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2018 全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）在深圳召開，峰會由中國計算機學(xué)會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，得到了寶安區(qū)政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級交流盛會，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實力的跨界交流合作平臺。 CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的“頂尖”陣容，提供1個主會場和11個專場（仿生機器人，機器人行業(yè)應(yīng)用，計算機視覺，智能安全，金融科技，智能駕駛，NLP，AI+，AI芯片，IoT，投資人）的豐富平臺，意欲給三界參會者從產(chǎn)學(xué)研多個維度，呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會議內(nèi)容與現(xiàn)場體驗。在大會次日的仿生機器人專場論壇上，浙江大學(xué)智能系統(tǒng)與控制研究所機器人實驗室主任熊蓉教授帶來了題為《仿人機器人關(guān)鍵技術(shù)研究》的主題演講。她談到仿人機器人的三種優(yōu)勢：更容易在人機交互中被接受更適合于人類生活環(huán)境更適應(yīng)于使用人類工具仿人機器人的研究最早可以追溯到上世紀(jì)中期，先是模擬人的手臂功能，到后來才開始對雙足機器人的研究。浙江大學(xué)于 2006 年開始仿人機器人研究，2011 年 10 月，他們對外發(fā)布一個能打乒乓球的仿人機器人，這個機器人通過外部視覺對球進(jìn)行識別和定位，進(jìn)行精確的軌跡跟蹤。今年年初，他們團(tuán)隊發(fā)布四足仿生機器人「絕影」，也引發(fā)極大關(guān)注。目前，他們圍繞機器人的高精度控制做了一系列工作，如創(chuàng)新性的彈性仿生機構(gòu)、擬人運動規(guī)劃、動態(tài)平衡控制，下一步，他們考慮將在輪式移動機器人上做的一系列研究與腳足式機器人相結(jié)合，實現(xiàn)智能移動。以下為熊蓉教授的演講原文，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的編輯整理。非常高興有這樣一個機會來介紹我們近期在仿人機器人方面做的工作和取得的進(jìn)展。仿人機器人是對人類的形態(tài)和功能進(jìn)行模擬的機器，可能是各種機器人中最符合大眾想象的一種。這種機器人的類人外型和功能具有多方面優(yōu)勢：一是在人機交互中，它們的外型使得人類更加愿意接受，更愿意與其進(jìn)行對話交流；第二是模擬人的雙足行走能力，我們知道人的雙足可以非常靈活地適應(yīng)各種不同的地形，包括室內(nèi)的臺階和室外不平整的環(huán)境；第三是對人的手臂和手的模仿，通過類人的手臂和手，可以讓機器人更容易適應(yīng)人類為自己設(shè)計的工具。日本福島核電站事件的時候，日本、美國、德國都曾派機器人過去，希望能關(guān)閉閥門，探測里面的情況。非常遺憾，當(dāng)時派進(jìn)去的都是履帶式機器人，雖然有一定的爬坡能力和不平整地面適應(yīng)能力，但是在任務(wù)執(zhí)行過程中還是失敗了。所以，2012 年美國 DAPRA 啟動了 Robotics Challenge 比賽，要求機器人開著車到事故地點，下車找到閥門進(jìn)行關(guān)閉。機器人需要能夠找到破障工具破墻，能夠越過廢墟地帶，并且可以上樓梯。