美國服務(wù)機器人技術(shù)路線(xiàn)圖

服務(wù)機器人正在以高速的增長(cháng)速度加速步入我們的日常生活。正是基于廣闊的市場(chǎng)前景，美國國家科學(xué)基金會(huì )頒布了《美國機器人技術(shù)路線(xiàn)圖》，其中服務(wù)機器人是其中的重點(diǎn)一章。

服務(wù)機器人的主要應用領(lǐng)域

服務(wù)機器人是一類(lèi)用以輔助人們日常工作、生活、休閑，以及幫助殘疾人與老年人的機器人系統。在工業(yè)機器人系統中，機器人的任務(wù)是完成高質(zhì)量、高一致性的生產(chǎn)任務(wù)。服務(wù)機器人與之不同的是，工業(yè)機器人通常工作在有人的空間或者會(huì )直接同人類(lèi)協(xié)作工作，服務(wù)機器人通常從事專(zhuān)業(yè)服務(wù)和個(gè)人服務(wù)兩種工作。

專(zhuān)業(yè)服務(wù)機器人

專(zhuān)業(yè)服務(wù)機器人主要指能夠產(chǎn)生經(jīng)濟效益的服務(wù)型機器人，如用于物流自動(dòng)化、基建設施巡檢、醫院送藥、商業(yè)草坪清理、娛樂(lè )等，其市場(chǎng)規模正以30%的年增長(cháng)率迅速擴大。國際機器人聯(lián)合會(huì )(IFR)和德國機械設備制造業(yè)聯(lián)合會(huì )(VDMA)的數據表明，已有超過(guò)172000臺專(zhuān)業(yè)服務(wù)機器人用于各行各業(yè)。

物流自動(dòng)化

伴隨“即時(shí)生產(chǎn)”降低庫存的發(fā)展趨勢，低成本、高靈活性的物流系統日益成為供應鏈管理中的重要組成部分，例如著(zhù)名的亞馬遜Kiva倉儲機器人系統與FedEx及UPS的自動(dòng)化配送中心。然而，它們只能在量身定制的固定倉庫中使用。若想讓機器人發(fā)揮更大作用，就必須賦予機器人更高的機動(dòng)性：能夠應對樓梯、電梯、房門(mén)、不平坦的地面和雜亂環(huán)境等人類(lèi)生活的常見(jiàn)場(chǎng)景。隨著(zhù)研究的進(jìn)展，高機動(dòng)性機器人也正在逐步成為現實(shí)，它們將使整個(gè)物流系統變得更加快速、靈活、廉價(jià)、可控、穩定。

不少公司已經(jīng)將目光投向物流市場(chǎng)，包括生產(chǎn)酒店運輸機器人的Savyoke，為醫院制作運輸機器人的Aethon和Vecna，生產(chǎn)超市倉儲機器人的Bossa Nova，著(zhù)眼于無(wú)人機快遞的Amazon Prime Air和Google Project Wing，提供最后一公里物流快遞的Starship Technologies和生產(chǎn)倉儲機器人的Fetch等。物流機器人市場(chǎng)的指數增長(cháng)使得該領(lǐng)域成為未來(lái)15年最大的投資熱門(mén)。

基礎設施巡檢

機器人技術(shù)在橋梁、道路和管網(wǎng)等基礎設施的檢修與保護方面有著(zhù)巨大的應用前景：如用于檢查橋梁和港口的無(wú)人船與無(wú)人機、用于監控地下管道與線(xiàn)路的無(wú)人車(chē)、用于巡檢管道與電網(wǎng)的無(wú)人機等，還能為石油和天然氣產(chǎn)業(yè)提供監控服務(wù)。

這類(lèi)系統借助多種先進(jìn)傳感器和其他機器人技術(shù)，能夠勝任各種復雜的地下任務(wù)。這類(lèi)機器人可以全天候自動(dòng)判斷故障，在與人類(lèi)協(xié)同工作的同時(shí)減少人類(lèi)的介入，較低成本，提高效率。其應用在未來(lái)5年將增長(cháng)約20%。

無(wú)人機正成為巡檢領(lǐng)域的一個(gè)有效機器人平臺。未來(lái)5年，無(wú)人機將變得更小、更便宜、更可靠，如大疆和3D Robotics等公司僅售約2000-3000美金。

目前，無(wú)人機系統存在的主要挑戰包括：(1)操作的安全性與隱私性問(wèn)題;(2)發(fā)生故障后的失效保護功能;(3)對環(huán)境變化的適應能力;(4)在飛行過(guò)程中處理獲得的大量數據;(5)新型飛行器設計;(6)多機協(xié)同作業(yè)與避免碰撞。

