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做座机器人协同变身电子艺术家

发布时间:2021-10-08 18:36:44 阅读: 来源:暖手宝厂家

机器人协同变身“电子艺术家”

10余个机器人同时在白纸上作画,会产生怎样的作品?近日,美国佐治亚理工学院的研究团队实现了这一构想。

12台同样规格、同样大小的机器人在画布上有条不紊地涂抹五种颜色,最终绘制出渐变色彩的画作:从黄色、橙色到粉色,再到青色和蓝色 尽管机器人的笔画略显抽象,但不难看出这是一幅夕阳风景画。

这些机器人之所以能完整地绘制出一幅作品,与它们的灵活应变,以及彼此间的协同控制有密切关联。但在实际应用中,通过集群控制实现机器人多机协同,还面临着一系列挑战。

机器人通过群体配合,可制作出一幅完整的画作。图片来源:Frontiers in Robotics and AI

一群 电子艺术家

论文第一作者、佐治亚理工学院机器人与智能机器研究所的玛利亚 桑托斯(Mar a Santos)与同事在《机器人与人工智能前沿》上详细介绍了这些绘画机器人的任务范围。

研究中,桑托斯等人设计了一套控制系而钢材或试样仍继续产生明显的塑性变形统。实际操作时,研究者无需给每一个机器人各发送一遍指令,带有协作功能的10余个机器人就能在指定区域涂抹颜色。不过,实验中机器人绘出的 颜色 并不是来自现即使买得起3D打印机实世界的涂料,而是高架投影仪将其在画布上的运动轨迹可视化的结果。

机器人之间可通过无线通信联络,每个单独的机器人可以识别自己在画布中所处的位置,并知晓其与周边机器人的相对位置关系。

按照研究者的设计系统,指挥者告知在画布的某一区域需要涂抹何种颜色、颜色的深浅程度后,机器人就会按指令行进,以不同速度、角度在画布上直进、拐弯、回头或绕圈,机器人的运动轨迹随时间推移而累积,最终完成上色任务。

这套系统还可实现人与机器人群体的互动。机器人可根据下达指令的变化,切换不同喷涂颜色。每种机器人可携带一种或多种颜色,若机器人本身携带的颜色与指令不符,它会与画布上的其他机器人合作,共同调配出最大程度与指令相近的颜色。

但这些机器人并非只会无休止地在画布上涂抹,除了适应指令切换,机器人还会根据自身绘画能力做调整,甚至知道何时 休息 ,比如当多台机器人在画布不同区域同时按近似轨迹运动时,若设计者发出的指令中不包括黄色,那么携带黄色的机器人则会停止行进,不再继续涂抹颜色。

群体控制对交互要求更高

机器人能完成抽象的画作,意味着其在场景中遇到的不确定性增加,其适应能力要达到更高标准。

机器人的群体控制不仅包括发出指令的主控信号,机器人个体也要有一定环境感知能力,包括个体空间位置感知、周围环境状态认知。 中国科学院自动化研究所(以下简称自动化所)惠州中科先进制造研究中心副研究员将塑料和木质粉料按1定比例混合后郑碎武告诉《中国科耐候性较差学报》,机器人能协作涂色、绘画均属于在特定应用场景中的群体任务,需要机器人个体对环境的感知和局部交互能力,运动轨迹生成、复杂色调制等都涉及到个体之间的交互。

在实际生活中,机器人批量同时完成任务已有应用。如京东、亚马逊等公司在仓储物流中利用多个机器人完成分拣和运输。

中央调度负责总体指挥,机器人本身也要有一定智慧。 珞石机器人联合创始人韩峰涛在采访中表示,在此类场景中,中央调度端负责总体协调,向各个机器人发送指令,而机器人个体的移动轨迹则由其自行决定。

但在物流仓储等场景中,机器人的任务、活动轨迹相对固定,活动范围内的未知因素相对较少,更多的还是靠中央调度下发指令,机器人接收指令、不断完成分拣任务也在相对独立的条件下进行。

现阶段普遍可以实现集中控制,但集群之间的控制还有很多问题要解决。 若联科技创始人金洁告诉《中国科学报》,目前集群组有两种方式:中央集中式控制和无线格络自组。前者更常见,但个体的行进距离受限,后者虽距离范围更大,但若想真正落地应用,还需要有可靠的通信络,确保其更稳定且低时延。

架构在集群上端调度规划、分派给单体机器,需要形成实时通信,要知道目标物和障碍物的位置,系统复杂度会更高。 金洁表示,如果没有距离覆盖范围较大的可靠通信,对组发展、任务调度和规划来说都是空谈。

与人工智能结合尚待时日

更全面的机器人群体智能控制, 可能任务导向不会太强,机器人之间的交互程度更高 。郑碎武表示,机器人协作绘画类似于机器人踢足球,最终目标是把球踢进球门,机器人个体间的协作和调配涉及共同决策。

采访中,有专家表示,控制机器人协同作画之类的任务,可能大多都不涉及人工智能。目前来看,要将机器人群体控制与人工智能相结合,还有很长的一段路要走。

在金洁看来,自动控制和人工智能在某些方面能够融合,比如障碍物感知、无人机的降落地点选取, 但两者间还是会有一些边界,比如控制系统,因为自动控制相对更确定,而人工智能还是有概率问题 。

如果要在群体控制中引入人工智能、形成群体智能决策,机器人个体首先要有初级人工智能。 在郑碎武看来,目前人工智能、深度学习的应用场景仍多见于大数据领域,如人脸图像识别或语音识别,自主智能训练、完善算法都需要大量数据。

其间,机器人要将在不同场景中的行为变成数据模式,输入人工智能模型中,积累到一定程度、具备一些自主能力后,才可以面对未知指令生成正确决策。 如果这种行为达到了,再去让机器人群体完成复杂智能任务,还是可以实现的。但机器人个体必须具备一些基本的、初步的人工智能能力。 郑碎武表示。

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