人工智能AI在机器人运动控制范畴盘点简介

时间：2022-12-31 18:34:27     来源： wwwkaiyun.com

                                                                                            

　　的运动控制，一向阻挠机器人工业开展的老大难问题，迟迟没有得到很好的处理。即使是代表机器人最高水平的波士顿动力，其机器人离有用也还远。

　　杂乱机器人的运动控制，一向阻挠机器人工业开展的老大难问题，迟迟没有得到很好的处理。即使是代表机器人最高水平的波士顿动力，其机器人离有用也还远。近两年开展迅猛的AI，俨然如万金油般，被用在各种当地，天然也包括机器人控制范畴，而且好像取得了不错的作用。前端时刻，UCberkely的强化学习专家Pieter Abbeel创办了EmbodiedIntelligence，事务更是直接涵盖了VR、AI、机器人三大热门。

　　为了搞清楚VR、AI等新技能如安在机器人控制范畴运用，本文依据一些相关论文和揭露材料，包括Pieter Abbeel的讲演，对VR和AI在机器人控制方面的运用进行了简略整理，发现AI和VR等在机器人控制等方面仍是有真实的运用，只不过离取得实质性打破，还有适当长的间隔。

　　许多机器人的研讨方针许多是模仿人的智能，所以研讨人的控制体系，关于机器人有很大的学习含义。人体的神经体系由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等一起构成，杂乱而又完善。人体神经体系包括中枢神经体系和周围神经体系。中枢神经体系由脑和脊髓组成，是人体神经体系的最主体部分。周围神经体系是从脑和脊髓宣布的散布到全身遍地的神经。许多的神经元存在于神经体系遍地，构成神经网络。

　　脑干和脊髓：归于最低层，担任运动的履行，详细控制肌肉的骨骼的运动，由脑干和脊髓完结。

　　三层对运动的调控作用不同，由高到低，低层接纳高层的下行控制指令并详细完结。大脑可直接也可直接的经过脑干控制脊髓运动神经。

　　如果把机器人与人进行类比，机械臂控制器就类似于人的脊髓，担任控制电机（肌肉）和机械组织（骨骼）的详细运动，多足机器人的运动控制器，就类似于人的小脑，担任控制平衡和和谐。而机器人的操作体系层，则类似于人的大脑，感知和认知国际，并下达各种杂乱的运动方针。

　　依据以上类比，参照现在的各类机器人的状况，机器人的运动控制大约能够分红4种使命：

　　脊髓控制——机械臂运动的根底控制。工业机器人，各类机械臂，无人机的底层运动控制等面对的首要是这类问题。

　　小脑控制——多足机器人的平衡和运动和谐控制。这块现在是机器人控制仍未打破的难点，现在做的最好的显然是波士顿动力。

　　大脑控制——环境的感知。首要是扫地机器人、无人机等底层运动控制现已封装好的机器人的导航和途径规划。需求经过环境感知，对本身和方针进行定位、导航和运动规划。

　　大脑控制——环境的认知和交互，也便是机器人详细履行交互使命，如控制机械臂抓取物体，履行操作等。这是服务机器人需求打破的重要问题。

　　脊髓控制的两种典型的运用是机械臂途径规划和无人机的飞翔控制。这类问题归于传统主动控制理论，以数学和动力学建模为根底，开展了许多年，现已有了十分齐备的理论和实践根底，也取得了很好的作用。尽管深度学习在最近很热，理论上也能够用于这类控制。但现在在这类根底控制范畴，并没有运用。首要原因或许有：

　　1）工业机器人高精度重复特定动作等，依据主动控制理论现已能从数学上很好的处理，且由于了解原理，归于白盒体系。已然有牢靠的白盒方案，没必要换成黑盒的神经网络控制体系。

　　2）工业机器人等运用范畴，对控制算法安稳性要求很高。而作为黑盒方案的神经网络控制体系，数据上还无法证明其安稳性。神经网络控制器一旦产生问题，难以进行解说和改善。

　　3）神经网络算法依据许多数据练习，而现有的运动控制中，比如飞控，拿到实践实验数据的本钱高，许多数据的获取十分困难。

　　小脑控制典型问题是类人型双足和多足机器人的平衡和运动和谐控制问题。这方面一向是依据传统控制理论在进行研讨，不过由于比较于机械臂或无人机，其运动的自由度高许多，难度很大。双足类人机器人给人大多数的形象仍是运动缓慢、生硬、站不稳。波士顿动力的Altas、大狗等现已是在这方面最先进的，波士顿动力学公司并未发布他们运用的技能，但谷歌工程师Eric Jang表明，依据从讲演得来的信息，BD的机器人控制战略运用依据模型的控制器，并不触及神经网络相关算法。

　　首要的场景是服务机器人的途径规划、无人机方针追寻、工业机器人的视觉定位等，经过感知环境，给封装好的运动控制体系下达方针运动指令。

　　环境感知过程中的方针辨认，如无人机方针的辨认和追寻等，有神经网络的协助，能够辨认的更精确，现已在大疆等无人机上运用。

　　现在机器人的定位导航，首要依据盛行的vSLAM或激光雷达SLAM技能。干流的激光雷达方案大约能够分三步，中心部分环节或许触及到一些深度学习，大部分内容并不触及深度学习相关。

　　第一步：SLAM，构建场景地图，用激光雷达构建场景的2D或3D点云，或许重建出3D场景。

　　第二步：构建语义地图，或许会对物体进行辨认和切割，对场景中的物体进行符号。（有的或许略过这一步）

　　典型运用场景：机械臂抓取方针物体等。与环境的交互，一向是传统主动控制难以处理的问题。近年来，以强化学习为根底，AI相关技能用在了这类问题上，取得了必定的研讨进展，但是否是未来的干流方向，仍存在很大争议。

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