遠程替身機器人

遠程替身機器人是最典型的用于改善人類(lèi)交流體驗的服務(wù)機器人，是繼視頻會(huì )議之后的又一次通訊變革，讓交流協(xié)作更加高效。遠程替身機器人不僅能夠讓員工在外也能身臨其境，如Beam、VGo和Double等公司為企業(yè)辦公開(kāi)發(fā)的系統，還能讓無(wú)法去學(xué)校的學(xué)生在家上課。

在醫護領(lǐng)域，配備有攝像頭、麥克風(fēng)和揚聲器的遠程醫療機器人能夠讓醫生與患者『面對面』交流。目前，基本用于中風(fēng)這類(lèi)需要及時(shí)診斷的疾病。未來(lái)，遠程醫療機器人將還能用于術(shù)后護理、慢性病調理等領(lǐng)域。此外，研究人員已經(jīng)嘗試將其用于老年人的家庭監護。這類(lèi)機器人能夠顯著(zhù)降低醫護成本，為更多人提供良好的醫療技術(shù)服務(wù)。

娛樂(lè )

機器人技術(shù)在娛樂(lè )和游戲行業(yè)的應用越來(lái)越廣泛，如Bot & Dolly公司在電影拍攝行業(yè)的應用，Anki Cozmo公司的交互型智能玩具和樂(lè )高發(fā)布的可編程機器人等。2016年風(fēng)靡全球的《Pokemon Go》是增強現實(shí)技術(shù)(AR)在商業(yè)領(lǐng)域的首次成功應用。作為機器人交互的重要技術(shù)，AR進(jìn)入游戲行業(yè)將促使其發(fā)展進(jìn)一步加速。

個(gè)人服務(wù)機器人

個(gè)人服務(wù)機器人主要是指提供日常生活服務(wù)的機器人，或為殘障人士提供幫助的機器人。例如，掃地機器人和草坪修剪機器人等家用機器人，及娛樂(lè )休閑機器人，如玩具機器人、娛樂(lè )無(wú)人機、教育平臺。

未來(lái)5-10年，得益于機器人技術(shù)的發(fā)展與制造成本的降低，個(gè)人服務(wù)機器人的市場(chǎng)還將進(jìn)一步拓寬。

交通運輸

隨著(zhù)機器人技術(shù)的成熟完善，原本用于專(zhuān)業(yè)環(huán)境的無(wú)人運輸系統將有可能用于城市等其他交通環(huán)境中。未來(lái)幾十年，人們的出行方式將被徹底改變，如賽格威和豐田開(kāi)發(fā)的平衡車(chē)等新型個(gè)人交通工具，完全自主駕駛的機器人也即將面世。2016年，谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)行駛里程突破200萬(wàn)英里，特斯拉發(fā)布了高速自動(dòng)巡航技術(shù)，Uber也開(kāi)始嘗試用自動(dòng)駕駛汽車(chē)接受出租訂單，美國國家公路和運輸安全管理局(NHTSA)還發(fā)布了促進(jìn)自主駕駛汽車(chē)發(fā)展的指導文件。

此外，研究人員試圖從智能路網(wǎng)的角度，通過(guò)增加傳感器、攝像機、自動(dòng)收費等裝置解決交通問(wèn)題。一個(gè)被稱(chēng)為“車(chē)輛基礎設施集成(VII)”的公私合營(yíng)國家計劃正嘗試將智能車(chē)與智能路網(wǎng)結合起來(lái)，創(chuàng )建虛擬的交通信息網(wǎng)。

服務(wù)機器人主要市場(chǎng)及驅動(dòng)來(lái)源

老齡化人口從兩個(gè)方面影響了服務(wù)機器人的發(fā)展。其一是勞動(dòng)力市場(chǎng)的縮水，另外一個(gè)因素則是提供滿(mǎn)足健康護理需要的解決方案的機遇。美國正處于未來(lái)20年發(fā)展趨勢的入口：退休工人數量占當前勞動(dòng)力數量的百分比將近翻倍，即從當前的每10個(gè)工人中有2個(gè)退休的狀態(tài)演變?yōu)?030年的每10個(gè)工人中有4個(gè)退休的狀態(tài)。在日本，這種情況則更加糟糕，快速增長(cháng)的老齡化人口是日本提出發(fā)展機器人技術(shù)作為國家政策的主要誘因。

