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这场机器人比赛,决定成败的还是“人”| IROS 2017

2017-09-30 07:46 性质:转载 作者:雷锋网 来源:雷锋网
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“既然在家里都能完成,为什么你们在现场不多花点心思调试?”9月26日上午IROS竞赛日上午的比赛结束后,山东非凡智能领队、总经理胡斌博士显得很不开心。这天上午,IROS2017抓取与模拟竞赛...

  “既然在家里都能完成,为什么你们在现场不多花点心思调试?”9月26日上午IROS竞赛日上午的比赛结束后,山东非凡智能领队、总经理胡斌博士显得很不开心。这天上午,IROS 2017抓取与模拟竞赛结束了生产组(Manufacturer Track)的比赛,在第二环节的“齿轮组件”任务中,由于时间关系,非凡智能放弃了扭螺栓底座的1号任务,直接做起2、3号任务,在顺利将2号任务即将轴承和齿轮安好后,在3号任务的扭螺母阶段,非凡公司的Swyer机器人两次摆放螺母均未能到位而失败,第二环节的300分任务仅得到了20分。


(6号队伍非凡智能在生产组的比赛中,第一个齿轮放置成功)

  非凡智能并不能失败者——本次原定参加抓取与模拟竞赛生产组的6支队伍,清华大学、Cothink和Cambridge ARM三支队伍因为签证问题人手不足、集中力量做调试准备下午比赛等原因放弃了生产组的比赛,剩下的队伍实际上已经锁定了三强的获奖资格。最终,非凡智能凭借第一环节168分的表现,以总分188分获得IROS抓取与模拟竞赛生产组的冠军。(参见雷锋网之前文章:《IROS多项奖项公布!中国队伍称雄抓取竞赛,华人学生获最佳学生论文奖》)

  胡斌告诉雷锋网,他们这个第一名得来有些运气成分。这次比赛的两个对手,日本队的第二个任务完成得不错,“拧螺栓的时候很用力拧得咔咔响”,而拧得是否够紧、是否符合工业要求能得到很多分数。最终日本队在这个环节得到了140多分,而科罗拉多大学队在第一环节完成得也不错,以130多的分数紧随非凡智能,“所以一开始我以为,我们可能是第二或者第三。”


(获得生产组第二名的科罗拉多大学队在生产组比赛中,可以看到边上有几个螺母位置机械手比较难以操作)

  但是在第一环节中日本队和科罗拉多大学队都遇到了问题:在比赛后不久,日本队的机器人就遇到了电源烧坏的故障,花了很长时间在修理,第一环节仅得到15分;科罗拉多大学队则是希望在第一环节拿到更高分数,去挑战插板盒里有几个位置不是太好拧的螺丝的时候把机器手给碰歪了,从而影响了最终的成绩,将非凡智能送上了冠军的宝座。

  在胡斌看来,满分600分的比赛,180多分的冠军自然不能算一个好分数,“只能说对手遇到了更多的问题”,而胡斌更寄予希望的是下午的服务组的比赛,因为“我们的快换平台特别适合于服务组的多项任务的比赛。”


(胡斌带领的另一支队伍Cothink,配备多个夹具快换托盘,更适合类型的不同任务)

  简单来说,机器人要完成如撕纸、钉钉子、搅拌、插吸管等日常生活中的任务,当中的需求也会稍微有些不一样。例如,插吸管、撕纸需要的夹具是适合比较精细的动作,而钉钉子的任务则需要夹具具有比较大的力量来握住锤子,同时要做出钉的动作,还要具备一定的灵活性。在其他队伍都使用一个夹具来完成所有任务的情况下,Cothink的快换多夹具简直就是仗还未打先赢了三分。

  但成也快换败也快换,Cothink成员犯的两个人为失误使得Cothink最终错失冠军:一个是在搅拌任务中,在预先准备做检测的时候忘记往杯子里倒水,最终比赛时因为杯子里装了水有反光,造成视觉模型不一样而未能识别出杯子;另一个则是在某个任务中成员忘记编快换的程序,在需要换夹具的时候机器手把夹具脱下来后接不上新的夹具,最终只完成了5个任务,以135分的最终得分完赛。


(清华大学与Intel联队在服务组的撕纸任务中)

  而在另一边,去年自主任务的冠军队伍清华大学(今年为清华大学&Intel联队)的主力朱斌因签证问题最终无法参赛,因此队伍也先制订了保5(个任务)争7(个任务)的目标。在拧瓶盖和钉钉子任务中,清华大学&Intel联队均干净利落完成任务,引来多人围观;但在之后的插吸管任务中,机器手在拿吸管的时候多次拿起2支吸管,再加上拿起吸管的时候可能存在一些角度的偏差,虽然最终完成但也耗费了不少时间;最为可惜的是撕纸任务,因为没有能很好估计所需的动作幅度,导致有一次撕纸的最后一个连接点没有撕下来,再加上视觉一直没有能调到最佳状态,最终拿到123分获得第三名。


(冠军CambridgeARM队比赛中)

  在服务组,最终获得冠军的是和清华一样的用Universal Robots机器手的CambridgeARM队,为了更好的准备服务组的比赛,Cambridge放弃了上午的生产组比赛,这一战略也获得了回报,最终完成6项任务,以148分获得冠军。

  从现场的情况看,尽管比的是机器人,但真正起到决定因素的还是“人”。是否把零部件摆在调试时一样的位置、是否根据环境进行了准确的调教、是否给每个过程编写了正确的程序......都会影响最终的成绩,离我们希望的机器人自主决策和行动还差得远呢。

  尽管在人工智能方面,AlphaGo和OpenAI已经分别在围棋和Dota上战胜了人类选手,但他们也还只是一个专用的AI程序,离通用的人工智能还有距离。而要想在通用人工智能的基础上再加上机器人的外壳,使其可以完成我们日常生活中看起来很容易的事情,这当中还有很长的路要走。

  在去年的IROS,雷锋网曾感慨“看过这场机械手比赛,你会发现自己的手值好几亿”,今年通过生产和服务两场比赛,我们看到了机器人的更多应用,而通过机器人竞赛,找到现在最尖端的机器手与人类的差距,通过比赛来推动技术的研究和发展,正是探索未来如何让人和机器人共存的动力和途径。

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