雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：ICRA 全稱為“IEEE International Conference on Robotics and Automation”（機(jī)器人與自動(dòng)化會(huì)議），是機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域最有影響力的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議之一。ICRA 2017 于 5 月 29 日至 6月 4 日舉行，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論從新加坡帶來一線報(bào)道。該會(huì)議舉辦期間，雷鋒網(wǎng)將圍繞會(huì)議議程及獲獎(jiǎng)?wù)撐恼归_系列專題報(bào)道，敬請(qǐng)期待。

今天是持續(xù)一整天的 workshop／tutorial，作為貫穿整個(gè) ICRA 大會(huì)的重要環(huán)節(jié)，僅今天的議程就包括了兩個(gè)分別為半天的 tutorial 及 11 個(gè)全天的 workshop，分別涵蓋魯棒感知、基于感知的物體抓取、亞馬遜抓取挑戰(zhàn)賽解決方案、軟體機(jī)器人等多個(gè)議程。

雖然 keynote、session 等多個(gè)重磅環(huán)節(jié)明天才開始，但今天的 ICRA 2017 會(huì)場(chǎng)已經(jīng)是熱鬧非常。今天的主要議程都在四樓進(jìn)行，每個(gè)房間大約能容納 100 人，雷鋒網(wǎng)簡(jiǎn)單環(huán)顧一圈，發(fā)現(xiàn)基本上每個(gè)房間內(nèi)都坐滿了人，有的學(xué)者甚至只能站在最后聽講，但即便是這樣，也抵擋不住求知的好奇。

走廊上的茶歇也成為了學(xué)者們交流的絕佳場(chǎng)所。來自加州伯克利大學(xué)的 Menglong Guo 告訴雷鋒網(wǎng)，因?yàn)樽h程非常多且領(lǐng)域非常細(xì)分，他也只能走走看看?！覆⒉皇敲總€(gè)（領(lǐng)域）都很了解，也有些聽不懂的名詞?！箍磥碚媸歉粜腥绺羯侥?。

由于議程過多，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論只能忍痛割愛，選擇了比較感興趣的一個(gè) workshop「Sensor-Based Object Manipulation for Collaborative Assembly」（協(xié)作組裝中基于傳感器的物體操作）進(jìn)行了解。

在過去十年里，從基于物理建模到基于傳感器的學(xué)習(xí)，抑或是從個(gè)體機(jī)器人到人機(jī)協(xié)作，不論是學(xué)界還是業(yè)界，對(duì)協(xié)作組裝中基于傳感器的物體操作的研究興趣與日俱增，且已經(jīng)成為一個(gè)前沿研究領(lǐng)域。

不過這一研究方向依然面臨以下問題：

• 1）機(jī)器裝配任務(wù)需要怎樣的控制策略與終端執(zhí)行？如何實(shí)現(xiàn)改進(jìn)？

• 2）如何模擬人與機(jī)器之間的協(xié)作，使組裝任務(wù)能夠效益最大化？

• 3）如何讓協(xié)同任務(wù)借助學(xué)習(xí)的方式設(shè)計(jì)高效控制器？

而本次 workshop 便是綜合學(xué)界與業(yè)界雙方的意見，從協(xié)同組裝任務(wù)規(guī)劃、硬件優(yōu)化、控制策略、機(jī)器控制學(xué)習(xí)及基于觸覺，力和視覺反饋的傳感器融合等多個(gè)方面嘗試解決上述問題。

而邀請(qǐng)到現(xiàn)場(chǎng)做演講的嘉賓包括了五位學(xué)界人士與五位產(chǎn)業(yè)界人士，分別是：

從邀請(qǐng)嘉賓可以看出，ICRA 的 workshop 對(duì)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界同樣重視，且希望在同一個(gè)平臺(tái)上碰撞出思維的火花。

在上午的議程結(jié)束后，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論與南佛羅里達(dá)大學(xué)的孫宇博士進(jìn)行了交流。孫宇博士在去年曾經(jīng)作為演講嘉賓來到 CCF－GAIR 的舞臺(tái)，并做了題為《機(jī)器人靈巧手抓取的復(fù)興》的演講，他以「如何給機(jī)器一雙靈巧的手」為主體，回顧闡述了類人機(jī)器手的發(fā)展歷程。那么在本次的 ICRA 上，孫宇博士又會(huì)帶來怎樣的最近研究進(jìn)展呢？