當提高生產(chǎn)率和降低成本成為服務(wù)機器人的共同特征時(shí)，針對市場(chǎng)特定問(wèn)題或需求，人們希望每個(gè)服務(wù)機器人系統能提供獨一無(wú)二的、有競爭力的解決方案。比如，在使用機器人技術(shù)組裝汽車(chē)的工廠(chǎng)中，一個(gè)關(guān)鍵和主要的驅動(dòng)力是希望得到持續不斷且質(zhì)量得到充分保證的生產(chǎn)能力。

醫療保健與生活質(zhì)量

機器人技術(shù)用于提供遙操作解決方案，比如依賴(lài)感覺(jué)的達芬奇手術(shù)系統就是這類(lèi)系統的代表。機器人技術(shù)擁有巨大潛力，用以控制成本，增強健康人員的護理能力，延長(cháng)老年人的壽命。

能源與環(huán)境

這兩個(gè)緊密相連的問(wèn)題對于國家的未來(lái)和機器人技術(shù)應用的成熟度是非常關(guān)鍵的，尤其在自動(dòng)獲取能源和環(huán)境監測方面非常關(guān)鍵。

生產(chǎn)與物流

機器人技術(shù)在促進(jìn)生產(chǎn)和貨物移動(dòng)自動(dòng)化方面擁有巨大潛力，特別是機器人技術(shù)被用于小尺度(或微尺度)生產(chǎn)操作，且在這一過(guò)程中有助于加速制造業(yè)回歸。這種信念自從HeartlandRobotics的創(chuàng )立就可窺見(jiàn)一斑，該公司的主要任務(wù)就是將制造業(yè)轉移回美國。

汽車(chē)和運輸

雖然我們距離完全自主駕駛汽車(chē)的使用還有數十年的時(shí)間，但機器人技術(shù)已經(jīng)以高級駕駛輔助和避碰系統的形式出現。公共輸運系統是另外一個(gè)有望獲得更高自動(dòng)化程度的領(lǐng)域。隨著(zhù)機器人技術(shù)的持續進(jìn)步和成熟，用于小范圍場(chǎng)景，如機場(chǎng)的無(wú)人運輸系統和解決方案將漸漸地適應市中心的情況，以及其他的一般應用場(chǎng)合。

國土安全和基礎設施防護

機器人技術(shù)提供了巨大的潛能，用以邊境保護、搜索和援救、港口檢測和安保及相關(guān)領(lǐng)域。此外，機器人技術(shù)有望大量用于自動(dòng)化檢測、保養并維護橋梁、高速公路、水源和排水系統、電力管道和設施，以及其他基礎設施的關(guān)鍵組成部分。

娛樂(lè )與教育

這個(gè)領(lǐng)域比其他任何領(lǐng)域更多地實(shí)現了機器人技術(shù)的轉化，尤其是機器人技術(shù)在解決國家面臨的科學(xué)、技術(shù)、工程以及數學(xué)(記為“STEM”)危機，同時(shí)成為名副其實(shí)的“4R”教育。FIRST的巨大成功印證了這一點(diǎn)。機器人為孩子們提供令其感興趣且易學(xué)的方式，去學(xué)習和應用數學(xué)以及科學(xué)的基本知識，包括工程和系統集成原理，用以生產(chǎn)智能機器完成特定任務(wù)。

商業(yè)化影響因素

如果上述領(lǐng)域全部實(shí)現，那么就需要大量的投資用于擴展和開(kāi)發(fā)機器人技術(shù)。正如上面提到的，距離實(shí)現完全自主的機器人技術(shù)，即無(wú)需人類(lèi)給予指令或干涉的自動(dòng)運行機器人技術(shù)，仍有很長(cháng)的一段路。與會(huì )學(xué)者達成了一致的意見(jiàn)，即機器人技術(shù)的進(jìn)步使得開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)化機器人的初級產(chǎn)品和應用成為了可能，并且能夠顯著(zhù)“增強人類(lèi)機能”。

這些解決方案將能夠根據下列功能進(jìn)行自動(dòng)調整：以確定的方式監督動(dòng)態(tài)物理環(huán)境、目標識別、探測變化、感知環(huán)境狀態(tài)、分析和推薦根據檢測到的情況作出的響應，根據人的命令作出的響應和在預先授權的邊界內自動(dòng)而不被操作員干預地執行行動(dòng)。

這類(lèi)機器人解決方案的例子包括遙操作系統。如達芬奇外科手術(shù)系統以及自主的專(zhuān)業(yè)機器人，比如Roomba。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)繼續發(fā)展，自然而然會(huì )從遠距離傳感發(fā)展到遠距離操作?；ヂ?lián)網(wǎng)這種向物理世界的擴展將有助于進(jìn)一步模糊通信、計算和服務(wù)之間的界限，激發(fā)遠距離通信和遙控參與的應用。更符合實(shí)際的解決方案將出現，其具備分布認知能力并能夠有效利用人類(lèi)智能。這類(lèi)解決方案將與機器人技術(shù)結合，在實(shí)現自主感知位置的同時(shí)，允許操作員從遠距離根據需要通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行干預。

