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AI技術加持,讓協作機器人更安全

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2018/10/22 15:12
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【摘要】:
來自眾家新創公司與實驗室的碰撞偵測與追蹤技術,將使得在人類與其他移動物體周邊的協作機器人更安全。一個美國圣地亞哥大學(UniversityofSanDiego)的團隊便開發了一種更快速的算法,能協助機器人利用機器學習避開障礙物;此外從麻省理工學院(MIT)獨立的公司Humatics,則正在開發人工智能(AI)輔助室內雷達系統,能讓機器人精確追蹤人類的動作。?圣地亞哥大學所開發的算法名為Fastro
來自眾家新創公司與實驗室的碰撞偵測與追蹤技術,將使得在人類與其他移動物體周邊的協作機器人更安全。一個美國圣地亞哥大學(University of San Diego)的團隊便開發了一種更快速的算法,能協助機器人利用機器學習避開障礙物;此外從麻省理工學院(MIT)獨立的公司Humatics,則正在開發人工智能(AI)輔助室內雷達系統,能讓機器人精確追蹤人類的動作。
 
圣地亞哥大學所開發的算法名為Fastron,利用機器學習來加速并簡化碰撞偵測;該算法是根據一個機器人的組態空間(configuration space,C-space)模型,僅利用少量的碰撞點(collision points)與無碰撞點,來分類移動物體的碰撞與非碰撞?,F有的碰撞偵測算法是運算密集方案,因為那些方案會詳細標明機器人與障礙物3D幾何圖形中所有的點,然后檢查兩者之間每個點可能發生的碰撞;當那些物體移動時,運算量會大幅增加。
 
 
美國圣地亞哥大學的團隊開發出一種更快速的碰撞偵測算法,有助于機器人避開障礙物
(來源:David Baillot, UC San Diego Jacobs School of Engineering)
 
Fastron算法的C-space模型扮演了以運動學為基礎(kinematic-based)的碰撞偵測代理(proxy),該算法結合了核心感知學習算法的修改以及主動式學習算法,來減少以運動學為基礎之碰撞偵測的次數。這種算法不需要檢查每一個點,而是在界線(boundaries)附近檢查并分類碰撞與非碰撞;隨著物體移動,兩者之間的分類界線也會改變,因此算法能迅速更新分類然后繼續循環。
 
 
Fastron演算法原理
(來源:David Baillot, UC San Diego Jacobs School of Engineering)
 
該團隊已經在仿真中證實了,代理碰撞檢查的速度是有效多面體檢查工具(polyhedral checker)的兩倍,是有效高精確度碰撞檢查工具的八倍,而且不需要GPU加速器或平行運算;除了能應用于工廠生產線,其他潛在應用包括讓外科手術用的輔助機器手臂更安全運作、不會在手術過程中造成干擾。
 
AI輔助分析平臺
 
新創公司Humatics的聯合創始人兼CEO David Mindell,也是MIT航天工程與技術史教授;該公司的產品經理Stephen Toebes則是協作機器人領導廠商Rethink Robotics的前任產品開發兼營運資深副總裁。此外該公司副總裁兼首席軟件架構師Michael Barbehenn,則在擅長開發行動倉儲機器人的Amazon Robotics(前身為Kiva Systems)任職多年,曾擔任軟件部門副總裁。
 
Humatics的空間智慧平臺(Spatial Intelligence Platform)結合了一個微型定位系統,以廉價的RF技術與AI輔助分析軟件為基礎;該單一系統能追蹤多個移動的應答器(transponder)目標,具備毫米(millimeter)等級的精確度,最長距離可達30公尺。也能以連網方式結合多個系統,已覆蓋更寬廣的范圍,小至工廠的工作區,大致整個物流配送中心。
 
Mindell表示,該公司的目標是以小型化、廉價的RF信標(beacon),來打造一個支持公分(cm)與毫米等級絕對參考定位(absolute reference positioning)的世界,無論是在室內、室外或是任何一種天候狀態;他表示:“協作機器人其實并不知道人們的所在位置,要融入人類環境,它們都應該要配備針對周圍物體的定位導航功能;因此我們認為,未來的自主機器人,無論它們是車子或是工廠中的自動化機器人,還是無人機,都會是連網世界的組成部分?!?/span>
 
雖然Humatics目前正在開發的是小型化、短距離雷達,Mindell表示:“我們對于‘雷達’這個名詞有點矛盾,因為我們的空間智慧平臺并非反向散射系統(backscatter system),而是二次雷達系統(secondary radar system),也就是航空管制系統采用的方案,又稱為信標對信標(beacon-to-beacon)方案?!?/span>
 
Mindell指出,目前該公司的系統可達到毫米等級精確度、單一裝置3D量測,能追蹤大量的電池供電或車輛供電小型移動信標,或被稱為“小精靈”(pucks)之人類、機器人移動物體上的小型信標;除支持毫米等級追蹤精確度,也支持非常高的更新率。
 
 
Humatics的空間智慧平臺號稱能讓人類與機器人更安全地并肩工作(來源:Humatics)
 
而Mindell透露,Humatics正在開發自家分析軟件:“所有在周遭的物體都是以毫米等級移動,因此在這個精確度的位置數據非常豐富;”其核心算法是基本的遞歸評估器(recursive estimator),具備自適應/優化的功能,當它們收集了大量數據就能更妥善分析動作以及位置信息。
 
Humatics系統采用的軟硬件技術號稱是廉價且可擴展的,因為產業界已經讓微波與毫米波組件的成本降低,而該技術采用的標準化API則能讓其數據也被其他應用程序與服務使用;Mindell指出,該架構是可延伸的,因此系統能以連網方式布署于大型廠房或其他空間,以提供廣大的覆蓋范圍。該解決方案預計在2018年進行測試,并在2019年初正式上市。
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