運算相比CPU處理能效提升50倍，性能提升25倍。據了解，從去年全球科技廠商蘋果在iPhoneX上使用了具備神經網絡引擎的A11仿生處理器后，機器人維修，目前，眾多科技廠商的高端處理器都帶有了深度學習能力，并且集中火力在圖像識別上。高通、英特爾、谷歌、英偉達等都專門開發針對圖像識別的平臺。
圖像識別，被認為是人工智能科技領域中，除語音交互外，人機交互中的重要手段之一，例如目前消費者們經常在中高端手機產品上看到的人臉識別技術，就是圖像識別功能之一。另外，目前眾多智能終端擁有AI拍照功能、相冊篩選等等，同樣是圖像識別發揮著重要的作用。
根據科技行業最新的消息稱，日前，谷歌拋出了新的黑科技：視頻內容識別。通過這一技術，能夠識別視頻當中的各種動物、物體、風景等內容，例如你要在視頻當中搜索一只狗，搜索引擎很快就能為用戶找出視頻中包括狗的畫面。業界解釋，其中可以通過圖像識別的原理來理解視頻識別。實際上，國內有物聯網團隊亦致力于這一方面，正把圖形識別、視頻識別的研究用于在城市交通監測當中。
記者觀察
科技技術有應用場景，才得以深入發展以及發掘新的研究方向。華南虎戰隊的指導老師、來自華南理工大學機械與汽車工程學院講師張東認為，只有通過動手實踐，知識才能真正掌握，成為有價值有意義的知識。