根據上述內容，人口老齡化將導致未來(lái)勞動(dòng)力短缺。當工人們尋求向職業(yè)更高層級邁進(jìn)的時(shí)候，需要增加底層工作的自動(dòng)化程度，而做底層工作的工人會(huì )慢慢變少甚至消失。長(cháng)期范圍內實(shí)現完全自動(dòng)化解決方案的挑戰會(huì )繼續因為技術(shù)限制而存在，短期挑戰則是調查其發(fā)展的需求和決定如何最好地“跨越鴻溝”。即識別正確的價(jià)值主張、成本的降低、有效的開(kāi)發(fā)、有效的系統工程過(guò)程，決定如何對解決方案進(jìn)行最佳整合，以及如何將科技轉化成為產(chǎn)品。

科學(xué)和技術(shù)挑戰

移動(dòng)能力

移動(dòng)能力是機器人研究中的一個(gè)成功范例。這種成功在許多現實(shí)環(huán)境中展示性能的系統上均有所體現，包括博物館導游和DARPA機車(chē)挑戰賽以及城市挑戰賽中的自主駕駛汽車(chē)。但是，與會(huì )學(xué)者一致認為還有大量重要的問(wèn)題仍舊懸而未決。在移動(dòng)領(lǐng)域找到這些問(wèn)題的答案將對機器人相關(guān)領(lǐng)域實(shí)現自主控制和多用途相當重要。

三維導航是移動(dòng)領(lǐng)域最重要的挑戰之一。目前，大多數映射定位和導航系統都依賴(lài)于地球的平面表示，比如地面任務(wù)中涉及的街區地圖。但是，當機器人應用的復雜性增加，且每天都有新的機器人部署的情況下，在未建模的缺少控制的擁擠環(huán)境中，這些二維表示不足以捕捉必要的信息。因此，對于支持導航和操作的三維世界模型的獲取將是非常重要的。這些三維表示不應當包括世界的幾何布局;相反，地圖一定要包含涉及環(huán)境中物體及其特征的任務(wù)相關(guān)的語(yǔ)義信息。

目前，機器人已經(jīng)能夠很好地理解物理世界中物體的位置，但是還不了解或很少知道物體是什么。當涉及抓取和環(huán)境表示的服務(wù)執行移動(dòng)功能時(shí)，環(huán)境表示也應當包括對象情景支持(即機器人能用某個(gè)物體干什么的信息)。實(shí)現語(yǔ)義三維導航將需要傳感、感知、地圖匹配、定位、對象識別、情景支持識別和規劃的新方法。

三維映射技術(shù)是用不同種類(lèi)的傳感器構造地圖。目前，機器人依賴(lài)高精度的、基于激光測量系統或游戲控制距離傳感器，如微軟的Kinect或PrimeSense來(lái)獲取環(huán)境信息，采用被稱(chēng)為“SLAM”的映射算法。有專(zhuān)家提出應該脫離激光測量系統，進(jìn)一步開(kāi)發(fā)“視覺(jué)SLAM”(VSLAM)領(lǐng)域。這種技術(shù)依賴(lài)于相機(魯棒性高、低廉、易于獲得的傳感器)，用于在三維世界中的映射和定位。目前，VSLAM系統已經(jīng)展示出令人印象深刻的性能。因此，相信VSLAM可能在開(kāi)發(fā)具有充分信息，且價(jià)格承受得起的三維導航功能方面發(fā)揮重要作用。

對于滿(mǎn)足特定應用的三維導航的額外需求，即戶(hù)外三維導航，也存在需要明確處理的一系列重要挑戰。在這些挑戰中存在的事實(shí)是，當前二維環(huán)境表示方式不能捕捉到戶(hù)外環(huán)境的復雜信息，同時(shí)也不能獲取戶(hù)外的光線(xiàn)條件，而光線(xiàn)條件是引起傳感器性能變化的因素。同時(shí)，如何在人群中實(shí)現導航也是一個(gè)重要的挑戰。

