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Google 此前收购的 7 家公司类型各不相同,类人机器人、机械臂及人工智能都是 Google 的关注对象。尽管Holomni的专长是球型机器人,SCHAFT 和 Meka的二足机器可行走,但这些公司里面没有一家是制造会像人类一样越过障碍的机器人。
因此,要想实现利用现有机器人技术开发出全能机器人的目标,Boston Dynamics 是 Google 拼图不可或缺的一部分。尽管像Robot Operating System这样的开源工具已经开始简化机器人的制造过程,机器人依然是相当专业化的领域。
Google 收购的硬件技术当然令人印象深刻,但 Google 在传感和人工智能方面能取得哪些成绩反而更令人感兴趣,这是机器人学方面亟待创新的两大方向。而 Google 在无人驾驶汽车上面的积淀,加上过去在人工智能上面所做的工作,以及近乎无限的预算,使得它成为在这两方面取得突破的一个很好的人选。Open Source Robotics Foundation CEO Brian Gerkey 也指出,此番收购最令人兴奋的一点,就是 Google 对机器人的兴趣能给该行业带来多大的进展
复杂传感器
通过一种新的控制算法,美国佛罗里达州人机认知研究所(Florida Institute for Human and Machine Cognition, IHMC)的机器人实验室实现了拟人的平衡能力。
该算法的测试使用了波士顿动力公司(Boston Dynamics)的Atlas机器人,在算法的控制下,Atlas现在可以平稳的走过一段崎岖不平的水泥砖路。从动图中我们可以看到,Atlas的行为和人类基本无差:首先把脚轻轻地踩上去,判断地面的承受能力,接着通过调整身体和手臂来实现平衡。
其实,从专业的角度来说,两者是完全不能比较的,因为两个机器人是两个不同的制造。
这两个机器人分别是电机控制和液压控制机器人的巅峰之作,这也是两个机器人最大的区别之处。人形机器人,我们可以将其分为机械结构(structure),感知(perception),控制(control)三大板块来探讨。
在机械结构上:
Asimo的主要执行机构主要是通过电机和精密的减速器构成的,每一个关节的增速和减速,扭矩都是通过电机控制器发号指令完成的。总的来说,Asimo从小到一节手指上的三个串联关节,到大到胯部膝盖脚踝,都是电机控制器+电机+减速器,配合角度/电流检测/扭力传感器做成的反馈;Atlas从最开始的设计就一直贯彻Marc Raibert的“液压完爆其他一切”的理念,几乎每一个版本都是液压为基础的。它的驱动器的主要组成是由主液压泵+液压管路+各种微型液压伺服阀+带有位置/压力等各种反馈的异型油缸构成的。
从感知上和控制上来说:
两台机器人都有各自鲜明的不同和各自的优劣,重点主要集中在如何让机器人保持以及如何让dynamically adjust 机器人的 manipulator来完成一些动态任务。比如拿箱子这个看似很简单的一个动作,但是却涉及到了无数的机器人躯体质心变换,机械臂输出扭矩的动态调整,和跑在这一切之下的坚如磐石的双腿。
所以说两款机器人各有各自的特点,但是本人认为ASIMO更适用于现在的机械化的工作,可以更加简单方便的投入使用。近几年机器人行业在不断的发展,特别是日本大大小小的公司都有一定的资本,并且在不断的更新换代中,不能用简单的思维去思考机器人行业的发展,会有更好的作品诞生于世!
机器人现在比较有前途的方向不外乎:工业机器人、无人飞行器(uav)、无人驾驶汽车(ugv)、医疗机器人。工业机器人现在需求量越来越大,是个不错的行业,但目前主要做研究的都是公司了,大学里几乎不做了(但大学会用工业机器人做点别的研究,比如抓握研究,就是面对不规则物体时,如何判定形体,如何用机械手准确、稳定地抓握)。uav主要是政府在投钱,军队用。ugv是政府和一些有前瞻性的公司,就目前的技术情况,恐怕十年内无法大规模商业化。医疗机器人是针对目前一些手术上的问题在做,目前有一定进展(达芬奇系统),商业前景很好,但是短期内恐怕推广不开。其他方向,比如家政机器人,有willow
garage在探路,但是前景很不乐观。日本做类人步行机器人做的很欢,但是应用前景极其狭窄(目前来看仅可用于人难以深入的灾难环境操作原本为人设计的设施)。boston
dynamics的四足步行机器人做得不错,但是应用范围过于狭窄,只有军队可能有兴趣采购。sarcos雷神的外骨骼做得不错,有一定商业化前景,但是自重太大,对能源要求很高,成本也很高,。
做机器人,主要有三个层面。
最底层做机械设计,主要是电机、传感器、人工肌肉、结构设计等等。
中层做控制设计,主要是传感器滤波和控制算法。
上层做感知,主要是根据传感器数据进行更高阶的信息融合,作更复杂的分析,比如说机器视觉、slam之类。
人工智能在机器人领域目前没看出来有什么大用处。甚至连机器学习都用的非常少。三个层面都不错。不过目前发展最快的是后两个层面。中层现在在工业界发展比较快。上层主要还是在学术界,目前还没有多少可供商业化的东西。下层现在很缓慢,主要是没有找到非常好的材料。