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丰田研究院展示旨在扩大家庭人类能力的最新机器人技术

2020-10-10 10:33 性质:原创 作者: Tim 来源:AGV网
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中国AGV(www.chinaagv.com)网新闻中心援引外媒消息报道,为了使他们的研究力量能够解决广泛的社会问题,丰田研究院(TRI)向记者敞开了实验室的大门,以展示他们在旨在帮助人类在家中的机器人技...

中国AGV(www.chinaagv.com)网新闻中心援引外媒消息报道,为了使他们的研究力量能够解决广泛的社会问题,丰田研究院(TRI)向记者敞开了实验室的大门,以展示他们在旨在帮助人类在家中的机器人技术方面的最新进展。TRI的重点是基于家庭的援助,以解决我们日益老龄化的人口问题。据联合国称,在未来的三十年中,全球65岁以上的人口预计将增加一倍以上。这意味着,到2050年,全球将有超过15亿人65岁或以上。人口的老龄化将对社会、劳动力和经济产生深远的影响。TRI相信他们的研究可以提供解决方案,以先进的人类辅助机器人应对这些挑战,以帮助人们有尊严地老龄化。

TRI的机器人技术研究以日本的Ikigai概念为指导,Ikigai是一个强烈的观念,认为每个人的生活都应具有意义和目的。TRI的以人为本的方法颠覆了典型的AI哲学:TRI的研究不是替代人类,而是利用AI来增强人类的能力。这种方法称为“情报放大”(IA),其中机器和人类协同工作以完成某项工作,而不是单独做某事。TRI首席执行官兼丰田汽车公司(TMC)首席科学家Gill Pratt说:“对Ikigai的研究告诉我们,当我们的生活融入我们热爱并帮助社会的工作时,我们会感到最满足。”为使更多的人能够实现自己的Ikigai,TRI正在寻求新形式的'具有人性化的自动化'(在丰田生产系统中称为“ Jidoka”),以开发增强能力。

图片来源于网络

人类放大机器人的潜力和挑战

随着社会的老龄化,对增加照料的需求,使我们能够独立生活更长寿的系统以及为日益老龄化的劳动力提供援助的需求巨大。机器人和自动化可以发挥关键作用,使人们腾出更多时间与家人在一起,帮助人们完成自己喜欢的任务,或帮助他们完成工作。

TRI认为,如今在这些角色中并未出现机器人,因为机器人专家尚未找到如何使机器人在人们每天工作的复杂、非结构化环境中可靠运行的方法。与结构化和可编程的工厂环境不同,自然的人类环境(如某人的家)是非结构化且多样化的。例如,每个房屋都是唯一的,其对象的不同组合处于不断变化的不同配置中。

“ TRI机器人技术的研究集中在家庭,因为在这种环境下,机器人可以为实现人类成就提供最大的帮助这也是机器人掌握最复杂的环境之一。我们的工作集中在两个关键挑战上:教机器人从人类行为中学习,并使用仿真来训练和验证机器人行为。总的来说,我们将这一思想视为“舰队学习”,即在一台机器上学习到某种东西时,他们都会学到一些东西。我们相信这将成为使人类环境中的机器人实用的关键。” TRI机器人技术副总裁Max Bajracharya说。

教导机器人

为了解决机器人在家庭环境中面临的多样性,TRI教导机器人执行具有各种对象的任意任务,而不是编程使机器人执行具有特定对象的特定预定义任务。通过这种方式,机器人学会了将所看到的与所教的动作联系起来。当机器人再次看到特定的对象或场景时,即使场景略有变化,它也知道可以对看到的东西采取什么动作。

利用人类作为老师是TRI使机器人学习和掌握现实世界技能的一种关键方式。使用虚拟现实,人类培训师可以实时查看机器人所看到的内容,然后命令机器人执行各种不同的动作。TRI的机器人团队正在努力推广这种学习方式,因此,如果一个机器人在模拟家庭厨房中学习了擦拭任务,则可以在任何厨房中完成相同的任务。

仿真在操纵研究中的应用

TRI在工程仿真和验证机器人行为的仿真方面进行了大量投资。模拟机器人手与对象交互的方式的机制非常复杂,因此传统上并未将模拟用于机器人操纵研究。

为了教机器人一种新的行为,或者改进它已经知道的行为,TRI的仿真软件提供了一种理解机器人性能的方法,而不必每次进行更改时都实际执行所有任务。仿真结果在TRI剑桥实验室的真实厨房中进行了测试。TRI研究人员使用仿真工具还可以促进机器人的开发,即使在有限的硬件和测试设施访问期间也是如此。

TRI机器人研究副总裁Russ Tedrake说:“我们已经使用了装碗机器人和清理杂物的实验来自动改善仿真行为,从而提高了真实机器人的性能。” 位于马萨诸塞州剑桥市的TRI机器人操纵团队正在致力于进一步研究这些挑战。此功能以前共享了他们在处理棘手问题上的进步 。

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新的机器人硬件和软件

在考虑在家中使用机器人解决方案时,TRI团队也在研究一些更激进的想法。

一个创新的概念是“龙门机器人”,它将从高架框架中下来执行诸如装载洗碗机,擦拭表面和清除杂物之类的任务。通过在天花板上行驶,该机器人避免了使家庭地板凌乱和狭窄空间无法导航的问题。在不使用时,机器人会将自己塞入路障。为了进一步研究这个想法,该团队构建了一个实验室原型机器人,该机器人可以执行与基于地板的移动机器人相同的所有任务,但具有创新的高架移动系统。

在另一项创新中,为解决机器人与室内环境互动时对软接触的需求,TRI研究人员开发了具有高密度触觉感应能力的新型软抓手。Tedrake解释说:“柔软的抓手由柔软的气泡制成,当气泡与物体或工具接触时就会顺应,我们可以通过更改气泡中的压力来控制顺应性。” “内部有一个深度摄像头,可以感应气泡皮肤的形状,并跟踪运动以估计表面的剪切力。”

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