操作

幾乎所有的服務(wù)機器人都需要在操作性能上取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。這些應用需要機器人與環(huán)境進(jìn)行物理交互，包括開(kāi)門(mén)、拾取物體、操作機器和設備等。目前，自主操作系統在精確工程化和高度受控環(huán)境中發(fā)揮良好，比如工廠(chǎng)組裝單元，但對于開(kāi)放、動(dòng)態(tài)和未建模環(huán)境中的變化和不確定性卻顯得力不從心。所以，來(lái)自三個(gè)前沿討論組的與會(huì )學(xué)者認為，“自主操作”是其關(guān)鍵領(lǐng)域。雖然沒(méi)有確定具體的研究進(jìn)展方向，但學(xué)者們的討論揭示，大多數已有操作算法的基本假設不能在實(shí)際應用中得到滿(mǎn)足。無(wú)論是否可能，適合開(kāi)放、動(dòng)態(tài)，以及未結構化應用場(chǎng)合的抓取和操作，應該利用先驗知識和環(huán)境模型。而在沒(méi)有先驗知識的情況下，不應當導致災難性的后果。作為推論，當環(huán)境模型不存在的時(shí)候，真正的自主操作將依賴(lài)于機器人獲取足夠的、與任務(wù)相關(guān)環(huán)境模型的能力。與大多數強調規劃和控制的現存方法比較而言，這意味著(zhù)感知將成為自主操作研究日程表中的一個(gè)重要的研究問(wèn)題。

“拾取和放置”操作可以提供足夠的功能基礎，用于許多目的明確的應用操作要求。因此，增加復雜性和通用性的拾取和放置操作能夠為自主操作的研究工作提供路線(xiàn)和基準。

規劃

運動(dòng)規劃領(lǐng)域的研究在過(guò)去十年中取得了長(cháng)足的進(jìn)步，其中的算法和技術(shù)影響了很多不同的應用領(lǐng)域。然而，魯棒性、動(dòng)態(tài)三維路徑規劃仍舊是尚未解決的問(wèn)題。涉及該問(wèn)題的一個(gè)重要因素是機器人位置感知的概念(即機器人能采用“適當的”傳感與建模方法進(jìn)行自主整合、交叉，以及集成行為規劃)?！斑m當”是指完整和準確的環(huán)境模型不能由機器人實(shí)時(shí)獲取。相反，作出關(guān)于對象、環(huán)境、感知和機器人電機行為的推理是非常有必要的。這就會(huì )導致規劃和運動(dòng)規劃之間的界限逐漸模糊。要規劃一個(gè)運動(dòng)，規劃者需要協(xié)調傳感和任務(wù)施加約束的運動(dòng)。要魯棒、可靠地實(shí)現任務(wù)目標，規劃需要考慮任務(wù)環(huán)境的支持。這意味著(zhù)，規劃者需要考慮環(huán)境及環(huán)境當中對象之間的交互，將其作為規劃過(guò)程的一部分。

比如，要拾起一個(gè)物體，可能有必要打開(kāi)一扇門(mén)，進(jìn)入一個(gè)不同的房間，推開(kāi)椅子到達櫥柜，打開(kāi)櫥柜門(mén)，推開(kāi)障礙物。在這種新的規劃范式內，任務(wù)以及任務(wù)與環(huán)境所形成的約束是關(guān)鍵所在;“運動(dòng)規劃”之中的“運動(dòng)”是到達終點(diǎn)的一種方式。規劃過(guò)程中考慮的約束來(lái)自于目標抓取、運動(dòng)(比如腳步邁動(dòng)規劃)、機構的運動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)、姿勢約束，以及避障，在這些約束下的規劃需要機器人系統具有實(shí)時(shí)性。

機器人的運動(dòng)很容易由傳感器的反饋導致約束條件的增加。最明顯的例子就是接觸約束和避障。因此，反饋規劃和控制與規劃的集成是滿(mǎn)足與會(huì )學(xué)者提出的規劃需求的重要研究?jì)热?。反饋規劃器生成一種策略，直接將狀態(tài)映射到行為，而不是生成特定路徑或軌跡。這就保證了傳感器、執行器和模型的不確定可以通過(guò)傳感器的反饋得到解決。

在這種情況下，規劃復雜性的增加要求多種新方法用于準確理解任務(wù)。在傳統運動(dòng)規劃中，起始和終止兩個(gè)配置狀態(tài)就能對任務(wù)進(jìn)行完全的描述，而現在需要進(jìn)行的規劃，則需要面對更加豐富的任務(wù)形式、操作任務(wù)，以及豐富的環(huán)境交互。

傳感和感知

對于機器人的幾乎所有方面來(lái)說(shuō)，傳感和感知都具有相當的重要性，包括移動(dòng)、操作、和人機交互。傳感和感知方面的創(chuàng )新將根本地影響機器人學(xué)發(fā)展的速度。

