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产学用如何推动机器人新突破、强落地——机器人智能论坛圆满落幕

发布时间:2022-09-27 12:03:53 来源:乐鱼app登陆入口 作者:乐鱼app在线
  在历时4个半钟头的分享环节,来自产业、学术和应用三个方向

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  在历时4个半钟头的分享环节,来自产业、学术和应用三个方向的嘉宾,构成了一个产学用全方位的“三方对话”,围绕智能机器人相关主题带来了各自的精彩分享。

  在陈学超看来,仿人机器人是智能机器人的一种高级形态,具有两手、两腿、头部和躯干等人类外形颜色特征,整机有30至60个自由度,有着复杂的多体动力学系统,在公共安全、国防、社会服务等领域应用前景广泛。

  回顾仿人机器人发展历程大事记,自1973年日本早稻田大学研发出首台可行走仿人机器人之后,包括日本本田公司的ASIMO、波士顿动力公司的Altas等都是里程碑式的产品。

  意味着机器人能够在室内外、野外环境中做到跑得快、跳得高,同时能够执行多种灵巧作业任务。其中所涉及的核心部件和多模态运动技术,也是其汇童仿人机器人项目当下的研究重点。陈学超阐述道,经过对跳跃运动阶段划分并进行特点分析后得到总结,机器人:

  落地阶段——要求硬件本体需要做到强回驱,规划、控制方面做到柔着地。这一前提下,陈学超也指出,传统仿人机器人关节(电机+谐波)力矩达到,但转速低、回驱性弱,无法满足需求,一般四足机器人关(电机+行星)也因为力矩小而难以适用。针对这一点,他也提出了一些解决方案,包括

  此外,针对特斯拉、小米等企业对仿人机器人的布局,陈学超表示这类企业的入局将

  与此同时他也指出,小米能够在几个月内打造一台仿人机器人,并完成一些基本操作,也是从另一个角度告诉大家,仿人机器人研发的行业门槛较之前已经有所降低。

  围绕人工智能与机器人产业,医学是一个绕不过去的细分市场,其中关于影像设备成像,更是一个重点研究方向。

  他以CT为例,常规CT存在辐射剂量较大、软组织分辨率较低等问题,既会给孕妇、新生儿等高敏感人群带来较大安全风险,也会对其临床应用范围造成诸多约束,同时不同诊疗场景的CT成像也受制于采集数据信噪比低或数据稀疏不全等问题。市场侧,85%以上相关设备市场则是被国外公司GPS垄断。针对国产设备成像不足的问题,葛荣骏表示可以通过成像算法来进行弥补——

  围绕这一研究,葛荣骏也指出传统成影方法“解析重建”需要高质量且完整的投影数据,无法应对低剂量和不完备数据重建,且特征提取能力弱,容易引起二次伪影,同时迭代速度慢,科学挖掘点少。

  在这一基础上,基于特征学习的CT成像算法受到关注,包括基于单层特征学习的字典学习算法、基于深度特征学习的重建算法。其中,

  能快速、充分地利用单层特征和各级深度特征,在最终效果上优于单层特征学习。

  不管是算法开发,还是智能机器人研究,过程中总是需要大量的数据处理与模型测试、验证。而如果这些工作全部交由单个项目或企业来进行,将面临时间长、挑战大、成本高,以及相关场景中结构化环境缺失等问题。

  能够提供真实准确的自然世界虚拟表示,允许导入各种对象类型,包括CAD文件,以生成在逻辑上与现实世界无法区分的模拟环境。李雨倩表示,

  仿真——在整个Omniverse环境下,基于Isaac Sim对整机进行仿真和测试,模型训练好,整机算法测试完成之后就到第三步搭建;搭建——在机器人本体嵌入式计算平台Jetson上,利用Iassc ROS GEMs、RIVA、Nova Orin等来做一个整个机器人的搭建;部署&管理——利用Triton做多个资源的调动管理,利用CuOpt做大场景下机器人最优路径的规划……“实际环境测试之后会暴露出机器人本身的一些问题和模型的不足,就可以回到第一步再完成一个训练。”

  此外,李雨倩也总结称,该平台有测试场景和样本,可以直观体验Isaac Sim的一些功能;可以跟ROS生态进行互动;增加了AI的属性,包括强化学习等都集成在里面,基于这些优势,将能够帮助大家快速搭建自己的应用,开发一个更智能的、具有AI属性的机器人。

  面向海量数据处理与模型测试与验证,除了平台层面各类软件工具的协助,背后的算力支撑也是不可或缺的。针对这一点,王亮主要从

  DGX SuperPOD系统,串联后将形成一站式AI超级计算机,基于并行计算实现大规模AI模型的构建、训练和部署。

  对此孙玉洁讲到,军用机器人依据作战环境的不同分为地面军用机器人、空中军用机器人、其他军用机器人(如无人艇、无人船等)。

  第一,发展机器人弹性算力和可拓展的硬件平台,设计相关接口和标准协议,基于“软硬解难”思路,提升硬件能力;第二,完成地面军用机器人、空中军用机器人及其他机器人部队体系要素的需求论证;第三,统筹推进相关科技竞赛,以及优质智能技术成果的转化应用。

  届时,比如空中机器人,将能够做到集侦查、监视、软干扰和硬打击于一体,以及长时滞空、空中战场遮断、空中格斗等等。地面机器人则将呈现“无人军团”模式,就像电影中的机械战士。黄洪波 墨影科技联合创始人、VP

  为什么会这样?黄洪波解释道,机器人企业开拓产品、集成商部署项目少则一两年,多则三五年,投入资源重、周期长、成本高迫使他们提高报价、延长实施周期,继而导致机器人和自动化改造价格高、周期长。但对于客户来说,他们的需求是快速完成机器人和自动化改造,降低产险停产时间,实现降本增效目的,也因此,低价格、短周期的压力自然而然就给到了企业和集成商,最终造成机器人企业、集成商普遍存在低价竞争、亏本赚吆喝现象。“这就是一个恶性循环。”

  “非标+长尾”现象只是机器人产业发展过程中阶段性的必然结果,“需求种类和数量进一步增加,单一厂商的能力和开发速度逐渐无法满足所有需求, 跨厂商系统集成又异常复杂,与此同时很多客户想用机器人和自动化,但需求和场景各不相同,导致非标+长尾。”

  “更快满足急速增长的客户需求、更快更简单地开发新产品新功能”的趋势,黄洪波则是提出“平台型系统”。

  “相较于视频监控,视频感知除了要获取数据、分析数据,还要理解视频内容以及目标前后关系。”

  与此同时,就机器人整个发展来看,“原先机器人平台算力较小,存在巨大的算力障碍,而现在提出的新架构——‘云-边-端感知架构’,

  采用“云+边+端”架构打造了一套基于视频行为分析的智能监造系统,在前端网络中增加边缘分析设备,基于计算机视觉深度学习技术,构建专有的安全生产预警模型,是面向大型企业用户,提供简单、易用、优质视觉算法的开放平台。


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