要完成這樣一系列任務(wù)，仿人外型是最能夠符合的，所以基本上所有參賽隊伍都采用了仿人型的機器人。成績最好的幾支隊伍還結(jié)合了混合式的運動模式，提高在平整地面上的運行效率和作業(yè)時的穩(wěn)定性。因為仿人機器人本質(zhì)上是不穩(wěn)定性系統(tǒng)，容易摔倒，有很大的挑戰(zhàn)性。機器人早期研究中，仿人的研究是分離的。最早是模擬人的手臂功能，形成了工業(yè)機器人這樣一系列的應(yīng)用系統(tǒng)。對人雙足進(jìn)行模擬的第一臺機器人于 1969 年問世，由日本早稻田大學(xué)的加藤一郎研究，用液壓驅(qū)動，控制、供電都在體外，行走緩慢。上世紀(jì) 90 年代，日本本田研發(fā)出阿西莫機器人，于 2000 年實現(xiàn)了 3 公里/時的行走速度。除了日本以外，德國、韓國、中國、美國都開展了仿人機器人研究，其中最著名的是阿西莫機器人，最快可以實現(xiàn) 9 公里/時的仿人行走。另外是阿特拉斯，能夠適應(yīng)室外不平整地面，而且可以做后空翻的擬人運動。對仿人機器人的要求有靈活、快速、穩(wěn)定、高能效（即低能耗），并且逐步結(jié)合智能作業(yè)。圍繞著這些研究目標(biāo)，相關(guān)的研究內(nèi)容包括仿生機構(gòu)設(shè)計、關(guān)節(jié)驅(qū)動設(shè)計、身體關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)運動規(guī)劃、對不平整地面外力擾動下的控制，智能作業(yè)、智能移動等。浙江大學(xué)于 2006 年開始仿人機器人研究，2008 - 2011 年有幸承擔(dān)國家 863 重點課題。我們面向這樣一個本質(zhì)不穩(wěn)定系統(tǒng)，需要能在線、快速、連續(xù)地跟動態(tài)運動的乒乓球?qū)崿F(xiàn)交互。在這一作業(yè)里面，主要需要解決的是仿人機器人快速靈活的運動，全身的協(xié)調(diào)運動規(guī)劃，以及在手臂加速度很大，對身體有很大的反作用力，雙足的支撐力很小的情況下，實現(xiàn)平衡控制。 2011 年 10 月，我們對外發(fā)布了一個仿人機器人，這個機器人身高 1.65 米，重 56 公斤，共有 30 個自由度，通過外部視覺對球進(jìn)行識別和定位，進(jìn)行精確的軌跡跟蹤。視覺識別預(yù)測時間誤差在 4 毫秒內(nèi)，距離誤差在 1 厘米內(nèi)。他的手臂速度比較快，可以正反拍交替，也能適應(yīng)不同的球速（從 3 米/秒到 12 米/秒）。我們發(fā)布以后得到廣泛關(guān)注，第一位來我們實驗室跟它對打的老先生來自山東威海，他一開始不是很相信，跟這個機器人對打了一個多小時。我們也做了雙機器人的對打，比起與人對打，雙機器人對打比較簡單，人可能會忽前忽后、忽快忽慢，機器人打球的時候是無法移動的。我們也參加了一些國家的展會，美聯(lián)社、路透社、美國地理頻道等都為我們做過專題報道。我們當(dāng)時完成的技術(shù)，包括對運動目標(biāo)的識別、預(yù)測，以及機器人在運動過程中如何確定跟球、桌之間的關(guān)系，實時自定位。還有如何做到質(zhì)量輕、剛性強、速度快，如何提高機器人的控制響應(yīng)能力，多關(guān)節(jié)的運動規(guī)劃能力和穩(wěn)定平衡控制。仿人機器人是很好的技術(shù)平臺，里面的視覺識別、手臂規(guī)劃和自平衡技術(shù)都可以推廣到不同的系統(tǒng)里。當(dāng)然，這里還存在很多問題和遺憾。第一，腿足運動方面，我們的速度還是比較低，跟國際頂尖水平相比有較大差距；穩(wěn)定性和適應(yīng)性也比較差，如果地面不平整或者行走過程中有人推一下，機器人會很容易摔倒。