新的傳感器，包括比當前傳感器更先進(jìn)、更高分辨率，以及低成本的版本，將成為發(fā)展更快的領(lǐng)域。舉例來(lái)說(shuō)，在抓取、移動(dòng)以及稠密三維數據傳感，包括激光雷達和顏色深度傳感器傳感等方面會(huì )有更大的進(jìn)展。大范圍環(huán)境場(chǎng)信息的魯棒性和準確性對于機器人的進(jìn)一步發(fā)展十分關(guān)鍵。靈巧抓取的進(jìn)展可能在機械手用的類(lèi)皮膚觸覺(jué)傳感器和更專(zhuān)業(yè)化的用于短程探測的深度和外觀(guān)傳感器等領(lǐng)域取得。其他類(lèi)型的傳感器，如聲學(xué)傳感器和促進(jìn)安全的傳感器。這些傳感器具有多種形式，比如距離傳感器和溫度傳感器檢測人體的存在;也有傳感器作為驅動(dòng)機構的一部分，如力矩傳感器，同時(shí)也能夠探測機器人和環(huán)境之間難以預計的接觸，布置于整個(gè)機器人的類(lèi)皮膚傳感器也屬于此類(lèi)。

傳感器的數據需要采用近乎實(shí)時(shí)的方式進(jìn)行處理和分析，由于復雜和高度動(dòng)態(tài)變化的外在環(huán)境受多種因素影響(包括晝夜的差別、霧、霾、刺眼的陽(yáng)光等)，需要提供能長(cháng)期自適應感知的方法。高層次物體建模、探測和識別、改進(jìn)的場(chǎng)景理解，以及改進(jìn)的探測人類(lèi)行為和意圖，需要使用多模式信息，如聲音、三維距離數據、RGB圖像和觸覺(jué)數據的集成算法。同時(shí)，他們認為任務(wù)定制的算法(即整合規劃算法與考慮動(dòng)力學(xué)物理約束的算法)是最為迫切需要的。舉例來(lái)說(shuō)，關(guān)聯(lián)識別的新算法對于在有人環(huán)境執行復雜抓取任務(wù)非常重要，在機器人感知算法中創(chuàng )造位置感知的環(huán)境模型也相當重要。

體系結構、認知能力

關(guān)于移動(dòng)、操作、規劃和感知等主題的討論揭示了這些問(wèn)題不能被單獨解決，而必須考慮到他們之間的內在關(guān)聯(lián)。一個(gè)系統如何工程化，有效地整合來(lái)自不同領(lǐng)域的特定技巧，實(shí)現安全、穩定、與任務(wù)關(guān)聯(lián)，甚至是智能的行為，仍舊是機器人領(lǐng)域非常重要的開(kāi)放性問(wèn)題。在體系、認知和編程范式的名義下，以方法論甚至哲學(xué)觀(guān)點(diǎn)的多樣性，開(kāi)展面向上述目標的研究，反映出了機器人研究群體對于如何處理這些挑戰，缺乏足夠的理解。觀(guān)點(diǎn)的多樣性也反映出當前解決這些問(wèn)題工具的多樣性，比如模仿學(xué)習，以及所謂的“認知體系顯式編程”。要實(shí)現期望的結果，可能需要將這些方面的知識與技術(shù)進(jìn)行結合。

面向解決生成魯棒自主行為的首要問(wèn)題的經(jīng)典方法之一，是傳感/計劃/行為環(huán)，通常由現代控制系統實(shí)現。在過(guò)去幾十年中，當傳感/計劃/行為環(huán)成為機器人研究的常用方法時(shí)，一些與會(huì )學(xué)者認為，一些新方法將從上述最簡(jiǎn)單的方法中誕生?？赡艿奶娲椒ㄊ嵌鄬忧度牖蚍謱友h(huán)結構與行為基本方法，多種方法的組合有可能成為全新的方法。

人-機交互(HRI)

如果要實(shí)現移動(dòng)機器人和靈巧機器人在有人環(huán)境與人共存和協(xié)作，那么就需要人機交互領(lǐng)域取得重要的進(jìn)展。這些人機交互也將成為方法論的重要部分，以實(shí)現機器人行為的魯棒性。機器人可以通過(guò)與人類(lèi)的交互來(lái)學(xué)習新技能，但不論在何種條件下，機器人都應該知道與人通信的特性和要求。

