会认路的 Kinect 机器人

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2012-02-20 11:26

借助微软 Kinect 和开源机器人 PR2,麻省理工学院电脑与人工智能实验室(CSAIL)最近开发出能够认识路的机器人。

让机器人认路,一直是人工智能研究的课题之一。这个问题的难点在于,机器人很难在不确定的环境下灵活行动,往往依赖人工遥控,而 CSAIL 的研究成果开始让机器人在不确定的环境下摆脱对人的依赖。

Maurice Fallon 教授是该项目的主持者之一,他认为实时绘制地图是机器人认路的前提,至少得让机器人知道自己和墙壁之间距离。但是现在的研究都给机器人一张绘制好的地图,这种做法难以让机器人在不确定的环境下自行判断自己前进的方向,如果在场景中出现了一个之前没有出现过的物体,那么机器人就很难通过地图来判断应当如何行为。

于是,Maurice 和 John J Leonard,连同一名学生 Hordur Johannsson 开始研究。最终,他们让 Kinect 变成 PR2 的眼睛,侦测 PR2 周围的环境,让周围的场景实时转化为三维地图数据库,让机器人拥有灵活判断的能力。他们把这个技术称为 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)。

SLAM 的技术核心是 Kinect、传感器以及与之配套的导航软件。当机器人经过一场景时,比如说房间里面的拐角,Kinect 会侦测这个拐角里面的墙壁、道路、障碍,软件将 Kinect 所看到的东西统统绘制成三维图像,同时通过传感器,软件还会计算机器人目前的位置,然后计算出路径,并储存起来。当机器人再次经过这个场景时,Kinect 再次绘制了三维图像,软件就把这次的得到的三维图像和之前得到的三维图像对比,看是否相同,如果相同就按照之前的路径去走,如果不同就重新计算新的路径,也就是说如果下次机器人经过这个拐角,它就能够轻松绕过不知从那里冒出来的箱子。

以下是 SLAM 系统的演示:

Youku

实际上 PR2 的开发公司也研究出能够认识路的机器人 TurtleBot,它也把 Kinect 作为眼睛,然而 Turtle Bot 的原理是把环境转化为二维图像,和 SLAM 不一样:

Youku

让机器人认路,相当于让机器人拥有一定的自我判断能力,能够增强机器人的灵活性,让它们更加自主,更加聪明,从而帮助人类完成更多任务。比如说帮助盲人摆脱导盲犬或是拐杖,让军事机器人独立完成侦察任务等等。

也许,需要阿基莫夫机器人三定律的日子越来越近了。

 

题图来自 MITnews

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