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2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR）在深圳召開，峰會(huì)由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，得到了寶安區(qū)政府的大力指導(dǎo)，是國內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級交流盛會(huì)，旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實(shí)力的跨界交流合作平臺。 CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的“頂尖”陣容，提供1個(gè)主會(huì)場和11個(gè)專場（仿生機(jī)器人，機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺，智能安全，金融科技，智能駕駛，NLP，AI+，AI芯片，IoT，投資人）的豐富平臺，意欲給三界參會(huì)者從產(chǎn)學(xué)研多個(gè)維度，呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會(huì)議內(nèi)容與現(xiàn)場體驗(yàn)。在大會(huì)次日的仿生機(jī)器人專場論壇上，浙江大學(xué)智能系統(tǒng)與控制研究所機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任熊蓉教授帶來了題為《仿人機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究》的主題演講。她談到仿人機(jī)器人的三種優(yōu)勢：更容易在人機(jī)交互中被接受更適合于人類生活環(huán)境更適應(yīng)于使用人類工具仿人機(jī)器人的研究最早可以追溯到上世紀(jì)中期，先是模擬人的手臂功能，到后來才開始對雙足機(jī)器人的研究。浙江大學(xué)于 2006 年開始仿人機(jī)器人研究，2011 年 10 月，他們對外發(fā)布一個(gè)能打乒乓球的仿人機(jī)器人，這個(gè)機(jī)器人通過外部視覺對球進(jìn)行識別和定位，進(jìn)行精確的軌跡跟蹤。今年年初，他們團(tuán)隊(duì)發(fā)布四足仿生機(jī)器人「絕影」，也引發(fā)極大關(guān)注。目前，他們圍繞機(jī)器人的高精度控制做了一系列工作，如創(chuàng)新性的彈性仿生機(jī)構(gòu)、擬人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)平衡控制，下一步，他們考慮將在輪式移動(dòng)機(jī)器人上做的一系列研究與腳足式機(jī)器人相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能移動(dòng)。以下為熊蓉教授的演講原文，雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的編輯整理。非常高興有這樣一個(gè)機(jī)會(huì)來介紹我們近期在仿人機(jī)器人方面做的工作和取得的進(jìn)展。仿人機(jī)器人是對人類的形態(tài)和功能進(jìn)行模擬的機(jī)器，可能是各種機(jī)器人中最符合大眾想象的一種。這種機(jī)器人的類人外型和功能具有多方面優(yōu)勢：一是在人機(jī)交互中，它們的外型使得人類更加愿意接受，更愿意與其進(jìn)行對話交流；第二是模擬人的雙足行走能力，我們知道人的雙足可以非常靈活地適應(yīng)各種不同的地形，包括室內(nèi)的臺階和室外不平整的環(huán)境；第三是對人的手臂和手的模仿，通過類人的手臂和手，可以讓機(jī)器人更容易適應(yīng)人類為自己設(shè)計(jì)的工具。日本福島核電站事件的時(shí)候，日本、美國、德國都曾派機(jī)器人過去，希望能關(guān)閉閥門，探測里面的情況。非常遺憾，當(dāng)時(shí)派進(jìn)去的都是履帶式機(jī)器人，雖然有一定的爬坡能力和不平整地面適應(yīng)能力，但是在任務(wù)執(zhí)行過程中還是失敗了。所以，2012 年美國 DAPRA 啟動(dòng)了 Robotics Challenge 比賽，要求機(jī)器人開著車到事故地點(diǎn)，下車找到閥門進(jìn)行關(guān)閉。機(jī)器人需要能夠找到破障工具破墻，能夠越過廢墟地帶，并且可以上樓梯。要完成這樣一系列任務(wù)，仿人外型是最能夠符合的，所以基本上所有參賽隊(duì)伍都采用了仿人型的機(jī)器人。