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机器人路线图:从互联网到机器人

2020年9月美国计算机社区联盟（CCC）发布第四版《机器人路线图：从互联网到机器人》（以下简称“路线图”），探讨了机器人在未来5年、10年和15年作为关键经济促进者的使能作用，尤其是在制造、医疗和服务行业。本版路线图基于对第三版路线图进展的审查和评估进行了更新，总结了既定的主要社会机遇、待解决的相关挑战以及需要采取的措施，包括技术创新及其采用和政策措施两方面，以确保美国在机器人技术领域的持续领先地位。在美国计算机社区联盟（CCC）的支持下，2009年工业界和学术界联合制定了首份《机器人路线图：从互联网到机器人》，促成了美国国家机器人计划（NRI）的设立。2013、2016年在美国国家科学基金会（NSF）和CCC的支持下，路线图进行了修订。新版路线图总结了制造业、生活质量、物流、农业、医疗、安全、运输等七个领域的社会驱动力，提出了成本、高混合度、安全性、易用性、响应时间、鲁棒性等六个方面的挑战，最终将挑战映射到架构与设计实现、移动性、抓取和操作、感知、规划和控制、学习和适应、人机交互、多机器人协作等八个机器人研究领域，突出了在新材料、集成传感、规划/控制方法等方面的新研究内容以及多机器人协作、鲁棒计算机视觉识别、建模和系统级优化方面的新研发内容。一、机器人的架构和设计实现机器人技术逐步从传统带有离散感知/驱动关节和集成控制器的低自由度的刚性连杆架构迈向具有分布式/集成式多模态传感/驱动的可变拓扑重构高自由度系统。机器人在现实环境中成功应用的核心要求包括：半自主操作、对环境的持续适应、数据驱动的学习和控制以及能效和零停机，具体研究方向包括：（1）重构网络-物理系统架构；（2）解决分布式异步复杂系统中模/数转换数字接口设计挑战；（3）实时机器人数字信息架构；（4）集成传感/执行、机械和控制的多功能模块；（5）新材料范式：柔性材料；（6）新的制造技术：增材制造。表1 未来5-15年的技术发展目标二、机器人的移动性腿是机器人在许多环境中最有效的移动解决方案，目前有四足机器人和两足机器人，后者对人类来说有更广泛的适应和协作空间。足式机器人技术的研发可以衍生出康复机器人和外骨骼等副产品，同时其物理驱动机制具有一定的普适性。足式机器人在移动操作平台方面仍处于起步阶段，且需要配备更轻、更小、更低能耗的感知和计算包。未来5-15年的技术发展目标：（1）未来5年目标：足式机器人可实现3英尺降落后正常运作，水平运作可达到0.8m每秒的行进速度，在平整地面环境可续航5h以上。它具有实时感知、映射和推理能力以实现自主导航。（2）未来10年目标：足式机器人可实现滚落后正常运作。给定一个近似的环境地图，它可以自主且强健地合成和执行给定的移动和操作任务，如搬运碎片以搜寻幸存者。（3）未来15年目标：人形机器人可以在完全非结构化、动态环境中自主且强健地运作。三、机器人的抓取和操作一些研究团队和公司正在探索机器人抓取的新方法，抓取不熟悉对象的方法目前可分为3D模型、硬件设计、演示学习、强化学习四类。机器人抓取的新方法是基于物理或模拟数据的训练学习，未来5-15年的技术发展目标如下：（1）未来5年目标：生产出廉价的机器人夹持器能够从杂物箱中抓取新奇的刚体，其可靠性接近人类，并将应用于电子商务和制造业中。（2）未来10年目标：生产出廉价的机器人夹持器能够从杂物箱中抓取大量刚体和柔体，其可靠性超过人类，能够精准定位并从箱子中提取特定的目标物体。（3）未来15年目标：生产出各式各样的机器人夹持器，可靠地从杂物箱中抓取任何刚体或柔体，但不包括形状极端不称的物体，如苹果耳机。机器人操作方面的发展方向是完全沉浸式、具有触觉的临场感以及多模态传感器反馈，未来5-15年的技术发展目标如下：（1）未来5年目标：研制出带有触觉传感器阵列的简单机器人手，能够执行抓握调整或简单物体再抓握。（2）未来10年目标：研制出带有触觉传感器阵列的中度复杂的机器人手，能够执行动态抓握调整和再抓握。（3）未来15年目标：研制出带有触觉传感器阵列的高度复杂的机器人手，其密度和灵敏度接近人类，能够高速全手抓取新奇物体并精细控制；其技能和可靠性接近人类，可以执行灵巧的操作任务。四、机器人的感知计算机视觉技术发展迅速，触觉技术也有一定的进展，其它感知技术进展有限。机器人技术在可靠性和速度方面对计算机视觉提出独有的挑战，需要推进的关键技术包括：（1）从观察视频活动推进到主动执行类似任务；（2）主动感知；（3）复杂、高维度推理；（4）开放性（Open-world Performance）；（5）与其它系统的集成性；（6）系统结构，如图像端到端强化学习与可迁移性之间的权衡。