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雷鋒網(wǎng)按：本文來自英特爾中國研究院。
別誤會，我們今天要談的可不是玄幻的魔法，而是機器人。
在如今這個高度智能化的時代，無人機已經(jīng)在為我們記錄生活，自動駕駛汽車也早已開始上路測試，物流機器人正被廣泛推廣。不難發(fā)現(xiàn)，機器人與我們的生活聯(lián)系得越來越緊密。
然而，機器人產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展目前還沒能讓廣大民眾為之歡呼雀躍。對普通民眾而言，機器人的工業(yè)運用離他們太遙遠(yuǎn)。他們可能也無法理解，在工業(yè)上被廣泛使用的機器人為何遲遲無法進(jìn)入“尋常百姓家”？其實，由于工廠的環(huán)境相對單一，工業(yè)機器人只需要按照設(shè)定好的程序運行就能夠批量完成流水化作業(yè)。
車間中的工業(yè)機器人
但人類的世界紛繁復(fù)雜，這種非結(jié)構(gòu)化環(huán)境給機器人高效運行帶來了極大的困難。真正能走進(jìn)千家萬戶，給大家?guī)須g樂與便利的服務(wù)型機器人少之又少。拋開復(fù)雜程度較高的任務(wù)不說，僅僅是讓機器人給我們遞上一杯沏好的熱茶，讓我們能夠憑借指令“隔空取物”，就還有一些技術(shù)難點需要被攻克。
為了讓機器人很好地完成取物任務(wù)，機器人需要有傳感器來確定物體的位姿。傳感器相當(dāng)于機器人的眼睛，機器人通過傳感器可以實時獲取環(huán)境的RGBD信息。其中事先學(xué)習(xí)過的環(huán)境中物體可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被識別，并獲得相應(yīng)的空間位置。 但家庭場景十分復(fù)雜，又有各類紛繁的物體，在這樣的環(huán)境中機器人如何自動、準(zhǔn)確地識別、分割并計算出目標(biāo)物體的位置及形狀信息仍是一個難題。
僅有一雙眼睛顯然還無法幫助我們實現(xiàn)“隔空取物”。家庭環(huán)境中物體多樣，為了適應(yīng)這些不同種類、不同形狀的物體，機器人還需要一雙靈巧的機械手。在執(zhí)行抓取任務(wù)時，機器人的抓取規(guī)劃可以被分為手臂運動規(guī)劃和手部抓取規(guī)劃兩個部分。
手臂在運動時，需要通過外部傳感器將環(huán)境信息導(dǎo)入模擬環(huán)境用于避障，通過優(yōu)化運動路徑，確保手臂能夠安全、高效地運動到機器人抓取所需要到達(dá)的位姿。手的抓取姿態(tài)，可以借助GraspIt!（用于機械手抓取的開源模擬軟件）等工具模擬生成，也可以通過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成。這些方式都需要保證生成的姿態(tài)能夠在理想情況下成功抓取。簡而言之，就是要讓機器人學(xué)會在識別出物體之后自己找到抓取物體的路徑，并調(diào)整到合適的手勢。可路徑、手勢選擇太多，怎樣才能執(zhí)行好任務(wù)，為此機器人也很糾結(jié)。
通過搭載在手臂上的傳感器信號進(jìn)行機械臂及手爪控制
多變的現(xiàn)實環(huán)境很可能造成“將在外，軍令有所不受”的情況。機器人在執(zhí)行具體任務(wù)時所規(guī)劃的策略方案可能無法一一復(fù)現(xiàn)。此外，機器人獲取的外界數(shù)據(jù)會存在大量噪聲，預(yù)先規(guī)劃的策略可能無法保證抓取成功。這時就需要借助搭載在機械手上的傳感器，發(fā)揮實時的末端感應(yīng)和快速調(diào)整功能。依據(jù)傳感器信息對物體抓取是否穩(wěn)定進(jìn)行實時判斷，并且做出相應(yīng)調(diào)整，從而保證抓取的穩(wěn)定性。如何及時、靈活地處理隨時可能出現(xiàn)的小狀況，正是實現(xiàn)穩(wěn)定抓取需要解決的問題。如下圖，當(dāng)研究人員不斷往杯子中增加物體時，機器人會實時調(diào)整手指的位置和抓取的力度，從而保證抓取的穩(wěn)定性。
你一定不想要一個永遠(yuǎn)不會舉一反三的機器人。當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化，你肯定希望它能夠快速學(xué)習(xí)并適應(yīng)新的工作環(huán)境。實驗室或者工廠的訓(xùn)練場景無法涵蓋機器人進(jìn)入家庭之后將會面臨的所有任務(wù)。無論是選擇具有更強泛化能力的模型，還是利用模仿學(xué)習(xí)獲得新的技能，如何讓機器人擁有一顆不斷學(xué)習(xí)的“最強大腦”也是需要我們努力的方向。
當(dāng)然，克服了這四大問題以后，要想實現(xiàn)機器人廣泛家用，讓人人都能“隔空取物”，還要考慮一個非?，F(xiàn)實的因素，那就是造價。目前，服務(wù)型機械臂的普及度逐步提高，更多機械臂廠家開始推出低成本服務(wù)臂。相信在不遠(yuǎn)的將來，機械臂的成本有望大幅下降。而在機器人手爪領(lǐng)域，目前已得到應(yīng)用普及的機械夾爪雖然不足以應(yīng)對紛繁復(fù)雜的家庭環(huán)境，但是在抓取需求的推動下，其成本也會從現(xiàn)在少則十萬，多則近百萬的情況逐步趨于平價，設(shè)計上也會進(jìn)一步優(yōu)化。
在機器人這樣綜合的學(xué)科領(lǐng)域，軟件、硬件深度整合能夠更加有效地推動技術(shù)發(fā)展。目前，科研人員正致力于解決機器人抓取操控所面臨的問題，從基于RGBD以及力傳感信息的多傳感器融合入手，利用自主研發(fā)的機械手平臺進(jìn)行與機器人抓取操控相關(guān)的技術(shù)研究。
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