成績最好的幾支隊(duì)伍還結(jié)合了混合式的運(yùn)動(dòng)模式，提高在平整地面上的運(yùn)行效率和作業(yè)時(shí)的穩(wěn)定性。因?yàn)榉氯藱C(jī)器人本質(zhì)上是不穩(wěn)定性系統(tǒng)，容易摔倒，有很大的挑戰(zhàn)性。機(jī)器人早期研究中，仿人的研究是分離的。最早是模擬人的手臂功能，形成了工業(yè)機(jī)器人這樣一系列的應(yīng)用系統(tǒng)。對人雙足進(jìn)行模擬的第一臺機(jī)器人于 1969 年問世，由日本早稻田大學(xué)的加藤一郎研究，用液壓驅(qū)動(dòng)，控制、供電都在體外，行走緩慢。上世紀(jì) 90 年代，日本本田研發(fā)出阿西莫機(jī)器人，于 2000 年實(shí)現(xiàn)了 3 公里/時(shí)的行走速度。除了日本以外，德國、韓國、中國、美國都開展了仿人機(jī)器人研究，其中最著名的是阿西莫機(jī)器人，最快可以實(shí)現(xiàn) 9 公里/時(shí)的仿人行走。另外是阿特拉斯，能夠適應(yīng)室外不平整地面，而且可以做后空翻的擬人運(yùn)動(dòng)。對仿人機(jī)器人的要求有靈活、快速、穩(wěn)定、高能效（即低能耗），并且逐步結(jié)合智能作業(yè)。圍繞著這些研究目標(biāo)，相關(guān)的研究內(nèi)容包括仿生機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)、身體關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、對不平整地面外力擾動(dòng)下的控制，智能作業(yè)、智能移動(dòng)等。浙江大學(xué)于 2006 年開始仿人機(jī)器人研究，2008 - 2011 年有幸承擔(dān)國家 863 重點(diǎn)課題。我們面向這樣一個(gè)本質(zhì)不穩(wěn)定系統(tǒng)，需要能在線、快速、連續(xù)地跟動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的乒乓球?qū)崿F(xiàn)交互。在這一作業(yè)里面，主要需要解決的是仿人機(jī)器人快速靈活的運(yùn)動(dòng)，全身的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，以及在手臂加速度很大，對身體有很大的反作用力，雙足的支撐力很小的情況下，實(shí)現(xiàn)平衡控制。 2011 年 10 月，我們對外發(fā)布了一個(gè)仿人機(jī)器人，這個(gè)機(jī)器人身高 1.65 米，重 56 公斤，共有 30 個(gè)自由度，通過外部視覺對球進(jìn)行識別和定位，進(jìn)行精確的軌跡跟蹤。視覺識別預(yù)測時(shí)間誤差在 4 毫秒內(nèi)，距離誤差在 1 厘米內(nèi)。他的手臂速度比較快，可以正反拍交替，也能適應(yīng)不同的球速（從 3 米/秒到 12 米/秒）。我們發(fā)布以后得到廣泛關(guān)注，第一位來我們實(shí)驗(yàn)室跟它對打的老先生來自山東威海，他一開始不是很相信，跟這個(gè)機(jī)器人對打了一個(gè)多小時(shí)。我們也做了雙機(jī)器人的對打，比起與人對打，雙機(jī)器人對打比較簡單，人可能會(huì)忽前忽后、忽快忽慢，機(jī)器人打球的時(shí)候是無法移動(dòng)的。我們也參加了一些國家的展會(huì)，美聯(lián)社、路透社、美國地理頻道等都為我們做過專題報(bào)道。我們當(dāng)時(shí)完成的技術(shù)，包括對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的識別、預(yù)測，以及機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中如何確定跟球、桌之間的關(guān)系，實(shí)時(shí)自定位。還有如何做到質(zhì)量輕、剛性強(qiáng)、速度快，如何提高機(jī)器人的控制響應(yīng)能力，多關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃能力和穩(wěn)定平衡控制。仿人機(jī)器人是很好的技術(shù)平臺，里面的視覺識別、手臂規(guī)劃和自平衡技術(shù)都可以推廣到不同的系統(tǒng)里。當(dāng)然，這里還存在很多問題和遺憾。第一，腿足運(yùn)動(dòng)方面，我們的速度還是比較低，跟國際頂尖水平相比有較大差距；穩(wěn)定性和適應(yīng)性也比較差，如果地面不平整或者行走過程中有人推一下，機(jī)器人會(huì)很容易摔倒。