五、机器人的规划和控制未来的机器人将需要更先进的控制和规划算法，能够处理不确定性和自由度更大的代理系统。在过去，控制和规划被认为是两个单独问题，而现在控制和运动规划越来越需要综合处理。相关的技术方向包括：不确定环境下的任务和运动规划，抓握规划和操作，复杂和动态环境下的自主规划和约束控制，高维、高动态和混合系统的控制，自主性平滑可调的规划和控制。六、机器人的学习和适应系统未来机器人将面临成千上万种不同的任务，需要自己或在人类的帮助下学习和适应。未来5-15年的技术发展目标如下：（1）未来5年目标：在传统机器人平台中引入机器人学习、持续改进机器人在相当受限的环境中执行特定任务的性能。（2）未来10年目标：通过新材料和架构，微型/大型机器人和机器人数量来提升机器人平台的多样性，要求机器人学习应对日益增长的复杂性；开发大规模、实用的数据集、基准等。（3）未来15年目标：机器人在协作环境中无缝操作。七、多机器人系统多机器人系统已成功应用于制造业、仓库管理、灾害监测、建筑和农业等领域，但在分布式控制与决策、分散/集中混合机制、异构机器人团队、多机器人系统的通信和传感等方面面临着诸多挑战。未来5-15年的技术发展目标如下：（1）未来5年目标：自动生成分布式控制算法，在分布式控制和决策方面取得重大进展，可实现多时间尺度处理，互操作处理，多维度（功能、空间和时间）处理，形成权衡移动、传感和通信的有效模型。（2）未来10年目标：在真实环境中有力地部署大规模机器人团队，并且通过云架构实现团队间相互学习和协作；实现以人为中心的商用群系统；通过动态团队组合实现复杂任务的异构解决方案；优化传感、移动和通信之间的功耗。（3）未来15年目标：实现在农业、制造业、仓储和环境监测等多个行业的商业化应用和大规模部署；通过大力部署低成本混合协作机器人团队实现真正的“机器人物联网（Internet-of-Robotic-Things）”生态。八、人机交互机器人在人机交互方面仍然面临理解人类、多时间尺度交互、信任度、接受度等诸多问题，具体挑战包括：交互多样性带来的难以客观评估；缺乏用于人机交互研究的机器人平台；缺乏来自交互场景的可用数据集；缺乏真实世界评估的途径。未来5-15年的技术发展目标如下：（1）未来5年目标：机器人能够可靠地确定与上下文相适应的基本行为和情感表达；机器人能够在半受控设置下与用户保持几个月的互动、学习和适应；增强和交互现实系统，将允许特定场景专业人员实时利用和操作机器人数据；机器人能够解释它们的行为，取得人们的信任；通过大规模研究使人们在很大程度接受机器人；人机交互系统的社区试验台、评估指标，可以直接比较不同方法；在结构化的现实环境中进行机器人研究测试。（2）未来10年目标：机器人可以动态地学习和更新用户和任务模型，并在半结构化的任务和环境中处理感知、建模和适应，能够适应环境和用户的合理变化；可以处理对话中的突发事件，适应用户状态，并在半受控设置下无缝集成社会行为；在半结构化设置下工作一年，并满足多个用户需要；能够模拟人们的期望和事先理解，以提供最相关的信息来促进信任；共享自主系统可以确定用户目标，同时不断调整和促使用户支持这些目标并选择适当的自主度；用户所期望的机器人功能将会部署、应用和测试。（3）未来15年目标：机器人利用历史交互信息和公开数据来调整自己的行为以适应个体；人机信任达到人人信任水平；机器人越来越多地出现在日常工作场所、公共场所和家庭中，安全地履行特定的角色和任务；用于机器人接口的编程工具，支持标准、弹性目标，解决安全和隐私问题；机器人可以在半结构化的任务和环境中感知、建模和适应复杂的用户行为、动作和意图，并跨领域和环境迁移学习；机器人可以在不受控设置下，通过对话和社会交互策略，适应不同的用户群体；机器人不仅能够识别而且能够预测意外事件、用户错误、以及人类协作者不断变化的能力，并采取行动防止或最小化其影响；共享自主系统可以集成和融合各种形式的用户输入，动态地为用户目标和错误建模，在必要时改变与用户沟通的自主度；在几年的时间里，面对不同能力水平的任意数量的用户，机器人将在不受控制的环境中维持自适应功能；基于已部署系统的长期使用和交互理解，相关准则和标准将加以完善，使机器人无缝地融入社会，在不受控设置下实现安全、有效和可接受的协同工作。

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