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人形机器人进入太空

NASA 预期于2010年9月利用发现号航天飞机将人形机器人Robonaut 2(简称R2)送进国际太空站。

R2由NASA与General Motors联合研发,重约140公斤,由似人头部、具备高度灵巧双手的躯干构成,外型有点像星际大战电影里的C-3PO。

R2登上太空站后,将加入太空站原有的加拿大制机器人Dextre,Dextre安装在太空站外部,代替需要太空漫步的航天员执行任务。R2则被限制在Destiny Lab内进行测试。

NASA拟利用STS-133任务测试机器人在微重力、宇宙辐射与电磁干扰环境下的性能。

研发团队希望未来R2能执行国际太空站上的所有工作,例如为航天员准备科学实验,或简单的操作吸尘器等。

参考信息:
NewScientist: NASA’s android astronaut assistant prepares for launch
NASA OUTLINES BIG PLANS FOR HUMANOID ROBOT
NASA to Launch GM Co-Developed Robot to International Space Station

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卫星修复机器人

NASA正在研究卫星修复机器人商用的可能性。从目前来看,许许多多的卫星是由于在其他电子器件或系统错误发生之前由于燃料用完而报废,而这是完全可以修复的。相关信息参见:NASA grooming satellite repair-bots

机器人系统的学习技术

下面是摘自IEEE机器人学习技术委员会(IEEE Technical Committe On Robot Learning)的一段话:

Learning techniques are increasingly being used in todays’ complex robotic system. Robots are expected to deal with a large variety of tasks, using their high-dimensional and complex bodies, to interact with objects and humans in an intuitive and friendly way. In this new setting, not all relevant information is available at design time, thus self-experimentation and learning by interacting with the physical and social world is very important to acquire knowledge.

A major obstacle, in high and complex sensorimotor space, is that learning can become extremely slow or even impossible without adequate exploration strategies. To solve this problem, two main approaches are now converging. Active learning, from statistical learning theory, where the learner actively chooses experiments in order to collect highly informative examples, and where expected information gain can be evaluated with either theoretically optimal criteria or various computationally efficient heuristics. The second approach, intrinsically motivated exploration, from developmental psychology and recently operationalized in the developmental robotics community, aims at building robots capable of open-ended cumulative learning through task-independent efficient exploration of their sensorimotor space and to refine our understanding of how children learn and develop.

Although similar in some aspects, these two approaches differ in some of the underlying assumptions. Active learning implicitly assumes that samples with high uncertainty are the most informative and focuses on single tasks. On the contrary, Intrinsic motivation has been identified by psychologists as an innate incentive that pushes organisms to spontaneously explore activities or situations for the sole reason that they have a certain degree of novelty, challenge or surprise, hence the term curiosity-driven learning sometimes used.

ICRA2009上各种各样的机器人

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ICRA2009已经在日本神户结束,在本届机器人技术大会上,展示了各种各样的机器人新技术。下面列举一二。

Pennsylvania大学的研究者带来了RiSE3,一种既能够在地面上蹦蹦跳跳,又能够爬树的四条腿的机器人(如左图),RiSE3的设计和制作来自于Boston Dynamics,就是BigDog的东家。RiSE3的前腿很长,能够抱住电线杆,它爬树的速度能够达到每秒钟21厘米。为了保持体力,它还能够在树上休息呢。

另外一个机器人是来自Minnesota大学的Adelopod,它大小跟一个随身听差不多,即没有腿,也没有轮子,而是利用一对12厘米长的杆臂翻滚着前进。这种运动方式既简单又有效,还节约能源。Adelopod所在的研究所Center for Distributed Robotics还开发了许多其他运动方式的机器人。

德国Technical University of Munich开发的一个漫游机器人更加有意思,它既不依靠GPS,也不依靠地图,而能够在城市中找到想要去的地方。那它到底是怎么走的呢?最简单,就像我们人类一样,它是一边走一边向路人问路,从而到达目的地。当然,它对走过的路,会建立起自己的地图,以便重复使用。它的这种方式太像一个人了。

波士顿大学的自动汽车系统也能够在繁忙的城市中穿行,Robotic Urban-Like Environment (RULE)系统能够让汽车听懂人类简单而高级的命令,如:“带我到某个地方”,在研究者建立的微型城市系统中,它们不仅能够安全地到达目的地,还能够选择正确的路线,自己停好车,在行进过程中,还能够遵守交通规则。

