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演講實錄丨丨Young-Jo Cho 基於網絡的機器智能機器人技術的發展
基於網絡的機器智能機器人技術的發展
Young-Jo Cho
韓國科學技術研究委員會智能機器人收斂集群主任
Young-Jo Cho：大家好，我主要負責的是韓國通信電子研究院相關的機器人集體智慧方麵的工作。我來自於韓國，主要在電信領域，也就是我們所說的通信和IT領域有很多經驗，同時我也是韓國機器人學會副主席，在明年將會成為這個委員會主席，非常榮幸有機會和大家一起分享韓國的一些經驗，並且促進兩國合作。
我想給大家介紹一下我所做的一個五年期項目——機器人集體性智慧科技。我將會給大家介紹一下我們部門——ETRI當中機器人分部。
首先是機器人服務開放平台，當然還有核心認知和智能技術，比如芯片、傳感器、HRI人機交互。自動駕駛等等，與這方麵也有一些關係。
在應用階段我們也開發了幾款機器人，比如在城市環境當中有U-Robot，我們也開發了一些認知的個人機器人助手，比如家庭助手等等，還有一些醫院的後勤機器人，比如早期官戶（音）機器人等等。
在這個領域有非常多著名的教授，有一位女教授提到過在機器人係統當中，現在主要有幾個不同的類型，比如蜂群智能、合作型智能、協調型智能。蜂群智能是我今天要討論的主題，在更廣泛的角度來說，這種智能係統是指很多機器人的行為彼此之間會產生影響，它們是一種機器人之間的合作。在這個項目中，我們主要關注的是兩部分，比如合作式和協作式的，其中任何一個機器人都會通過數據網絡來跟其他的機器人進行溝通。
我給大家展示一些視頻。美國一些媒體也報道了集體性機器人智慧方麵的內容，我們認為未來機器人集體智慧代表了機器人係統的未來，同時為了讓這個話題在未來更有吸引力，像亞馬遜的物流體係使用大量的機器人，同時亞馬遜計劃想要在未來送快遞時用無人機，所以亞馬遜在2014年已經采用了蜂群智能的機器人。
歐盟也做的很多努力，尤其是在研發方麵投入了大量的精力，他們推出了一些集體性智能的項目，如蜂群機器人、Cooper（音）等等。
在集體性智能方麵有一個五年計劃，從2010年開始。下麵我給大家介紹一下這個項目的具體情況。
研究目標主要是希望能夠開發出核心的應用技術，適用於多集群性的、集體性智慧機器人，這些機器人可以實現協作和合作，可以在多變的環境背景下，用分布式處理器分析、識別這些信息。我們把這個項目分成四部分，集體性行為控製，把它交給了一個韓國的研究機構。在這個集體性的認知方麵主要是由首爾國立大學負責的，而集體性智能網絡是由韓國通信電子研究所負責的。在係統監控和控製方麵也是由我們來負責的。
主要有三個研究目標：集體性任務規劃及行為控製，在這裏想要達到集體性智能水平是六級，要達到的集群超過二級，我們能夠處理的任務數量是大於2個，我們所說的第二種合作性的環境認知，其中包括定位服務，比如使用無線WiFi、GPS、WLAN、Vision等等。在一些大範圍清潔使用場景下，比如機場，還有搜索救援場景當中，會使用聯網的智能機器人應用。
集體性任務規劃以及行為控製技術介紹。
首先我們定義了機器人集體智慧的層次，比如一些基本的屬性，還有一些比較複雜的自動化任務是由具有更高水平的機器人集體智慧的機器人來完成的，建立在這種前提下，我們會定義一下集體智慧的水平。比如有幾個參數，像任務複雜度、自動化程度、集體智慧當中都扮演著非常重要的角色。任務複雜度相關的有幾個要點：首先包括團隊組織、合作計劃、任務類型、機器人能力。自動化程度主要包括分配類型以及控製驅動等等。這兩點一起就能決定集體智慧的程度或者水平。
定義了七個不同層次的智慧水平（RCI）。我們剛剛開始項目的時候，處在的是第二級，簡單的團隊、單個任務、簡單同步、同質化的任務，並且人類依然會參與進來去控製機器人。團隊的組成非常簡單，也可能就是兩個機器人，這個任務類型是簡單任務，這些機器人都是同質化、類似的機器人，在人機之間仍然需要交互。
我們目標是第六級的集體智慧，什麼是第六級？會有多個任務同時進行，會要求非常緊的時間完成任務，機器人彼此之間要進行協作。要達到六級的話，要講究機器人之間的團隊合作，同時進行多任務的完成，而機器人在七級集體智慧水平上應該是不同質的機器人，就是參與這種任務的機器人是多種機器人。我們目前的目標是達到第六級。