第二，有很多人問我們機器人能不能打旋轉(zhuǎn)乒乓球，目前可以做到低速旋轉(zhuǎn)，但如果是高速旋轉(zhuǎn)，預(yù)測誤差會很大。第三，機器人基本上是在固定球桌的環(huán)境里，還沒有實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境的智能移動。2012 年開始，我們主要圍繞前面兩個問題在進(jìn)行研究，現(xiàn)在在開展第三方面的工作。在腿足運動方面，我們主要提升的是對未知地面和外力擾動的自主適應(yīng)能力，另外希望機器人從行走變成跑跳，提高行走速度。之前系統(tǒng)適應(yīng)性差的核心原因在于我們采用了高精度位置控制方法，這要求我們的機械結(jié)構(gòu)必須具有足夠的剛性，運動模型要足夠精確。這種剛性結(jié)構(gòu)使得地面反作用力直接傳到機器人身體上面，從而導(dǎo)致它非常容易不穩(wěn)定。我們也知道這樣一個復(fù)雜的系統(tǒng)很難精確的建模。由于對 ZMP 模型的依賴，我們發(fā)現(xiàn)它要求支撐域很大，而且它的控制比較難以融合。我們看一下人是怎么做的。動物運動的基礎(chǔ)是由力控制的，人的行走并不是剛性作業(yè)，很多柔性的肌腱、韌帶、脊椎，都對我們的行走起到非常大的作用。因此，在這樣的分析之下，我們 2012 年開始把高精度位置控制的思想完全摒棄掉，用柔性力矩控制做新一代的仿人機器人，開始彈性仿生機構(gòu)研究，模擬人的力控運動規(guī)劃以及運動動態(tài)平衡控制，提升穩(wěn)定性，實現(xiàn)跑跳運動，有效降低能耗。我們在這里用了 SEA 關(guān)節(jié)，這是 1991 年由 Pratt 提出的。我們主要設(shè)計了新的平面扭簧，根據(jù)關(guān)節(jié)的彈性需求進(jìn)行靈活的調(diào)整，并可以嵌入到關(guān)節(jié)中。在關(guān)節(jié)設(shè)計基礎(chǔ)上，我們做了力位混合控制，在力矩控制基礎(chǔ)上結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卡爾曼濾波的方法進(jìn)行位置和速度控制，特別是提高負(fù)載和相位變化自適應(yīng)。我們模仿人的腿設(shè)計單腿機器人，在小腿和大腿上，除了關(guān)節(jié)里面有彈性單元，還增加了彈簧，模擬人的肌腱，減少地面的沖擊，降低對關(guān)節(jié)做工的要求。我們首先實現(xiàn)了單腿的跳躍，這里借鑒了人的運動方式。對于人的運動，我們用運動捕捉儀進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取和分析。我們發(fā)現(xiàn)人在運動的時候，各個關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)性有一定規(guī)律。在跳的時候，落地壓縮和落地伸展過程中，膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)的角速度是相反的。我們模擬人的特性，以能量最優(yōu)做各關(guān)節(jié)彈性最優(yōu)的匹配，能夠降低能耗。在軌跡規(guī)劃的時候，我們也兼顧到能耗和姿態(tài)平衡。原來的軌跡比較機械，優(yōu)化之后自然地形成了擬人的收腿動作。下面是 2014 年實現(xiàn)的單腿跳躍機器人，跳躍高度達(dá) 35 厘米，超過了當(dāng)時做的最好的 ETH，人是 0.2，我們單腿做到 0.29。在單腿基礎(chǔ)上我們研究了雙足的運動。我們也是用虛擬模型進(jìn)行身體軀干的控制，因為人在行走過程中往往是對自己的軀干進(jìn)行控制，根據(jù)軀干的控制來生成腿的運動。