孫宇博士表示，最近他們開始嘗試用 RNN（recurrent neural network）的方式訓(xùn)練機(jī)器完成「倒」（pouring）的動(dòng)作。倒水對(duì)于人類而言雖然是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的過程，但是對(duì)于機(jī)器人則不然。難點(diǎn)在于，水的運(yùn)動(dòng)非常復(fù)雜，但是機(jī)器很難對(duì)此進(jìn)行判斷和控制。孫宇博士近期通過 RNN 模型訓(xùn)練機(jī)器倒水，通過判斷水的流速、容器的大小反饋給力的傳感器，進(jìn)而讓傾倒的過程變得順暢。

訓(xùn)練這個(gè)動(dòng)作可以讓服務(wù)機(jī)器人在日常生活中的應(yīng)用變得更加順暢，尤其是烹飪機(jī)器人。孫宇博士告訴雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論，最經(jīng)常使用的動(dòng)作首先是「picking／grasping」（抓?。浯伪闶恰竝ouring」。當(dāng)然，pouring 并不止于傾倒液體，不論是豆子還是青菜，機(jī)器在烹飪過程中可能產(chǎn)生的一切傾倒動(dòng)作，都不再成為問題。此外，RNN 的學(xué)習(xí)過程可以讓傾倒過程更加流暢，即使沒有訓(xùn)練過傾倒的內(nèi)容和對(duì)應(yīng)的傾倒容器，機(jī)器依然能夠順暢地完成這一動(dòng)作。

而延伸到 ICRA 會(huì)議，孫宇博士表示，本次會(huì)議他比較驚訝的地方在于，基于制造業(yè)的推動(dòng)，研究領(lǐng)域又重新關(guān)注起機(jī)械臂集成問題，他自己對(duì)這一變化也深有體會(huì)，在去年先后得到來自三星、華為等手機(jī)廠商的反饋，工業(yè)界組裝的應(yīng)用環(huán)境和目的已經(jīng)發(fā)生了很大的改變，但是學(xué)者們還沒有跟進(jìn)這一問題的解決。

首先，傳統(tǒng)的組裝是靠磨具制造，產(chǎn)品的周期可能是一到兩年，因此磨具的使用年限也比較長(zhǎng)，也不需要進(jìn)行更換。但如今以 3C 為代表的產(chǎn)品，生命周期比較短。對(duì)于手機(jī)生產(chǎn)商而言，可能很短時(shí)間內(nèi)就會(huì)有一個(gè)小的改進(jìn)，那么磨具的迭代速度也會(huì)變快。

其次，廠商可能會(huì)生產(chǎn)不同種類的產(chǎn)品，周期有長(zhǎng)有短，那么如果基于原來的組裝模式，流水線的更換也會(huì)非常頻繁。而隨著對(duì)靈活性的要求變高，固定的流水線已經(jīng)不再適應(yīng)現(xiàn)有的制造業(yè)。

因此，基于編程的靈活機(jī)械設(shè)備就成了制造業(yè)亟須改進(jìn)的部分。但這也對(duì)機(jī)械臂的設(shè)計(jì)提出了很大的挑戰(zhàn)，以電子產(chǎn)品為例，產(chǎn)品的精細(xì)程度非常高，因此需要基于力反饋?zhàn)孕羞M(jìn)行調(diào)整。「整體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在未來的應(yīng)用會(huì)越來越多，但機(jī)器學(xué)習(xí)的問題就是沒法 verifying，那么也就在很大程度上影響了它在物理系統(tǒng)上的應(yīng)用?！?/p>

孫宇博士曾多次基于「bring AI into the physical world」做過演講，「AI 在虛擬世界中已經(jīng)非常厲害，深度學(xué)習(xí)之所以做得很好，一方面是因?yàn)榇饲暗难芯炕A(chǔ)，另外就是數(shù)據(jù)的支持。但 AI 離應(yīng)用于物理世界還有一段距離。我覺得主要原因有幾個(gè)方面，首先是做 AI 的研究者對(duì)機(jī)器人應(yīng)用的 verifying 的關(guān)注度還是會(huì)低一些，其次是機(jī)器數(shù)據(jù)收集過程并不簡(jiǎn)單。比如自動(dòng)駕駛可以通過傳感器收集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，那么如果換一個(gè)傳感器，數(shù)據(jù)是否需要重新收集？」因此，孫宇博士認(rèn)為主要的解決方案也需要從這兩個(gè)方面做起?！甘紫仁窃黾?AI 研究者對(duì)機(jī)器的研究，其次是對(duì)數(shù)據(jù)的低成本獲取?！挂詫O宇博士自己的研究項(xiàng)目為例，他的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)都是自己收集的，主要包括 RGB－D、視頻、圖像及動(dòng)作數(shù)據(jù)等。

而在今年，孫宇博士也將來到 CCF－GAIR 大會(huì)，如果你也想到現(xiàn)場(chǎng)與孫宇博士交流，歡迎購(gòu)買限時(shí)六折票參加。

 

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