人工智能和机器人与太空研究的结合—在太空中感知自己

概要：为了让宇航员在空间站充分利用为其开发的各种工具和设施，该团队正在共同建立一个具有类人结构的机器人，如机器手臂和机器手。 来源：德克萨斯农工大学 2017年3月 21日为了保证人类的安全，机器人通常被用于执行人类的手臂不能触及的任务，比如经常被用于揭开覆盖在倒塌事故中受难者身上的瓦砾，然后将其带到安全地带。现在，这些机器手甚至还可以触及外太空。 德克萨斯农工大学计算机科学与工程系教授Dezhen Song博士正在与NASA的约翰逊航天中心开展合作项目，为宇航员机器人（Robonaut）开发同步定位与地图建立算法，以更好地利用宇航员在外太空的时间，并代替人类执行危险任务。 为了让宇航员在空间站充分利用为其开发的各种工具和设施，该团队正在共同建立一个具有类人结构的机器人，如机器手臂和机器手。但是，由于缺乏GPS信号，目前的Robonaut原型机不能在国际空间站（ISS）中定位自己。 目前，Robonaut执行的大多数任务仅受限于其附近的范围。为了实现其更多的功能，例如在国际空间站内运输物品或执行空间站外部仪表板维护任务，机器人需要围绕国际空间站外移动。这也意味着它必须为自己建立一个被派遣环境的地图模型，并能在环境中定位自己。在机器人领域，这被称为同时定位和映射（SLAM）。 “SLAM是机器人感知能力的一部分，”宋说。“我们研究尝试为机器人提供更好更准确的信息，以加快其决策过程，这样，可以开发出更多各种不同用途的智能机器人，如果成功，我们可以显著增加机器人处理不同环境的能力，这将对制造业，人们的日常生活，国防等诸多领域产生重大影响，这些领域可以从移动式机器人的日益增长的能力中获益。” 对如何实现机器人的各种应用来说，如何实现可靠的，低成本的SLAM能力一直是个障碍。与激光测距仪相比，相机是一种低成本传感器，但使用相机有缺点，在计算立体信息时的它受到照明状况和基线的限制。由于相机测量的是相对尺寸而不是真实尺寸，因此测准距离很难。 为解决上述问题，一个想法是使用两个或多个具有已知基线的摄像机来提供距离参考，这被称为立体视觉。然而，两个摄像机的视野的能同时覆盖区域太受限制，不能直接有用。因此，基于这样的考虑，在这种情况下，Robonaut的头部的摇摆功能将被激活。这将允许它扫描周围环境以扩大视野。通过利用颈部编码器读数，该团队可以追踪Robonaut的头部扫瞄运动。 Robonaut安装了惯性测量单元（IMU），用于传递机体运动信息。当Robonaut移动时，IMU还可以建立视图通信。该研究项目的主要挑战在于将多个摄像机视图和其他具有不同特征的传感器相结合，以提供稳健的SLAM信息。 NASA的约翰逊航天中心对这些（Robonaut项目的技术发展）的兴趣远远超出了太空和航空领域，并且更有现实基础。 “他们有兴趣使用基于运动传感器的技术来检测轨道状况，以实现更好、成本更低的轨道维护工作。”Song说。 该项目于2005年首次出现，当时该团队开发了用于车辆的SLAM算法，同时为美国国防高级研究计划局“大挑战”项目开发了自动驾驶摩托车。 与NASA的合作的同时，该团队还与业界以及德克萨斯农工大学的其他教职工在Robonaut的开发上保持合作。他们与德克萨斯农工大学计算机科学和工程系教授蒂姆·戴维斯博士一起，利用稀疏矩阵改进视觉SLAM优化算法，与电气和计算机工程系副教授Jun Zou博士合作开发用于水下机器人的测距和通信传感器线。 原文链接： https://phys.org/news/2017-03-robonautperception-space.html 来源: 德克萨斯农工大学