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野外作业机器人四十年:推倒人工智能实验室的围墙

野外作业机器人四十年:推倒人工智能实验室的围墙

原创:谭婧

机器人登陆月球象征的不只是科技的成就,也是人类的成就。——CMU教授,野外作业机器人之父雷德·惠特克(RedWhittaker)。

机器人是最容易理解的科技产品,每一个人都想与大白机器人拥抱,每个行业都想用机器人提高生产效率。但提起野外作业,Field Robotics,不免让人觉得的陌生。我们可以试着将野外作业机器人理解成在复杂环境工作的机器人。这个复杂环境既可以是陆地,也可以是水下;可以是空中,也可以是太空。

机器人应对复杂的环境,解决实地问题,从学术的角度讲,需要调用多个学科的知识,因此机器人学属于多学科交叉,涉及计算机科学、机械工程、电气工程等诸多领域。在实际场景里,为了解决问题,学科并不需要被分类。运动规划、场景解析、姿态估计、强化学习成为一座座需要翻越的高山。工地里、马路上、城市里,实验室配置的娇贵材料可不经用。但是,走进商业就要推倒实验室的围墙,创造商用价值。让机器人走出计算机仿真环境,走入人类活动的真实环境。

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如果提起野外作业机器人,那我们不得不提起一位身材魁梧的白胡子老人。

1966年,美国普林斯顿。

他正当青春年少,本来会顺利的成为该校物理系的一名学生,但是由于父亲失业,常春藤私立大学高昂的学费成为负担,他毅然选择了退学。幸亏他当年没有放弃学业。否则野外作业机器人可能会延迟出世。他,就是当今野外作业机器人之父惠特克,被《财富》杂志评为“美国制造业英雄”。

惠特克教授的人生格言是不放弃。所以,命运没有给他错失学业的机会。凭着一米八八大高个和坚毅的性格,他选择了美国海军陆战队,也美国伤亡率最高的部队之一。军旅生涯结束后,兜里揣着学费,他重回普林斯顿。不知道是不是参军改变了他的想法,这一次,他选择了工程学科,土木工程。热爱赛艇运动,努力钻研学习。

常春藤的时光匆匆流过,他进入卡耐基梅隆大学继续深造。他的科研生涯在卡耐基梅隆问鼎。他带领着全球数一数二的工科研究团队,建立了令人敬畏的世界级影响力,成为机器人革命的先锋,引领着这一领域无数后来者。

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惠特克教授首次使用“野外作业机器人”这一术语来描述他的研究,该研究以机器人为中心,在没有设计过的,不受限的环境中(通常是在室外和各种操作和环境条件下),“自然”世界中的机器人。

卡耐基梅隆大学由工业家兼慈善家安德鲁·卡耐基于1900年创建,他说,我心于业(My heart is in the work)。这一位创始人的工业背景和其理念根植于卡耐基梅隆的文化之中,特别适合机器人学科生根落地。1979年惠特克取得卡耐基梅隆大学博士学位。

在他博士尚未毕业的同一年,1979年3月28日凌晨4时,美国三里岛核反应堆发生事故。现代社会,灾难现场犹如战场。是战士,听见冲锋号就得上战场,机器人为奔赴现场而生。惠特克教授带领的团队研发的清理机器人代替人类完成了高危工作。人类历史上第一次。

惠特克教授后来在采访中说,我一生中最骄傲的时刻是机器人在三里岛上把所有东西都清理干净,关上大门的那一刻。基于此次事故的技术经验与成果,卡耐基梅隆大学计算机学院的机器人研究中心诞生,清理机器人为研究中心奠定了技术基础和信心,是该实验室的第一代技术,虽然那个年代还是远程操作机器人。

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1983年,名叫Terregator 室外自动驾驶机器人,配备摄像头和无线遥测技术,在卡耐基·梅隆大学内的小道上悠闲巡航。

1984年,大众汽车作为进入中国的第一家外资汽车制造商,把那时候的中国形容为“轻度机动化(slightly motorised)”。

也是在1984年,美国国防高级研究计划局(DARPA)一个类似于神盾局的军事研究机构,启动了“ALV路上自主汽车计划”目标是通过摄像头来观察地形,计算机系统计算出行驶路线,自己导航自己。这一技术路线,被称为无人车的雏形。

在随后的年月里,机器人代替人类出席更多的危险场面,1993年,一只名叫但丁的八足步行机器人向喷发的南极活火山入口进发,机器人慢慢地沿着火山的垂直峭壁爬到距离地面260米以下的地方,坐了一夜。在浓烟和高温中收集了10小时的数据。随后,宾夕法尼亚州的煤矿,内华达州的沙漠,智利的阿塔卡马沙漠……惠特克教授的机器人成了野外作业机器人可靠性的代名词。

