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| 本文作者： 楊曉凡 | 2017-05-19 09:52 | 專題：GAIR 2017 |
由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦、雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)（深圳）全程承辦的 AI 盛會 --「全球人工智能與機器人峰會」（CCF-GAIR），將于 7.7-7.9 日在深圳召開。
CCF-GAIR 為國內(nèi)外學(xué)術(shù)、業(yè)界專家提供一個廣闊交流的平臺，既在宏觀上把握全球人工智能趨勢脈搏，也深入探討人工智能在每一個垂直領(lǐng)域的應(yīng)用實踐細節(jié)。
延續(xù)上一次大會的頂級嘉賓陣容，本次 CCF-GAIR 2017 將會迎來更多人工智能和機器人行業(yè)重磅專家。在未來的一段日子里，雷鋒網(wǎng)將陸續(xù)放出嘉賓介紹。今天要介紹的是斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授、斯坦福機器人實驗室主任Oussama Khatib教授。
2016年的時候，一則機器人從地中海打撈起350年前文物的新聞引發(fā)了不小的關(guān)注。相比人類最深40米左右的潛水深度，此次“海洋一號”（Ocean One）機器人下潛深度達到了91米（從15米開始就讓機器人獨自行動了）。這只機器人具有類人的外型，肩膀+手肘+手腕+手指的上肢設(shè)計有不小的控制難度，但也給帶給它很高的靈活性。它自己就具有一些感知、移動、執(zhí)行功能，再加以人類的遠程指導(dǎo)，就可以及時對各種狀況進行應(yīng)對；它可以在淺水區(qū)域和潛水員進行互動協(xié)作，然后在人類無法達到的深水區(qū)細膩穩(wěn)定地進行獨自水下作業(yè)。
為了讓遠程控制人員對環(huán)境和目標物體有準確的認識，海洋一號具有一系列完善的傳感器，除了傳統(tǒng)的壓力、扭力、航向傳感器，它還帶有非常重要的觸覺反饋系統(tǒng)，可以向操作人員再現(xiàn)觸感，讓他們感知到海洋一號對物體的觸摸，可以根據(jù)物體的重量進行進一步反饋。操作起來也很輕松自然，在機器人視角和的操作臺幫的助下，就像控制自己的手臂一樣。
這樣功能強大又完善的機器人就來自斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授、斯坦福機器人實驗室主任Oussama Khatib教授和他帶領(lǐng)的團隊。
Khatib教授向我們介紹，海洋一號制造過程中遇到最大的困難是水。相比地面機器人接觸空氣、抵抗重力，水下機器人做防漏電的密封僅僅是基礎(chǔ)，關(guān)鍵的是在機器人承受深水水壓的同時還要保證活動關(guān)節(jié)可以正常工作。為此，Khatib教授團隊采用了“油填充結(jié)構(gòu)”，當外界水壓增加時，機器人內(nèi)部的油壓也會調(diào)節(jié)增大，使得海洋一號內(nèi)外的壓力保持一致，這樣就能夠保護多關(guān)節(jié)系統(tǒng)里的固件。通過這樣的結(jié)構(gòu)，假如再制造一只修改過內(nèi)部油壓的“海洋二號”，那它最深可以下潛2000米。
為了讓機器人在水中能夠自如運動，先要計算和添加復(fù)合泡沫外殼，保證重力和浮力大小相等、重心位置相同，才能互相抵消避免姿態(tài)不受控制；然后在壓力、高度、速度、姿態(tài)、頭部方向等感應(yīng)器與8個推進器的配合下控制和保持機器人在水中的位姿。
潛入深水以后的電源和通信也是一個問題，尤其是希望機器人具有穩(wěn)定、靈活、自主的工作位姿，所以要盡量避免機器人拖著一根粗重的線纜，這不僅會讓機器人的運動變得笨拙，還很容易讓線纜和機器人一起被洋流沖跑。所以Khatib教授團隊想到的辦法是，機器人自帶電池，然后他們在水下布置獨立于機器人的中繼器，機器人用光信號和中繼器通信、還可以到中繼器上充電；中繼器用傳統(tǒng)的線纜連到海面上。這樣的方法不僅解決了線纜的影響和長時間工作的能源問題，也避免了水下長距離光信號傳輸高損耗、不適應(yīng)低能見度水域的弱點。他們未來還設(shè)想可以有多個機器人協(xié)同工作，一個中繼器可以給多個機器輪流充電。