這也是國際上常用的一種方法，我們進(jìn)一步把人的運動特性，速度和步長之間的關(guān)系融合進(jìn)去，從而適應(yīng)不平整地面和外力擾動。我們根據(jù)力的規(guī)則，采用地面沖量模型，通過仿真獲得沖量輪廓，再延伸到實物機器人上，用機器人學(xué)習(xí)的方法來調(diào)整沖量輪廓，在運動的時候?qū)_量輪廓進(jìn)行跟蹤。在動態(tài)平衡控制上，我們一個主要工作是動力學(xué)模型參數(shù)在線辨識。因為機器人在運動過程中特性總是在發(fā)生改變，這些小的改變可能對控制造成很大影響，作業(yè)時也可能產(chǎn)生質(zhì)量變化。基于此，我們做了動力學(xué)模型參數(shù)在線辨識，適應(yīng)質(zhì)量的變化和外力的擾動。在多模型融合的柔性平衡控制上，我們采用 CP 點+飛輪模型+虛擬力控制的方法，當(dāng)存在外力擾動的時候，通過踝關(guān)節(jié)和身體關(guān)節(jié)實現(xiàn)平衡，在運動的過程中可以通過跨步策略實現(xiàn)平衡。最后，在跑跳過程中如何去實現(xiàn)平衡控制，這個方法比較復(fù)雜，這里就不展開了。我們目前實現(xiàn)的雙足仿人機器人與前一代相比速度更快，達(dá)到 3.6 公里/時，在行走中融合了跑跳的模式，可以實現(xiàn)室內(nèi)外行走，機器人現(xiàn)在是全盲行走，由于落腳點的調(diào)整，方向會走歪，我們有柔性控制的方法，當(dāng)它走偏了，人拉一拉它，又會走回正道上。在這個過程中我們也與企業(yè)有著合作，研發(fā)出四足機器人，并在今年春節(jié)之前為慶賀狗年進(jìn)行了發(fā)布。這里有很多基礎(chǔ)的方法和原理是類似的，不過在具體的實現(xiàn)設(shè)計上不同。這個機器人可以達(dá)到 6 公里/小時的行走速度，能夠適應(yīng)不平整的地面以及雪地、冰地。在人揣它的時候，它也不會倒，當(dāng)然，揣得太大力還是會倒。SpotMini 也有做這方面的研究，從運動的靈活性來講，SpotMini 做得非常好。我們在高速旋轉(zhuǎn)乒乓球上做了準(zhǔn)確預(yù)測和運動決策方面的工作。航空航天的太空垃圾很難捕捉，因為這是翻滾的目標(biāo)，模型非常復(fù)雜，有很多的量我們沒有辦法預(yù)先得到，也很難觀測。我們以旋轉(zhuǎn)飛行乒乓球作為類似的對象來開展這方面的研究。我們對球上的自然標(biāo)記進(jìn)行識別、定位、跟蹤，把數(shù)據(jù)擬合起來，計算它的旋轉(zhuǎn)方向和旋轉(zhuǎn)速度，在國際上首次實現(xiàn)了對高速旋轉(zhuǎn)乒乓球的準(zhǔn)確預(yù)測和接打。在這個基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步研究了不看球上的標(biāo)記，只是看它的空間飛行位置來預(yù)測旋轉(zhuǎn)飛行軌跡。這依賴于我們對飛行模型和碰撞模型的準(zhǔn)確建模。我們改變了原來離散的模型，推導(dǎo)得到了連續(xù)的模型，再利用機器學(xué)習(xí)的方法得到模型的系數(shù)，對 700 多個球預(yù)測的精度（5 厘米內(nèi)）達(dá)到 95.55%。現(xiàn)在我們基于強化學(xué)習(xí)進(jìn)行回球決策。下一步，除了這些方面的工作，我們也在考慮把原來輪式移動機器人上做的一系列技術(shù)（環(huán)境感知、大范圍環(huán)境地圖構(gòu)建、對地圖中各種障礙物的識別、機器人導(dǎo)航、定位）跟腿足式機器人結(jié)合起來，實現(xiàn)在環(huán)境中的智能移動。

標(biāo)簽：南平盤錦內(nèi)蒙古邯鄲廣安臺州綿陽淄博

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