除了通信模式(語(yǔ)言的、非語(yǔ)言的、手勢及面部表情等)，還有一系列問(wèn)題，包括社交關(guān)系、表情(識別、表示、社交表情識別與建模)、肯定及信任。對人機通信多方面的理解應該導致人與機器人之間交互的自動(dòng)建構，機器人系統能夠依據任務(wù)與人類(lèi)管理者之間交互的改變，而對自己的行動(dòng)作出調整。

朝向這些目標的進(jìn)步依賴(lài)于有效的輸入設備和直觀(guān)的用戶(hù)界面。開(kāi)發(fā)多種平臺用于研究HRI，包括仿人機器人、移動(dòng)操作平臺、外骨骼，以及運載器。研究人員確定了一種設計/建造/部署循環(huán)。其中，設計過(guò)程應該考慮來(lái)自相關(guān)群體的輸入，包括基本研究群體和終端用戶(hù)。建造過(guò)程應該整合大量研究線(xiàn)索，使其成為一個(gè)系統。此系統中存在著(zhù)工業(yè)合作和技術(shù)轉移的機會(huì )。最后，整合的系統將部署在真實(shí)的環(huán)境中。與會(huì )學(xué)者提出了機器人城市的概念(見(jiàn)下一子節)，將其作為一種前瞻性的方法，在現實(shí)世界環(huán)境中評估HRI。這一循環(huán)通過(guò)整合終端用戶(hù)反饋和下一設計/建造/部署循環(huán)的迭代實(shí)驗設計構成閉環(huán)。

研究架構

面向確定科學(xué)目標的快速進(jìn)展將嚴重依賴(lài)于研究基礎設施的普及程度(包括硬件和軟件)。要解決上述研究挑戰，有必要構建機器人平臺，組合多種高級且具有交互性的機械構件，提供足夠的移動(dòng)、操作及傳感的能力。這些平臺將通過(guò)許多獨立開(kāi)發(fā)的，但相互關(guān)聯(lián)的操作及軟件進(jìn)行控制。最終，這些集成機器人平臺一定會(huì )超過(guò)一般獨立研究群體那種容易設計、開(kāi)發(fā)、測試和維護的復雜度。缺少軟硬件平臺的標準化也可能會(huì )導致一些研究成果的碎片化，影響評估的有效性，以及發(fā)表成果的難度，以及不必要的工程與集成工作的重復。

要克服這些挑戰，必須協(xié)調領(lǐng)域內的研究工作，進(jìn)行軟硬件系統開(kāi)發(fā)。這些工作應該包括開(kāi)發(fā)一個(gè)開(kāi)放的實(shí)驗平臺，一方面使該平臺能夠以低成本支持廣泛的研究項目，另一方面可以保證研究群體之間技術(shù)和軟件的重復使用。例如ROS，一個(gè)由WillowGarage開(kāi)發(fā)的機器人操作系統。該系統能保證代碼的重復使用，并提供普通操作系統能提供的服務(wù)，比如底層設備控制、通用功能的共用、任務(wù)之間的消息傳遞等。在理想情況下，這種平臺可以通過(guò)物理模擬軟件的方式支持算法的早期開(kāi)發(fā)和測試，而不用在研究人員的安全與硬件系統之間進(jìn)行折中。開(kāi)發(fā)工作也能從機器人整合開(kāi)發(fā)環(huán)境(IDEs)中獲益;這些IDEs增強了軟件開(kāi)發(fā)的模態(tài)，因而有助于代碼復用和文檔工作。

另外，機器人研究幾乎沒(méi)有做過(guò)非常徹底的評估，也沒(méi)有通過(guò)任何定義明確的、可重復實(shí)驗的測試。在其他領(lǐng)域，比如機器視覺(jué)，由于有公共數據庫，有助于給出在多種算法和系統之間相對客觀(guān)的比較。因此與會(huì )學(xué)者建議，要建立并擴大實(shí)驗數據庫，將其作為本領(lǐng)域的基準。然而，由于機器人研究集中于機器人和環(huán)境之間的物理交互，電子數據集不足，應該通過(guò)由物理實(shí)體構成的特定技巧標準以獲得補充，比如一些現成的實(shí)體可以作為抓取研究的基準。進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，整個(gè)基準環(huán)境應該對開(kāi)發(fā)、評估、以及與特定應用和實(shí)施進(jìn)行比較。這樣的環(huán)境應該涵蓋大尺度和復雜性，從簡(jiǎn)單的工作臺(辦公桌或者吧臺)到整個(gè)房間、一棟房屋，以至整個(gè)街區。討論中提出了機器人城市的概念：一個(gè)常規的市區環(huán)境，所有居民都是實(shí)驗的一部分，同時(shí)他們也能夠輔助評估過(guò)程，涵蓋有關(guān)居民日常應用環(huán)境足夠需求的定義。

