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在CCAI 2016中国人工智能大会上,李泽湘教授从机器人技术的理论角度出发,分享了机器人技术与人工智能技术需要相互配合,共同推动人类社会进步的看法。同时,他还总结了机器人技术产业化的三点经验:1、培养创新创业人才;2、找准大目标;3、为有志创业的青年提供合适的创业环境。

 

机器人的理论挑战

       李泽湘首先介绍了一些关于机器人数学理论的挑战和研究。他表示,关于机器人本身的研究,最重要的就是关于机器人运动状态的数学模型。机器人的运动状态千变万化,弄清楚这些机器人运动的状态空间,并建立相关的合适的数学模型是建立良好的机器人控制系统的关键。目前机器人的控制中所面临的主要挑战类型有: 旋转运动的状态空间,以及基于此的动力学、稳定学。

工业机器人的状态空间 

       机器手,由于手需要的灵活度很高、要完成的任务非常多,所以其控制也很难,很需要建立合适的数学模需要进行三维运动的机器人,其状态空间也是相当复杂的人体(或其他动物)的关节结构中有一些是非常奇妙的,比如肩关节有一个正负90度的旋转空间,建立这些关节的模型以及分析其控制机理也是很不容易的。

       高端制造业中机器人的状态空间,同之前的相比又是一个新的挑战。

       非完整约束的运动规划,这类运动中通常有一定的约束条件,比如如何去灵活的操作一支笔、一个物体?一只猫如何在落地时角动量守恒的情况下自动调整姿态四肢落地?这是一种数学问题,搞清楚这些问题的数学模型,再在上面做规划、做控制,才能将其应用到机器人中去。

       制造中产生的误差和质量问题也是一个会影响控制效果的问题。目前我们需要一个基于数学模型的产品质量标准来界定机器人产品的合格度,为将来更大规模的制造做准备。大部分机器实际上都有各种各样的误差(包括制造设备),如何去定位它与它加工工件的相互关系?这也是一个问题,这些质量标准、公差标准都需要用数学模型来准确的定义、检测。

       最后,目前的一些机器人已经不再是单独行动,可以预见未来会有更多机器人协作的情况出现。而机器人与其他设备在同一个环境下工作时、有两个手臂的机器人行动时的状态空间是什么,更复杂一点,一个工作单元中有多个机器人、多种传感器、各种各样的其他设备时,作为一个合作体,它们的状态空间怎么去描述?

       针对这些问题,李教授介绍了机器人的微分几何理论,将单体的运动考虑成一个微分结构,这个微分结构是由一个微分流形加一个单位球构成的,比如地球,将地球上所有的点表示出来的坐标方法、以及有多个坐标点时它们之间的关系集合到一起,就是地球的微分结构。而这些表示坐标的方法就是微分流形。对于机器人来说,利用欧氏空间的几何特征,对机器人的运动做一些极大极小值的优化,就是这个理论的关键。