【安防展覽網 新聞】人類有能力在行動之前思考他們的行為。例如，如果某個人要踢球，他們可能先思考球在哪里，以及如何將球移動到新位置。機器人(特別是那些沒有配備人工智能的機器人)通常無法做到這一點，因為它們通常被提前編程來執行簡單的任務。而與工業機器人一起工作的人類則要遠離這些機械臂，以保障自身的安全，通常是工業機器人被隔離起來。
波士頓初創公司Realtime Robotics卻打破這種隔離，完成了對機器人的“攔截”，如下圖所示，試驗人員在機器人抓住物體移動式，伸手去攔截它的動作，值得慶幸的是，機器人停了下來，并靈巧的在伸出的手臂周圍移動，然后整齊地將物品放在盒子里。
正常運行的機器人
“繞行”的機器人
這種適應性可以證明對機器人行業非常有用，目前，機器人可以與人一起工作，但它們往往是低功耗，不和有限的使用。強大的工業機器人仍然必須在非常控制的環境中工作，遠離柔軟，易碎的人類。
“即使你不擔心讓人類接近機器人，你也可能想要修改你的手機而不需要引入技術人員的費用，”Realtime Robotics的機器人工程師兼聯合創始人Sean Murray說。
機器人的運動問題
對于機器人來說，運動規劃看起來很困難，部分原因是每個關節都為必須執行的計算增加了額外的維度。
許多公司正試圖找到解決“繞行”這個問題的方法。有些公司正在測試傳感器，在發現障礙物，以阻止強大的機器人進入預定軌道。Realtime Robotics正試圖通過為機器人提供穿越現實世界所需的低級智能來進一步發展。這是人類和動物在移動手臂或腿部時理所當然的身體意識。
在Realtime的多個實驗室里，工業機械手正在測試開發的新芯片的功能，當連接到3D傳感器時，該芯片可讓機器快速考慮一系列不同的動作，有效地“想象”結果，然后選擇適合手頭任務的動作。在一個房間里，可以看到兩個機器人表演了團隊合作的運動技巧，彼此滑動，偶爾交出物品。
“根本的挑戰是機器人是如此愚蠢，”Realtime的創始人兼機器人，以及羅德島普羅維登斯布朗大學的助理教授George Konidaris說。“我們擁有這種基本的運動能力，而機器人卻沒有。”
模仿人類的舉動
該公司的芯片在相對簡單的運動規劃算法背后增加了數學計算。通過這種并行運行計算，專用芯片的執行速度比普通計算機芯片快10,000倍，同時功耗也更低。
大勢所趨的是，軟件和硬件的進步逐漸開始增加機器人的智商，也許為更強大的工業機器人鋪平了道路，這些機器人可以以強大的新方式使用。更智能的機器人可以坐在人員旁邊的生產線上，不管出現的是什么物體，都不會意外傷害任何人，并且弄清楚如何抓取物體。這將有助于加速許多行業的自動化改造。
麻省理工學院Lozano-Pérez補充說，更好的運動規劃對于機器人技術的未來將是至關重要的。“任何有意移動以達到目標的機器人好考慮一下它應該如何移動，”他說。“挑戰在于，當環境混亂時，運動規劃很慢，特別是當機器人有很多自由度時。”
該技術還有另一個巨大的潛在應用：自動駕駛車輛。
就像機器人需要計劃其運動一樣，如果要避免碰到東西，自動駕駛汽車需要快速決定安全的障礙路線。 Realtime已經開發了一個版本的芯片，考慮到這一點。芯片應該讓自動駕駛車輛迅速適應道路上的并發癥，或許讓它們更安全。
個測試將決定機器人手臂制造商們是否使用Realtime的技術，目前已經有幾個人正在測試它。“終的成功將取決于它的整合方式，”麻省理工學院Lozano-Pérez說道。 “但在我看來，它為機器人系統設計開辟了新的可能性。”
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