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1996年,纽约。

一位中国青年人穿过拥挤的曼哈顿街道,站在哥伦比亚大学图书馆前,欣赏落日余晖静静的洒在雅典娜雕塑上。他就是刚从清华大学本科毕业的杨睿刚。那时候机器学习学界正在经历研究支持向量机的热潮。那一年,美国的名义GDP约为中国的10倍。

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1997年,南极。

惠特克教授带领的团队研发的机器人在南极洲捡石头。荒凉极寒的南极洲,对普通生物来说是极限环境。但是,那里的陨石具有很高的科研价值。那么问题来了,谁去收集因为冰川变动而集中在特定地区的陨石?世事不难,我辈何用?从此,南极洲成了能克服严苛环境机器人的天然练兵场,亦可作为在月球及其他艰巨环境运行机器人的测试基地。除了捡石头,机器人在这里可干的工作还很多。

惠特克教授曾说,三十年前,机器人技术在很大程度上被视为机械化装配生产的一种手段, “用螺丝钉固定在工厂流水线上”。而今天的机器人,用模拟数据训练直接发布到现实环境中就可以跑、跳、踢腿,但是仍然面临精确、高效地服从指令的挑战。

美国国防高级研究计划局高度重视无人车技术的发展,在2004年到2007年年间,用比赛和高额奖金全力推动。这并不是半路冒出来的技术方向。美国国防高级研究计划局于1969年推出了互联网,于1973年推出了全球定位系统,于1979年推出了首批数字地图。这三项发明使现代机器人与无人驾驶成为可能。

2007年,美国国防高级研究计划局斥巨资举办的比赛上,惠特克老先生带领卡耐基梅隆的科研团队赢了200万美金,他并没有急于吹捧机器人技术。而是说了一句颇有哲理的话,对于有可能改变的事情,一旦改变永不回头。他还补充道,机器人会突然间地震惊世界,激发很多人“可能性”一词的重新理解。现象级的机器人一旦问世,技术将永不倒退。

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突破性拓宽机器人应用的广阔天地。机器人从实验室里从出来,走进商业领域更是它的使命。在研究和商业的十字路口,惠特克老先生一手巩固卡耐基梅隆大学在机器人领域中的研究高度。一手成立了机器人科技公司Redzone robotic,推出专门检查和修理下水道和水管的机器人,解决人类不适合清理直径为26 到 41 厘米的下水管道的问题。

野外作业机器人四十年:推倒人工智能实验室的围墙专门检查和修理下水道和水管的机器人

让美国匹兹堡成为全球机器人研究高地的项目是,探索火星和月球的原型机器人,但那个年代机器人也不能算自主机器人。因为只有自己拿主意,动脑子,有自主能力的才能算是真正机器人,没有自主能力的则更像是机器,放在今天都应该算作古典机器人。

2003年,名为Spirit和Opportunity的机器人两兄弟从地球出发,路上跑了快一年,次年才抵达火星。在大量的新闻媒体,包括美国宇航局本身的报道中,经常将机器人Spirit和Opportunity称为“机器人探险家”。如今看来,显然它们不是。既不是自己探索,也不自己做出判断。它们更像是远程操作的,而不是来探险的。虽然火星和地球距离遥远,命令发出和接受响应之间还有20分钟时间延迟,但是这两位古典机器人的首战非常成功。

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如果按照这个严苛的定义,享誉世界的达芬奇手术机器人也不算“真正的机器人”,它的手和眼睛都是手术医生的延伸,做手术的还是医生。但是达芬奇手术机器人诞生的十年来,将公司的股价从9美元升到了,2018年最高股价574美元。据闻,达芬奇中国区的销售代表曾说过,凭借我们与医院方面的良好关系,就算谷歌与强生联手推出机器人也未必有胜算。这就是行业垄断者的傲慢。

野外作业机器人四十年:推倒人工智能实验室的围墙达芬奇手术机器人诞生十年

惠特克认为自己不是理论科学家。他所坚持研发的机器人都有实际的用途。例如,他发明的机器人技术可使拖拉机在自动驾驶仪上工作。基于GPS信号和激光扫描仪,告诉机器它在哪里。德国Deere公司高端农场设备在田间地头就使用该技术。惠特克自己成立的创业公司的机器人也是直接面向可用场景——下水管道。也有人说,是惠特克,把机器人从生产线上的固定螺丝上解放了,他的机器人面临的是高度复杂的环境,而不是周而复始运转的生产线。

人类第一次生产力解放是在英国工业革命的时代,现在轮到了机器人。

2016年,美国国会中国经济与安全审查委员会出版《中国的工业和军事机器人发展》报告中谈到,机器人行业为美国经济和安全利益提供了机遇和挑战。中国对工业机器人和高端机器人组件的需求,以及中美双边人工智能研究的投资都为美国提供了市场和合作机会。然而,工业机器人也可能提高中国制造业的竞争力和质量,侵蚀美国的竞争优势,并为中国的国防工业能力做出贡献。