来自ETH Zurich的机器人汽车其实是一种辅助驾驶装置,把它放在车顶上,它能够帮助你留意周围的行人和其他障碍物,并预测他们的行动轨迹,以便你能够避开他们。有了它,能够帮助你发现潜在的危险环境。

机器人要想融入到我们的日常生活中来,安全问题必须是要考虑的一个首要问题,German Aerospace Center (DLR)设计了许多机器臂与人的碰撞实验来研究机器人与人的碰撞事故,包括头部,胸部的撞击。就像汽车的碰撞实验一样,机器人在走进人类生活之前,必须对它的安全性进行试验,以保证它是安全的。这也是该项研究的出发点。

当然,还有其他各种各样的机器人,如:在办公室中收集空咖啡杯的机器人picks up empty coffee cups from around an office;模仿人怎样旋转一个皮萨mimics how a human spins pizza;还有制作冰雕的机器人watch a video

机器人科学家

通常,机器人是用来代替人的体力劳动的。但是最近科学家的研究使机器人成为一个科学家。

机器人Adam可以自行设计生物试验并获得实验结果:The Automation of Science
http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/85

还有一个系统能够推算出非线性动态系统的运动方程,如观测两级摆运动推算出Hamiltonian函数:Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data
http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/324/5923/81

让机器人具有正确的眼神

robot_x220 如果希望机器人能够真正的融入人类的日常生活中去,它们应该具有另人容易理解的直观的动作和行为。

在最新的拟人机器人研究中,机器人认知和模仿人类那种微妙的非言语的交流方式:如眼睛的移动(眼神),身体接触,手势等等。机器人掌握这些社交技能使得其更容易被人接受。

卡耐基梅隆大学的研究者们与来自其他大学的研究者一起,研究了机器人在与多个人会话中的眼睛运动。其目的就是要让机器人用人类自然的方式与人类进行交流。

相关报道参考:http://www.technologyreview.com/computing/22271/

在线课程学习

http://see.stanford.edu/see/courses.aspx
斯坦福大学的一个在线学习,主要是关于计算机科学、人工智能和线性系统和优化方面的课程。特别地有一门课程Introduction to Robotics,值得关注。

http://www.hp.com/go/learningcenter
HP的学习中心,主要是关于计算机和网络方面的。

机器蜻蜓

一直以来,许多研究者都致力于微型飞行机器人的研究。而这样的飞行器需要能够自主巡航、携带重物、特别地要能够有足够的效率飞行足够长的时间。部分研究者认为,要做出这样的微型飞行器,蜻蜓是最好的榜样。

蜻蜓是少数用独立的四个翅膀飞行的生物,使得它们能够灵活快速地随意盘旋、改变方向。为了研究蜻蜓这种飞行方式,英国和德国的研究者们仿造出机器蜻蜓,来研究在不同的拍打循环中,翅膀上下的气流变化。它们发现下面的翅膀如果比上面的翅膀拍打得稍微早一点,那么双翼能提供更多的提升力。相对于单翼,提升同样质量的重物要节约大概22%的动力。

尽管模仿蜻蜓的机敏的飞行机器还没完全成功地制造出来,但是我们期待着用四个翅膀灵活的飞行机器人的出现。

相关新闻连接:http://www.technologyreview.com/Infotech/20886/

一种新颖的爬墙机器人

美国一研究组织SRI International新开发的一种爬墙机器人通过促进墙表面的静电电荷来工作,按照研究者的说法,“它的独到之处在于技术,而不是机器人”。

相关新闻链接:
http://www.technologyreview.com/Infotech/20831/

凤凰号火星着陆机器人

凤凰号火星探测机器人(Phoenix Mars Lander)已经成功着陆在火星北极点附近,并开始往回传输照片。 而且,也许它已经在火星上找到了疑似冰的物质(Science News articleNASA new release)。坏消息是,凤凰号似乎发生了一些短路问题,不过NASA的科学家们说不太严重,他们能解决这个问题。凤凰号机器人上有许多装备,包括:an arm camera, a stereo imager, a microscopic imager, meteorological sensors, and electrochemistry sensors

相关新闻链接:
http://www.nature.com/news/2008/080527/full/news.2008.857.html