第二，有很多人問我們機(jī)器人能不能打旋轉(zhuǎn)乒乓球，目前可以做到低速旋轉(zhuǎn)，但如果是高速旋轉(zhuǎn)，預(yù)測誤差會(huì)很大。第三，機(jī)器人基本上是在固定球桌的環(huán)境里，還沒有實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境的智能移動(dòng)。2012 年開始，我們主要圍繞前面兩個(gè)問題在進(jìn)行研究，現(xiàn)在在開展第三方面的工作。在腿足運(yùn)動(dòng)方面，我們主要提升的是對未知地面和外力擾動(dòng)的自主適應(yīng)能力，另外希望機(jī)器人從行走變成跑跳，提高行走速度。之前系統(tǒng)適應(yīng)性差的核心原因在于我們采用了高精度位置控制方法，這要求我們的機(jī)械結(jié)構(gòu)必須具有足夠的剛性，運(yùn)動(dòng)模型要足夠精確。這種剛性結(jié)構(gòu)使得地面反作用力直接傳到機(jī)器人身體上面，從而導(dǎo)致它非常容易不穩(wěn)定。我們也知道這樣一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)很難精確的建模。由于對 ZMP 模型的依賴，我們發(fā)現(xiàn)它要求支撐域很大，而且它的控制比較難以融合。我們看一下人是怎么做的。動(dòng)物運(yùn)動(dòng)的基礎(chǔ)是由力控制的，人的行走并不是剛性作業(yè)，很多柔性的肌腱、韌帶、脊椎，都對我們的行走起到非常大的作用。因此，在這樣的分析之下，我們 2012 年開始把高精度位置控制的思想完全摒棄掉，用柔性力矩控制做新一代的仿人機(jī)器人，開始彈性仿生機(jī)構(gòu)研究，模擬人的力控運(yùn)動(dòng)規(guī)劃以及運(yùn)動(dòng)動(dòng)態(tài)平衡控制，提升穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)跑跳運(yùn)動(dòng)，有效降低能耗。我們在這里用了 SEA 關(guān)節(jié)，這是 1991 年由 Pratt 提出的。我們主要設(shè)計(jì)了新的平面扭簧，根據(jù)關(guān)節(jié)的彈性需求進(jìn)行靈活的調(diào)整，并可以嵌入到關(guān)節(jié)中。在關(guān)節(jié)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，我們做了力位混合控制，在力矩控制基礎(chǔ)上結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卡爾曼濾波的方法進(jìn)行位置和速度控制，特別是提高負(fù)載和相位變化自適應(yīng)。我們模仿人的腿設(shè)計(jì)單腿機(jī)器人，在小腿和大腿上，除了關(guān)節(jié)里面有彈性單元，還增加了彈簧，模擬人的肌腱，減少地面的沖擊，降低對關(guān)節(jié)做工的要求。我們首先實(shí)現(xiàn)了單腿的跳躍，這里借鑒了人的運(yùn)動(dòng)方式。對于人的運(yùn)動(dòng)，我們用運(yùn)動(dòng)捕捉儀進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取和分析。我們發(fā)現(xiàn)人在運(yùn)動(dòng)的時(shí)候，各個(gè)關(guān)節(jié)的協(xié)調(diào)性有一定規(guī)律。在跳的時(shí)候，落地壓縮和落地伸展過程中，膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)的角速度是相反的。我們模擬人的特性，以能量最優(yōu)做各關(guān)節(jié)彈性最優(yōu)的匹配，能夠降低能耗。在軌跡規(guī)劃的時(shí)候，我們也兼顧到能耗和姿態(tài)平衡。原來的軌跡比較機(jī)械，優(yōu)化之后自然地形成了擬人的收腿動(dòng)作。下面是 2014 年實(shí)現(xiàn)的單腿跳躍機(jī)器人，跳躍高度達(dá) 35 厘米，超過了當(dāng)時(shí)做的最好的 ETH，人是 0.2，我們單腿做到 0.29。在單腿基礎(chǔ)上我們研究了雙足的運(yùn)動(dòng)。我們也是用虛擬模型進(jìn)行身體軀干的控制，因?yàn)槿嗽谛凶哌^程中往往是對自己的軀干進(jìn)行控制，根據(jù)軀干的控制來生成腿的運(yùn)動(dòng)。這也是國際上常用的一種方法，我們進(jìn)一步把人的運(yùn)動(dòng)特性，速度和步長之間的關(guān)系融合進(jìn)去，從而適應(yīng)不平整地面和外力擾動(dòng)。