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【主编新论】从自动控制到智能机器人

已有 156 次阅读 2020-5-29 10:46 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯

近期,Springer推出《Control and Robotics》专辑,汇聚Springer旗下控制与机器人领域杰出书、刊、论文。IJAC作为该领域期刊进入专辑推荐列表,两篇优质好文限时开放获取。同时,IJAC主编刘国平教授、胡豁生教授受邀联合撰文:从自动控制到智能机器人,畅谈机器人学发展历史,并深入阐释可应用于未来机器人的尖端控制技术。虽然当前机器人的发展道阻且长,但后继有人,只要行而不辍、则未来可期!


第一张插图.png

点击上图进入Springer专辑


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Electronic Nose and Its Applications: A Survey 

[中文导读]

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1212-9 


Deep Learning Based Hand Gesture Recognition and UAV Flight Controls 

[中文导读]

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-019-1194-7 



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(点击上图进入英文原文)


从自动控制到智能机器人

(中文全文)

刘国平, 胡豁生

机器人学是一个宽泛的交叉学科,涵盖自动控制、嵌入式计算、传感器融合、导航、地图创建、路径规划和人工智能。机器人学的最终目标是研发出能像人一样思考和活动的智能机器人。这是一项颇具挑战且十分宏大的任务,原因在于智能机器人必须应对现实世界中的各种噪声、不确定性和动态变化。机器人要像人一样,能够感知它们所处的环境、完成推理、作出决定,还要自动对任务及意外事件进行回应。过去几十年间,这启发着科学家们不断提升机器人从感知到行动的自动连接速度。


随着20世纪50年代经典控制理论的发展,机器人学进入实际应用阶段。世界上第一个应用于工业生产的机器人可以高精度地完成轨迹控制。20世纪70年代,工业机器人作为一种现代控制技术得到广泛应用,此时计算机技术也成功兴起。这些工业机器人具有多关节、多CPU控制系统,并搭载多种传感器,如触觉传感器、力传感器等。这个阶段的机器人只具备记忆和存储功能,仅能按照预设程序在结构化的生产环境中完成固定操作,而无法适应存在诸多意外变化的动态环境。


20世纪80年代至90年代,人工智能迅速发展,传感技术让机器人得以在非结构化及未知环境中运行。借助各种传感器,包括视觉传感器和非视觉传感器,如力传感器、触控传感器、接近传感器,机器人能够获得关于工作环境及操作对象的真实信息。科学家研发出基于行为的方法帮助机器人在动态和未知环境中实现自动操作。在这个时期,机器人具备了一些简单的智能,能够完成指定任务,并处理周围环境中的动态变化。因此,机器人的应用领域从制造行业延伸至非制造业,如采矿机器人、建筑机器人、水电系统维护机器人、甚至是防御及军事机器人。


21世纪伊始,智能控制和人工智能技术的重大发展使得机器人可以在以人为中心的环境中实现自动操作,并为有需要的人们提供服务。这种机器人具备很好的环境感知能力,可以通过声音和手势与人进行交互。它们可以按照操作要求和环境条件,独立完成简单的推理、决策、规划、学习和工作。此外,它们还可以成为支持我们的朋友或伙伴,以及合作完成特定任务的同事。它们的应用范围正不断拓展至各个领域,如医疗机器人、安防机器人、家政服务机器人。


我们必须认识到,机器人产业的蓬勃发展离不开自动控制系统的研究进展和技术支持。由此看来,当前可应用于未来机器人的尖端控制技术包括柔性机器人控制、生物-肌电控制、灵敏触觉机器人控制、对话式互动机器人控制、基于情感的控制方法、基于想法-思维的机器人控制、自动驾驶、基于虚拟现实的控制、云机器人控制等等。更具体一些,以上控制技术可做如下深入阐释:


柔性机器人控制技术可准确控制机器人中的材料(如液态金属),包括控制材料的外观、形状特征和/或运动状态。柔性机器人的这一特性,即在特定范围内任意控制其外观、形状,在管道故障检查、医疗诊断及灾难救援等领域具有十分广泛的应用前景。

 

生物-肌电控制技术借助人体上肢表面的肌电图信号来控制机器人手臂。基于生物信号控制的机器人正大量投入至医疗应用及康复当中。


灵敏触觉控制技术可帮助机器人感知操作对象的形状、纹理和硬度。搭载这一技术的机器人能够完成一系列复杂任务,如医学治疗及探查。


对话及交互控制技术使得机器人能够理解用户提出的问题,并给出准确回答。同时,该技术还能在信息不完整的情况下主动引导双方完成对话。


基于情感的控制技术可使机器人有效识别人类情感及心理活动,从而及时为人类提供服务。可识别心理活动的机器人能够用于机器人辅助医疗康复及犯罪调查当中。


基于想法-思维的控制技术借助脑机接口来收集、识别人类大脑信号,并基于此控制机器人。该技术已应用于残疾人士的康复治疗中。


自动驾驶技术为人类提供了一种新的交通工具,可自动优化道路交通。更重要的是,该技术大大减少了交通事故的发生量,挽救了更多生命。


基于虚拟现实的控制技术可有效支持机器人完成远程操作,已应用于维护检查、娱乐体验、现场救援、军事侦察等领域。


云控制技术可帮助机器人从云端获取数据和知识,并通过通信网络接受指令,完成远程操作。云机器人能够以最低的维修成本,一天24小时为用户提供服务。云机器人提供的这种新型用户服务模式非常灵活且可实现随用随到。


最后需要强调的是,当前绝大多数自动机器人在现实世界中并不能很好地运转起来,它们的真实表现与我们的理想和预期仍然相差甚远。主要原因在于当前自动控制方法的局限性、现有计算机技术的不匹配、以及我们对人类感知、识别、推理过程的不完整认识。然而,只要继续努力研究,我们的梦想终将在下个世纪实现。虽然预测未来很困难,而且常常有些不明智,但我们相信,当有了更快速的计算机、更新的控制方法,我们的机器人会不断进化,更加智能,在现实环境中表现得更好。毫无疑问,随着每年越来越多优秀学生及青年研究者的加入,我们的前进脚步也将越来越快。


原文链接:

https://www.springer.com/gp/campaign/control-robotics/liu-guoping-hu-huosheng-blog 


作者简介:

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