深度解读美国服务机器人技术路线图

国的课堂。机器人把学术的概念植入课堂中，同时在所有K-12和大学教育中使用。机器人提供给学生可以接受的集成手段，调查数学、物理、计算机和其他STEM学科的基本概念，同时使教师能够同时介绍设计、创新、问题解决和团队的概念。机器人课程已经发展起来，教师也已经通过培训。每年，全国范围的机器人比赛成绩都会被保存。大概最知名的机器人竞赛项目就是由FIRST创办的了，它建于1989年的非盈利组织，用于激发年轻人成为科学和技术的领导。作为一种衡量机器人比赛普及程度的指标，FIRST希望能有超过32万名学生参加这一竞赛。更为显著的是， Brandeis大学的一项调查发现，在类似的背景和学术经历的情况下，FIRST比赛的选手追求科学和技术的比例，是非FIRST比赛选手的两倍。尽管已经取得了很大进步，但当前的进步也只是机器人对教育潜在影响的一层表皮。为了更充分地发掘这种潜能，面向学生和教师的机器人需要更容易接近、更便宜且更容易使用。

　　● 本土安全和防卫

　　当机器人技术用于国土安全和防卫时，它作为一项创新技术，为搜寻、救援、侦查、防爆、火源检测以及其他应用，提供多样化手段的同时也提高了任务的可行性。无人侦查，探测及反应系统利用机器人平台、固定传感器、命令和控制网络系统，来监测和巡逻数百英里长的恶劣边界地形，寻找并定位化学 /生物/辐射/核/爆炸威胁，同时调查边境、电厂和机场的广阔周围环境。这样的系统能使安保人员自动检测潜在危险，从安全距离外观察危险物，有必要的话可以提供初始的破坏和封锁危险物存放地。其他装备红外摄像机、夜视传感器和毫米波雷达的便携机器人已经用于搜寻灾难现场幸存者，比如世贸中心。

　　能力路线图

　　图1：左栏中的基础研究领域持续的进步，将促进大量的基本功能的发展，如图中栏内容。右栏是这些功能一次在应用领域中的进展。

　　为了使服务机器人能够解决上述问题， 我们给出了必须面对的主要挑战以及必须培养的关键能力。图1概述了计划路线以及本文档的其余部分。图中，右栏列出了应用领域，其中有许多之前的方案中已描述过。只有当自主机器人同时具有相当一部分技术能力时，这些应用领域才算是取得了重要进步。这些能力被列在图片的中栏。为了达到机器人技术所要求的水平，在一系列基础研究和技术方面，都需要进行持续的投入研究和发展。

　　● 移动和操作

　　自主服务机器人通过在他们的工作环境中运动、并与环境相互作用来完成任务。这些运动和物理作用，需要通过改变机器人的位置和在环境中的移动来实现。任务的完成很可能需要复杂的运动和交互程序：机器人可能需要从一个房间移动到另一个房间，或者需要它打开门、爬楼梯、使用电梯、清理路径中的障碍、去除障碍物或者使用工具。为了具有这些能力，需要机器人技术在传感、控制和认知方面的大量实质性进步。服务机器人带来的问题只能通过综合方案解决。

　　机器人走到不同楼层房间去取箱子，应该考虑到该任务的难度取决于箱子的大小，并且要找到好的抓持方式，举起箱子，通过狭小的空间，躲避环境中机器人不得不越过的其他目标。为了推动箱子（或者举起它），机器人需要估算自己的能力，空间的几何关系，驱动和关节的约束，以及运动过程中接触的动力学和摩擦。

　　为了得到自己的动作和运动的程序运行方式，机器人需要熟悉它的周围环境，因为并不是所有所需的信息都能被提供。因此，机器人运行在非结构化和动态的环境时，需要具有在环境中感知对象和计算其属性的能力。"语义映射"，为机器人提供了完成一个任务所需的环境。目标检测和识别以及相关的感知能力，则提供了语义映射、导航和目标操作的能力。

　　在5年、10年、和15年内，通过持续的研究和发展，下面的目标可能实现：

　　·5年：机器人在实验室中利用多样化的研究机制，在非结构化的二维环境中安全和稳定地导航，实现简单地选取和放置任务，相关的目标为简单的机构且具有特定的属性。机器人通过探测和相互作用以及人类的指令，生成环境语义地图。他们能够推断出复杂的任务，比如移除障碍物、打开柜子等等，从而进入其他的目标。

·10年：给出一个环境静态部分的大概和可能的不完全模型（可能给出一个互联网数据库等），服务机器人能够可靠地规划执行一个任务。定向运动机器人能建立起对环境的深度感知，构建自己物理动作和理解指令。机器人通过上下楼梯完成对多层环境的导航，也会通过修改环境增加实现任务的机会 （例如移除障碍物、清理障碍、打开灯），检测和恢复一些故障。服务机器人