我們根據(jù)力的規(guī)則，采用地面沖量模型，通過仿真獲得沖量輪廓，再延伸到實(shí)物機(jī)器人上，用機(jī)器人學(xué)習(xí)的方法來調(diào)整沖量輪廓，在運(yùn)動(dòng)的時(shí)候?qū)_量輪廓進(jìn)行跟蹤。在動(dòng)態(tài)平衡控制上，我們一個(gè)主要工作是動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)在線辨識。因?yàn)闄C(jī)器人在運(yùn)動(dòng)過程中特性總是在發(fā)生改變，這些小的改變可能對控制造成很大影響，作業(yè)時(shí)也可能產(chǎn)生質(zhì)量變化?；诖耍覀冏隽藙?dòng)力學(xué)模型參數(shù)在線辨識，適應(yīng)質(zhì)量的變化和外力的擾動(dòng)。在多模型融合的柔性平衡控制上，我們采用 CP 點(diǎn)+飛輪模型+虛擬力控制的方法，當(dāng)存在外力擾動(dòng)的時(shí)候，通過踝關(guān)節(jié)和身體關(guān)節(jié)實(shí)現(xiàn)平衡，在運(yùn)動(dòng)的過程中可以通過跨步策略實(shí)現(xiàn)平衡。最后，在跑跳過程中如何去實(shí)現(xiàn)平衡控制，這個(gè)方法比較復(fù)雜，這里就不展開了。我們目前實(shí)現(xiàn)的雙足仿人機(jī)器人與前一代相比速度更快，達(dá)到 3.6 公里/時(shí)，在行走中融合了跑跳的模式，可以實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外行走，機(jī)器人現(xiàn)在是全盲行走，由于落腳點(diǎn)的調(diào)整，方向會(huì)走歪，我們有柔性控制的方法，當(dāng)它走偏了，人拉一拉它，又會(huì)走回正道上。在這個(gè)過程中我們也與企業(yè)有著合作，研發(fā)出四足機(jī)器人，并在今年春節(jié)之前為慶賀狗年進(jìn)行了發(fā)布。這里有很多基礎(chǔ)的方法和原理是類似的，不過在具體的實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)上不同。這個(gè)機(jī)器人可以達(dá)到 6 公里/小時(shí)的行走速度，能夠適應(yīng)不平整的地面以及雪地、冰地。在人揣它的時(shí)候，它也不會(huì)倒，當(dāng)然，揣得太大力還是會(huì)倒。SpotMini 也有做這方面的研究，從運(yùn)動(dòng)的靈活性來講，SpotMini 做得非常好。我們在高速旋轉(zhuǎn)乒乓球上做了準(zhǔn)確預(yù)測和運(yùn)動(dòng)決策方面的工作。航空航天的太空垃圾很難捕捉，因?yàn)檫@是翻滾的目標(biāo)，模型非常復(fù)雜，有很多的量我們沒有辦法預(yù)先得到，也很難觀測。我們以旋轉(zhuǎn)飛行乒乓球作為類似的對象來開展這方面的研究。我們對球上的自然標(biāo)記進(jìn)行識別、定位、跟蹤，把數(shù)據(jù)擬合起來，計(jì)算它的旋轉(zhuǎn)方向和旋轉(zhuǎn)速度，在國際上首次實(shí)現(xiàn)了對高速旋轉(zhuǎn)乒乓球的準(zhǔn)確預(yù)測和接打。在這個(gè)基礎(chǔ)上，我們進(jìn)一步研究了不看球上的標(biāo)記，只是看它的空間飛行位置來預(yù)測旋轉(zhuǎn)飛行軌跡。這依賴于我們對飛行模型和碰撞模型的準(zhǔn)確建模。我們改變了原來離散的模型，推導(dǎo)得到了連續(xù)的模型，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法得到模型的系數(shù)，對 700 多個(gè)球預(yù)測的精度（5 厘米內(nèi)）達(dá)到 95.55%。現(xiàn)在我們基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行回球決策。下一步，除了這些方面的工作，我們也在考慮把原來輪式移動(dòng)機(jī)器人上做的一系列技術(shù)（環(huán)境感知、大范圍環(huán)境地圖構(gòu)建、對地圖中各種障礙物的識別、機(jī)器人導(dǎo)航、定位）跟腿足式機(jī)器人結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)在環(huán)境中的智能移動(dòng)。

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仿人機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究