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機器人路線圖:從互聯網到機器人

2020年9月美國計算機社區(qū)聯盟（CCC）發(fā)布第四版《機器人路線圖：從互聯網到機器人》（以下簡稱“路線圖”），探討了機器人在未來5年、10年和15年作為關鍵經濟促進者的使能作用，尤其是在制造、醫(yī)療和服務行業(yè)。本版路線圖基于對第三版路線圖進展的審查和評估進行了更新，總結了既定的主要社會機遇、待解決的相關挑戰(zhàn)以及需要采取的措施，包括技術創(chuàng)新及其采用和政策措施兩方面，以確保美國在機器人技術領域的持續(xù)領先地位。在美國計算機社區(qū)聯盟（CCC）的支持下，2009年工業(yè)界和學術界聯合制定了首份《機器人路線圖：從互聯網到機器人》，促成了美國國家機器人計劃（NRI）的設立。2013、2016年在美國國家科學基金會（NSF）和CCC的支持下，路線圖進行了修訂。新版路線圖總結了制造業(yè)、生活質量、物流、農業(yè)、醫(yī)療、安全、運輸等七個領域的社會驅動力，提出了成本、高混合度、安全性、易用性、響應時間、魯棒性等六個方面的挑戰(zhàn)，最終將挑戰(zhàn)映射到架構與設計實現、移動性、抓取和操作、感知、規(guī)劃和控制、學習和適應、人機交互、多機器人協作等八個機器人研究領域，突出了在新材料、集成傳感、規(guī)劃/控制方法等方面的新研究內容以及多機器人協作、魯棒計算機視覺識別、建模和系統(tǒng)級優(yōu)化方面的新研發(fā)內容。一、機器人的架構和設計實現機器人技術逐步從傳統(tǒng)帶有離散感知/驅動關節(jié)和集成控制器的低自由度的剛性連桿架構邁向具有分布式/集成式多模態(tài)傳感/驅動的可變拓撲重構高自由度系統(tǒng)。機器人在現實環(huán)境中成功應用的核心要求包括：半自主操作、對環(huán)境的持續(xù)適應、數據驅動的學習和控制以及能效和零停機，具體研究方向包括：（1）重構網絡-物理系統(tǒng)架構；（2）解決分布式異步復雜系統(tǒng)中模/數轉換數字接口設計挑戰(zhàn)；（3）實時機器人數字信息架構；（4）集成傳感/執(zhí)行、機械和控制的多功能模塊；（5）新材料范式：柔性材料；（6）新的制造技術：增材制造。表1 未來5-15年的技術發(fā)展目標二、機器人的移動性腿是機器人在許多環(huán)境中最有效的移動解決方案，目前有四足機器人和兩足機器人，后者對人類來說有更廣泛的適應和協作空間。足式機器人技術的研發(fā)可以衍生出康復機器人和外骨骼等副產品，同時其物理驅動機制具有一定的普適性。足式機器人在移動操作平臺方面仍處于起步階段，且需要配備更輕、更小、更低能耗的感知和計算包。未來5-15年的技術發(fā)展目標：（1）未來5年目標：足式機器人可實現3英尺降落后正常運作，水平運作可達到0.8m每秒的行進速度，在平整地面環(huán)境可續(xù)航5h以上。它具有實時感知、映射和推理能力以實現自主導航。（2）未來10年目標：足式機器人可實現滾落后正常運作。給定一個近似的環(huán)境地圖，它可以自主且強健地合成和執(zhí)行給定的移動和操作任務，如搬運碎片以搜尋幸存者。（3）未來15年目標：人形機器人可以在完全非結構化、動態(tài)環(huán)境中自主且強健地運作。三、機器人的抓取和操作一些研究團隊和公司正在探索機器人抓取的新方法，抓取不熟悉對象的方法目前可分為3D模型、硬件設計、演示學習、強化學習四類。機器人抓取的新方法是基于物理或模擬數據的訓練學習，未來5-15年的技術發(fā)展目標如下：（1）未來5年目標：生產出廉價的機器人夾持器能夠從雜物箱中抓取新奇的剛體，其可靠性接近人類，并將應用于電子商務和制造業(yè)中。（2）未來10年目標：生產出廉價的機器人夾持器能夠從雜物箱中抓取大量剛體和柔體，其可靠性超過人類，能夠精準定位并從箱子中提取特定的目標物體。（3）未來15年目標：生產出各式各樣的機器人夾持器，可靠地從雜物箱中抓取任何剛體或柔體，但不包括形狀極端不稱的物體，如蘋果耳機。機器人操作方面的發(fā)展方向是完全沉浸式、具有觸覺的臨場感以及多模態(tài)傳感器反饋，未來5-15年的技術發(fā)展目標如下：（1）未來5年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的簡單機器人手，能夠執(zhí)行抓握調整或簡單物體再抓握。（2）未來10年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的中度復雜的機器人手，能夠執(zhí)行動態(tài)抓握調整和再抓握。（3）未來15年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的高度復雜的機器人手，其密度和靈敏度接近人類，能夠高速全手抓取新奇物體并精細控制；其技能和可靠性接近人類，可以執(zhí)行靈巧的操作任務。四、機器人的感知計算機視覺技術發(fā)展迅速，觸覺技術也有一定的進展，其它感知技術進展有限。