在2007年我們處在第二級，當時都是單一任務、少量機器人、簡單任務。在2013年，實現了複雜性的集體行為控製，當時能達到第四級，第四個層次的機器人作業，是一種可協作的、可以人機共處的行為，所以它們他們是非常智能的，但它的控製模式是自主控製。在視頻短片裏，一台機器後麵跟著一個人，視覺最前方的機器人又是跟著它前麵的機器人，所以它們是可以實現人機協作的。
從這個視頻中可以有人突然介入，但是這個機器立即停止了工作，說明它能夠識別出周圍的環境，能夠判斷出在有危險的情況下必須要停止自己的作業，所以是非常好的一種人機協作。
2015年，我們達到了第六個級別的綜合智能，什麼意思？在非常大型的場地裏，可以用機器人對這個場地進行清潔，進行大掃除，我們還可以把一個地方的東西通過機器人送到另外一個地方去，可以在比較大的距離範圍和空間範圍內執行多個機器人的共同作業。每一個機器人其實都有自己分配的任務，在大掃除當中充當什麼樣的角色，有的機器人還承擔了快遞員的角色，送什麼東西，送到哪個位置，所有這些任務都可以提前進行預設。
協作機器人對於周圍環境的識別能力介紹。
這個環境識別能力也是經過了長期的發展，從最開始這個機器人對周圍環境一無所知，隻是非常機械化地重複自己分配的工作，現在我們通過C-SLAM係統開發了機器人對周圍環境的識別能力，而且它的識別速度還是非常快的，同時當這個機器人所處的位置發生變化時，還能夠自動識別，對當前位置定位。
最後把綜合智能運動到機器人裏麵去，解決了很多問題。
第一個應用，是非常完美的應用，一個地方的互聯網基礎設施遭到了破壞，網絡出現的故障，這時候出現了一位消防員，他們帶來了一些機器人，他們和機器人一起協作開展救援行動。整個地方已經被毀於一旦，基礎設施已經不複存在，他們手上拿著一些便攜式的機器人去輔佐他們，比如他拋出去的球也是一個機器人，所有這些設備並不用連接網絡，因為這個地方網絡已經崩潰了，是根據主控製中心的操作員對它進行製。所以在這樣一種強度比較大的作業當中，綜合智能就發揮了非常重要的作用。
第二個應用，有無線筆，無線錄音設備等等，是基於無線電的一種應用。
第三個應用，無縫對接的道路設計。這樣一個綜合智能可以引導機器人在正確的道路上麵行走，不至於走到一些不適合機器人行走的地方去，不會陷在夾縫裏麵。我們其實是生成一個無線電的地圖，然後對其進行分析、進行處理，了解到當地地形狀況，把這些信息發送指令到機器人身上。它可以用在非常長距離的隧道裏麵。我們有一個計算它最大可用距離的方程式，有很多參數，比如自由空間、陰影部分（不可行走部分）。
第四個應用，我們開發出了無縫道路指引係統的無線電導覽圖，所以基本上是已經到了一個綜合智能四到六級的水平。基於這個地圖，我們可以了解到這個地方的環境，然後我們以最小的能量消耗讓機器人在自由空間走最短的路線，實現效率的最大化。從語音識別到和其他機器人的聯絡與連接，這些動態圖都展示了它們作業的情況。
第五個應用，本地化協作。首先可以對自己的位置進行定位，這個定位不僅僅可以應用到常規導航裏，還可以應用到室內空間。並且可以實現室內和室外定位的對接，比如我們從室內走到室外去，或者從室外走到室內來，都是可以通過本地協作功能來實現。
第六個應用，本地協作。室內定位是基於機器人的一個定位係統，室外定位是基於常規所用的GPRS係統，兩者可以形成一個非常順暢的連接。我們可以讓這個機器人發掘最佳的路線，從室內走到室外或者從室外走到室內。
第七個應用，在我們研究中心一樓，我們自己做的一個測試，也是一個演示，講的就是路線識別的應用，完全是無縫對接，中間不會撞到任何障礙物。
我講的主要是研究開發的項目——基於網絡的綜合智能機器人技術，是由MKE和ETRI兩種技術作為支持來進行研發的，這個研發階段是2010-2015年，目前我們已經開發出了兩種核心技術，都是和綜合行為控製相關的，或者和協作環境識別相關的，並且我們已經把它應用到了一些小範圍的案例當中去。
我們還開發了一個模型，能夠鑒別機器人進行綜合智能作業的完美程度，它的級別是多少。
以上就是我的演講，謝謝各位！
本文來源於"中國人工智能學會",原文發表時間" 2016-10-23"
最後更新：2017-05-23 16:33:23