雷鋒網(wǎng)AI科技評論了解到，Khatib教授團隊完成的不只是海洋一號，實際上它只是Khatib教授團隊科研成果樹上的一顆果子而已。他們有完善的多任務(wù)全身運動控制系統(tǒng)、有高層次的算法讓機器人整個身體保持協(xié)調(diào)，還有完整的模擬和仿真系統(tǒng)，這次就用在了海洋一號中。Khatib教授還打算今年把這套模擬和仿真系統(tǒng)商業(yè)化。
帶領(lǐng)團隊做出眾多成果的Oussama Khatib教授現(xiàn)任斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系教授、斯坦福機器人實驗室主任，并且是IEEE（電氣與電子工程師協(xié)會）研究員和IFRR（國際機器人研究基金會）主席。Khatib教授是機器人領(lǐng)域研究的重要人物和先驅(qū)之一，在自動機器人、類人機器人架構(gòu)、人類協(xié)作機器人、動態(tài)仿真、觸覺互動方面做了許多開創(chuàng)性的工作。
Khatib教授1970年代在法國蒙彼利埃大學(xué)讀取了電氣工程的本科和碩士學(xué)位，然后攻讀了法國國家航空航天學(xué)校的自動化控制高等學(xué)位和自動化系統(tǒng)的博士學(xué)位。而后他來到了斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系繼續(xù)進行這方面的研究，1990年升任副教授，2000年升任教授。他還曾任多個學(xué)校的客座教授，包括新加坡大學(xué)、法國洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院、巴黎第六大學(xué)、意大利比薩圣安娜高等學(xué)校等。
Khatib教授早期的開創(chuàng)性研究有：人工潛在場方法，通過在任務(wù)空間中投射具有潛在場的控制機器人模型來避免復(fù)雜的機器人運動規(guī)劃問題；彈性帶模型，為機器人提供了在執(zhí)行期間調(diào)整和修改其運動規(guī)劃的能力，同時有效地利用分層球面模型來檢測潛在的碰撞；操作空間方程，它避免了逐關(guān)節(jié)地對機器人進行控制，而是對機器人的動力學(xué)模型進行分析，然后在當前任務(wù)的特定操作空間中進行控制。當
自20世紀80年代以來，Khatib教授和他的實驗室在許多方面的基礎(chǔ)性研究取得了不小進展，比如宏觀迷你機器人（串聯(lián)協(xié)作）、協(xié)同機器人（平行協(xié)作）、靈活動態(tài)協(xié)調(diào)、聯(lián)合操控中對內(nèi)部力的虛擬鏈接建模、姿勢和全身控制、動態(tài)任務(wù)解耦、最優(yōu)控制、人機交互、用于實時路徑規(guī)劃的彈性帶模型、人體運動合成和人性化機器人設(shè)計等。
Khatib教授的貢獻也跨越了觸覺交互和動態(tài)模擬領(lǐng)域。他與學(xué)生Diego Ruspini博士在觸覺渲染方面的研究為虛擬環(huán)境的觸覺探索建立了基礎(chǔ)，如觸覺重現(xiàn)、觸覺陰影、紋理和碰撞檢測的虛擬代理。后續(xù)具體工作是與Francois Conti一起開展的，以解決可顯示變形物體、用小型觸覺裝置擴大工作空間、高效安全的觸覺設(shè)備混合動作等等問題。發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)形成了一個完善的機器人模擬環(huán)境，機器人的環(huán)境交互和都完整操控可以先進行動態(tài)模擬。
在二十世紀九十年代中期，Khatib教授的實驗室著重于在人類環(huán)境中開發(fā)機器人操縱。在這個過程中開發(fā)的斯坦福機器人平臺是第一個完全集成的完整的移動操縱平臺，后來被稱為羅密歐與朱麗葉。這項努力產(chǎn)生了Nomadic Technologies的Nomad XR4000的商業(yè)整體移動機器人。這個項目產(chǎn)生的模型和算法為他以后對本田ASIMO系列類人機器人的探索奠定了基礎(chǔ)，后續(xù)還跟本田公司有機器人多點接觸、身體協(xié)調(diào)算法的合作研究。如今把ASIMO機器人稱作最智能最成熟的人形機器人也不為過。
Khatib教授獲得的獎項當然也有許多，份量也都不小，JARA（日本機器人協(xié)會）頒發(fā)的研究與開發(fā)獎、2008年獲物理與數(shù)學(xué)領(lǐng)域PROSE獎（美國專業(yè)與學(xué)術(shù)杰出出版獎）、2010年獲IEEE 機器人與自動化領(lǐng)域RAS先鋒獎、2013年獲IEEE RAS杰出貢獻獎、2014年獲IEEE RAS George Saridis領(lǐng)導(dǎo)獎等。