機械硬件

安全是機器人工作在有人環(huán)境中的一個(gè)關(guān)鍵因素。本質(zhì)上講，安全的機器人使人機交互可以順利開(kāi)展，同時(shí)增加機器人技術(shù)在日常生活中的接受程度。因此，具有更高力量重力比，本質(zhì)更安全的電機和執行機構將代表一種重要的科技創(chuàng )新。對于這類(lèi)機構，柔性將是一種令人期待的屬性。柔性是指執行機構具有這樣的一種能力，其能夠根據接觸外界環(huán)境時(shí)反作用力的大小調整自身行為。這些反作用力由于任務(wù)不同而發(fā)生變化。這種機構保證了安全操作，尤其是在與人交互時(shí)的安全性。同時(shí)還能保證與外界接觸時(shí)的柔性、魯棒性，以及行動(dòng)的有效性。進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，能量效率對于許多應用而言是關(guān)鍵考慮因素之一。戶(hù)外環(huán)境經(jīng)常展現高度變化的地形屬性，而戶(hù)外可能包括樓梯、梯子、坡道、自動(dòng)扶梯或電梯。

高度靈巧的和便于控制的機械手是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。機械抓取和操作的進(jìn)展與新型手機構的開(kāi)發(fā)密切相關(guān)。與此同時(shí)，與會(huì )學(xué)者感覺(jué)當前機械手的潛能并未通過(guò)現存的抓取和操作算法得到充分挖掘。因此，可以想象，許多令人感興趣的和相關(guān)的應用可以通過(guò)現有的抓取和操作硬件解決。

發(fā)展路線(xiàn)圖

機器人技術(shù)的商業(yè)化與經(jīng)濟效益不僅受限于技術(shù)發(fā)展，與法律政策、人才培訓等也息息相關(guān)。服務(wù)機器人的未來(lái)發(fā)展路線(xiàn)：

5年：機器人能夠在人類(lèi)的指導下，通過(guò)探索建立其周?chē)h(huán)境的語(yǔ)義地圖;能夠在不確定的二維環(huán)境內自主運動(dòng)，并完成簡(jiǎn)單的抓取放置任務(wù);能夠處理在固定數據集中或者具有特定特征的物體;能夠完成中等復雜的任務(wù)規劃，如移開(kāi)障礙物，打開(kāi)櫥柜等。

例如：將更多的倉儲物流機器人應用于庫存管理與物料運輸;在交通標志清楚的城鎮中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的駕駛性能能夠與人類(lèi)駕駛員相當，甚至在某些特定任務(wù)中超過(guò)人類(lèi)駕駛員，如工業(yè)采礦、建筑施工、側方停車(chē)、緊急制動(dòng)等。

10年：機器人可以利用數據庫中近似或不完整的環(huán)境模型，計算出可靠的方法執行特定運動(dòng)與操作任務(wù);能夠通過(guò)感知、交互和人類(lèi)指示深入理解周?chē)h(huán)境;能夠實(shí)現多層樓房的導航任務(wù);能夠通過(guò)改變環(huán)境(移動(dòng)障礙物、開(kāi)燈等)來(lái)完成特定任務(wù)，并有一定的故障檢測與恢復能力。

例如：將無(wú)人機、無(wú)人車(chē)和足式機器人等用于商業(yè)快遞;自主駕駛汽車(chē)能夠在任何城市環(huán)境和部分越野環(huán)境中達到與人類(lèi)駕駛員相當的技能;無(wú)人車(chē)可以應對某些不可預測的突發(fā)事故，能夠拖曳其他故障車(chē)輛，能夠在傳感器故障的情況下自動(dòng)駕駛到安全區域。

15年：各種服務(wù)機器人能夠在全新的、非結構化、動(dòng)態(tài)環(huán)境中快速、無(wú)碰撞地執行移動(dòng)操作任務(wù);能夠感知環(huán)境信息，構建深度理解，完成指定任務(wù);可以穩健地應對環(huán)境變化;可與環(huán)境相互作用，并以智能方式改變環(huán)境。

例如：全面增加機器人在各個(gè)物流階段的使用，包括自主卡車(chē)、無(wú)人機、小型快遞機器人、倉庫搬運機器人等;自主汽車(chē)能夠在任何環(huán)境中媲美人類(lèi)駕駛，比駕齡低于一年的人類(lèi)駕駛員更加安全可靠;無(wú)人車(chē)將能通過(guò)自主學(xué)習應對未知環(huán)境，如極端天氣、傳感器失效等。