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美国很清楚,中国成为世界第二大经济体,也正在努力成为工业自动化和工业机器人领域的领导者。这种努力是为了推动本国工业向科技价值链上游攀升。中国需要这种价值链上游的优势。喊什么口号都没有用,眼下谁输谁赢也都不重要。埋头干,干个五年、十年再论得失。

也是2016年,百度自动驾驶与机器人实验室诞生,由实验室负责人杨睿刚博士领导,直接汇报给海峰总。那时候的杨睿刚博士认为,自动驾驶是机器人的特例,可以理解为在复杂环境下,以移动能力为特长的机器人。

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2018年,百度。

自动驾驶与机器人实验室里诞生了百度无人挖掘机,亮相在百度世界大会上,现场观众一度发出惊呼。无人挖掘机使用的立体视觉技术,是计算机视觉领域的一个重要分支,经过几十年的发展和研究,已经应用于许多领域。

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并不是远程控制的无人驾驶的挖掘机热火朝天在工地干活,而是能够真正的自主判断挖坑还是拉平土坡的挖掘机。世界上首台基于视觉技术构成的低成本、可量产解决方案的工程装备,具备多目感知与强化学习能力诞生在互联网公司的产品展台上。

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在立体视觉技术路线之前的无人挖掘机,徐工集团、三一集团、日本小松都有做,但是被各种各样的困难阻碍。

美国卡特彼勒公司是世界上最大的工程机械厂商,也在这个领域钻研多年。近几年的能力包括无人驾驶的拖运卡车、推土设备,地下装载设备的远程控制和半自动操作。

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自研的挖掘机传感器系统和传感设备,能够提供精准的位置信息,但是这样一套五十万左右,太贵了,比挖掘机整机价格贵出好几倍。这样的机器人在商业领域,没有饭吃。

被成本阻碍的工程巨头不止美国的卡特彼勒一家。徐工的方案使用了德国技术,也使用激光导航方案,可以进行路径规划,但是也没有量产的可能,一个激光雷达五万以上,而且一个激光雷达不够用。前车之鉴让杨睿刚很清醒的认识到,百度的方案,得用科技挑战成本。

所以,百度的无人挖掘机从一开始就彻底拚弃了激光雷达的技术路线。

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杨睿刚教授介绍,经过他和团队的摸索。无人挖掘机最困难的一部分是对挖掘臂的运动规划的控制。挖下去的时候效率要高。如何形象解释无人挖掘机的效率?挖一铲子下去,装一半铲子的效率明显低于装满铲子的效率,一铲子差一半。无人挖掘机运行轨迹是大圈还是小圈也是要精确考虑的。因为效率低的方案不仅耗油,而且耗时。

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实验室和工地是完全不一样的情况。实验室里考虑的问题是,挖掘臂状态历史和位置目标映射为扭矩值,然后进入下一个训练循环。挖掘现场的问题则更加实际、更加复杂。克服了实验室模拟环境、训练过程和在物理环境中的部署的问题,每一铲下去,对无人挖掘机来说,地形环境都发生了改变。所以要让无人挖掘机自己要很清楚,下一铲怎么挖?不是人工操作,不是远程控制,无人挖掘机自主控制。

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无人驾驶的工程辅助设备几年前就有,做的是辅助作业,比如把破拉平这样的任务。把坡拉平,不需要视觉的反馈,反而更重视路径的规划。

同时定位与地图构建(SLAM)技术是个重点,也是很多在这个领域钻研的创业公司的核心竞争力,杨睿刚博士说,同时定位与地图构建主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题,而在今天的百度已经被当做一个工程问题来解决了。

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除了以上技术难点与重点,强化学习算法让无人挖掘机性能的每一次提升,都会是一种挑战,而且是越来越大的挑战。

美国大学的赛艇运动源于哈佛,普林斯顿赛艇运动也传承了百年,艰苦的学习与研究需要强健的体魄,这一传统也终身影响着惠特克教授。

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1996年,清华大学东操场。

就快本科毕业的杨睿刚清晨跑步时,能看见“为祖国健康工作五十年”这几个大字。2019年1月,惠特克教授设定了一个与机器人无关的运动目标:要在室内划船比赛中取得好名次。他上一次参加划船比赛,还是在普林斯顿念本科的时候。

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野外作业机器人是人工智能应用落地的重要赛道。互联网公司造工程设备,只要没有成功量产,步步都是质疑声,来自对互联网企业这辆大车驶入企业级业务赛道的质疑,来自老牌制造企业的质疑。野外作业机器人之父惠特克教授,百度三维视觉首席科学家杨睿刚教授,以及百度机器人和自动驾驶实验室团队的每一个成员都笃信:唯一的失败,就是放弃。(完)

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