Khatib教授的研究小組目前的興趣包括建模人體運動控制、肌肉控制、人形機器人、觸覺的神經(jīng)學(xué)研究和多重接觸控制、動作路徑和交互的自動學(xué)習(xí)、fMRI接口等。
其中的fMRI接口是一種具有三自由度的功能磁共振成像兼容觸覺界面，可以用來進行神經(jīng)學(xué)研究。實驗者可以通過這個界面，在MRI機器的整個孔內(nèi)執(zhí)行虛擬觸覺任務(wù)，以實現(xiàn)高保真的神經(jīng)科學(xué)實驗。 在具有足夠低噪聲水平的高分辨率fMRI掃描中，Khatib教授的小組已經(jīng)成功地展示了實時閉環(huán)觸覺控制，從而使得對單個實驗者的分析變得容易。
Khatib教授現(xiàn)在仍然在斯坦福大學(xué)進行《機器人簡介》、《實驗性機器人》、《高級機器人》三門課程的授課。如果你對他的機器人課程感興趣的話，網(wǎng)易公開課中已經(jīng)可以找到一門“斯坦福大學(xué)公開課：機器人學(xué)”，對應(yīng)的就是Khatib教授的《機器人簡介》這門課。除了基本的理論模型和算法，大家感興趣的機器人結(jié)構(gòu)和人形機器人的演示也有不少，非常有意思，小伙伴們可以去找找看。
你想不想更進一步，當場聽Khatib教授講述他在人形機器人方面的最新研究成果呢？在今年 7 月 7 日至 7 月 9 日，由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦、雷鋒網(wǎng)全程承辦的 AI 盛會——「全球人工智能與機器人峰會」（CCF-GAIR）有幸邀請到Oussama Khatib教授蒞臨我們的大會現(xiàn)場，分享他在研究領(lǐng)域的心得體會和最新研究成果。
CCF-GAIR 為國內(nèi)外學(xué)術(shù)、業(yè)界專家提供一個廣闊交流的平臺，既在宏觀上把握全球人工智能趨勢脈搏，也深入探討人工智能在每一個垂直領(lǐng)域的應(yīng)用實踐細節(jié)。延續(xù)上一次大會的頂級嘉賓陣容，本次 CCF-GAIR 2017 將會迎來更多人工智能和機器人行業(yè)重磅專家。在未來的一段日子里，雷鋒網(wǎng)將陸續(xù)放出嘉賓介紹，敬請期待。
去年8月，雷鋒網(wǎng)在深圳舉辦了首屆 CCF-GAIR ——全球人工智能與機器人峰會，我們請來了 10 幾位國際人工智能學(xué)會的 Fellow 以及在各個學(xué)術(shù)領(lǐng)域有突出貢獻的學(xué)者，其中 8 位是中美工程院院士；除此之外，BAT 等一線公司以及今日頭條、搜狗、滴滴等 AI 新貴的高管也悉數(shù)在列。
（CCF-GAIR 2016部分嘉賓）
把人工智能領(lǐng)域所有的峰會挨個兒數(shù)一遍，除了 AAAI、ICML 等等歷史悠久的（純）人工智能學(xué)術(shù)會議之外，跨學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的峰會， CCF-GAIR 2016 的嘉賓規(guī)格都堪稱最高。我們還是可以毫不臉紅地說一句，CCF-GAIR 2016 可能是世界上最好的人工智能與機器人峰會。
今年，如果新廣告法不反對的話，我們想把這個“可能”去掉。
相比 CCF-GAIR 2016 ，即將于7月7、8、9號在深圳福田召開的CCF-GAIR 2017 又有了六大升級！
升級1 規(guī)模由1200人升級到2500人，學(xué)者、青年科學(xué)家、AI創(chuàng)新者和投資人齊聚一堂
升級2 展區(qū)由200㎡擴大到2000㎡，最多最全的前沿科技公司項目展示
升級3 日程由兩天變成三天，主論壇由半天延長為兩天，更多學(xué)術(shù)巨擘和產(chǎn)業(yè)大佬在等你
升級4 分論壇由三個增加到七個，覆蓋更多AI應(yīng)用領(lǐng)域
升級5 更多國際化嘉賓，更多學(xué)術(shù)領(lǐng)袖到場，世界最前沿的科研進展一網(wǎng)打盡
升級6 主辦方將聯(lián)合幾家權(quán)威機構(gòu)共同發(fā)布兩項重磅榜單
參加這個會的回報是相當可觀的：
國際上最好的學(xué)者作最前沿的AI技術(shù)分享，獲取最前沿的信息
最hot的AI公司帶來的實際項目經(jīng)驗分享
在展會上體驗最多最全的AI項目
晚宴和路演等活動，和AI領(lǐng)域的最強大腦們面對面交流
招聘，挖人（你以為青年科學(xué)家會把簡歷投到你郵箱里來嗎？）
也許還可以找到投資機會或者創(chuàng)業(yè)搭檔 ......
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