機器人技術在可靠性和速度方面對計算機視覺提出獨有的挑戰(zhàn)，需要推進的關鍵技術包括：（1）從觀察視頻活動推進到主動執(zhí)行類似任務；（2）主動感知；（3）復雜、高維度推理；（4）開放性（Open-world Performance）；（5）與其它系統(tǒng)的集成性；（6）系統(tǒng)結構，如圖像端到端強化學習與可遷移性之間的權衡。五、機器人的規(guī)劃和控制未來的機器人將需要更先進的控制和規(guī)劃算法，能夠處理不確定性和自由度更大的代理系統(tǒng)。在過去，控制和規(guī)劃被認為是兩個單獨問題，而現在控制和運動規(guī)劃越來越需要綜合處理。相關的技術方向包括：不確定環(huán)境下的任務和運動規(guī)劃，抓握規(guī)劃和操作，復雜和動態(tài)環(huán)境下的自主規(guī)劃和約束控制，高維、高動態(tài)和混合系統(tǒng)的控制，自主性平滑可調的規(guī)劃和控制。六、機器人的學習和適應系統(tǒng) 未來機器人將面臨成千上萬種不同的任務，需要自己或在人類的幫助下學習和適應。未來5-15年的技術發(fā)展目標如下：（1）未來5年目標：在傳統(tǒng)機器人平臺中引入機器人學習、持續(xù)改進機器人在相當受限的環(huán)境中執(zhí)行特定任務的性能。（2）未來10年目標：通過新材料和架構，微型/大型機器人和機器人數量來提升機器人平臺的多樣性，要求機器人學習應對日益增長的復雜性；開發(fā)大規(guī)模、實用的數據集、基準等。（3）未來15年目標：機器人在協作環(huán)境中無縫操作。七、多機器人系統(tǒng) 多機器人系統(tǒng)已成功應用于制造業(yè)、倉庫管理、災害監(jiān)測、建筑和農業(yè)等領域，但在分布式控制與決策、分散/集中混合機制、異構機器人團隊、多機器人系統(tǒng)的通信和傳感等方面面臨著諸多挑戰(zhàn)。未來5-15年的技術發(fā)展目標如下：（1）未來5年目標：自動生成分布式控制算法，在分布式控制和決策方面取得重大進展，可實現多時間尺度處理，互操作處理，多維度（功能、空間和時間）處理，形成權衡移動、傳感和通信的有效模型。（2）未來10年目標：在真實環(huán)境中有力地部署大規(guī)模機器人團隊，并且通過云架構實現團隊間相互學習和協作；實現以人為中心的商用群系統(tǒng)；通過動態(tài)團隊組合實現復雜任務的異構解決方案；優(yōu)化傳感、移動和通信之間的功耗。（3）未來15年目標：實現在農業(yè)、制造業(yè)、倉儲和環(huán)境監(jiān)測等多個行業(yè)的商業(yè)化應用和大規(guī)模部署；通過大力部署低成本混合協作機器人團隊實現真正的“機器人物聯網（Internet-of-Robotic-Things）”生態(tài)。八、人機交互機器人在人機交互方面仍然面臨理解人類、多時間尺度交互、信任度、接受度等諸多問題，具體挑戰(zhàn)包括：交互多樣性帶來的難以客觀評估；缺乏用于人機交互研究的機器人平臺；缺乏來自交互場景的可用數據集；缺乏真實世界評估的途徑。未來5-15年的技術發(fā)展目標如下：（1）未來5年目標：機器人能夠可靠地確定與上下文相適應的基本行為和情感表達；機器人能夠在半受控設置下與用戶保持幾個月的互動、學習和適應；增強和交互現實系統(tǒng)，將允許特定場景專業(yè)人員實時利用和操作機器人數據；機器人能夠解釋它們的行為，取得人們的信任；通過大規(guī)模研究使人們在很大程度接受機器人；人機交互系統(tǒng)的社區(qū)試驗臺、評估指標，可以直接比較不同方法；在結構化的現實環(huán)境中進行機器人研究測試。（2）未來10年目標：機器人可以動態(tài)地學習和更新用戶和任務模型，并在半結構化的任務和環(huán)境中處理感知、建模和適應，能夠適應環(huán)境和用戶的合理變化；可以處理對話中的突發(fā)事件，適應用戶狀態(tài)，并在半受控設置下無縫集成社會行為；在半結構化設置下工作一年，并滿足多個用戶需要；能夠模擬人們的期望和事先理解，以提供最相關的信息來促進信任；共享自主系統(tǒng)可以確定用戶目標，同時不斷調整和促使用戶支持這些目標并選擇適當的自主度；用戶所期望的機器人功能將會部署、應用和測試。（3）未來15年目標：機器人利用歷史交互信息和公開數據來調整自己的行為以適應個體；人機信任達到人人信任水平；機器人越來越多地出現在日常工作場所、公共場所和家庭中，安全地履行特定的角色和任務；用于機器人接口的編程工具，支持標準、彈性目標，解決安全和隱私問題；機器人可以在半結構化的任務和環(huán)境中感知、建模和適應復雜的用戶行為、動作和意圖，并跨領域和環(huán)境遷移學習；機器人可以在不受控設置下，通過對話和社會交互策略，適應不同的用戶群體；機器人不僅能夠識別而且能夠預測意外事件、用戶錯誤、以及人類協作者不斷變化的能力，并采取行動防止或最小化其影響；共享自主系統(tǒng)可以集成和融合各種形式的用戶輸入，動態(tài)地為用戶目標和錯誤建模，在必要時改變與用戶溝通的自主度；在幾年的時間里，面對不同能力水平的任意數量的用戶，機器人將在不受控制的環(huán)境中維持自適應功能；基于已部署系統(tǒng)的長期使用和交互理解，相關準則和標準將加以完善，使機器人無縫地融入社會，在不受控設置下實現安全、有效和可接受的協同工作。

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