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日本東北大學機器人系教授 Kazuhiro Kosuge:用機器學習提升協作機器人“PaDY”的性能

· 2019-11-07 10:41

以前受限于一些倫理問題,機器人的規則還沒有定下來,現在機器人可以進入新的階段是因為現在相對而言規則方面是比較成熟的,很多公司都有一個共同的規定和界定,所以目前已經進入了一個比較新的時代,未來會越來越成熟。

11月1-2日,由中國國際科技交流中心、深圳市科學技術協會、深圳產學研合作促進會聯合主辦的“2019大灣區機器人與人工智能大會”在深圳盛大舉辦,向世界傳遞超前新思維,為產業激發空前新動能。

在“機器人發展創新論壇”上,日本東北大學機器人系教授Kazuhiro Kosuge發表了《用機器學習提升協作機器人“PaDY”的性能》的主題演講,并在會后接受了創客貓的采訪。

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Kazuhiro Kosuge教授接受采訪

Kazuhiro Kosuge在機器人領域已經研究30年了,他認為,最早機器人的發展是在60年代的時候,當時的市場還是初級的市場,很多東西都不成熟,市場非常狹小,現在因為AI還有大數據的發展,使得機器人的發展進入了新的時代。

對于機器人與人協作方面的應用,Kazuhiro Kosuge表示,現在的機器人已經應用到了很多領域,比如環境和醫學問題等等,目前機器人所處的時代是機器人可以幫助人們做更多的事情,比如可以跟人一起舞蹈,一起做工業上的各種提煉。“以前受限于一些倫理問題,機器人的規則還沒有定下來,現在機器人可以進入新的階段是因為現在相對而言規則方面是比較成熟的,很多公司都有一個共同的規定和界定,所以目前已經進入了一個比較新的時代,未來會越來越成熟。”

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Kazuhiro Kosuge教授發表主題演講

以下為Kazuhiro Kosuge演講實錄:

關于協作機器人如何用機器學習去應用到真正的場景當中,我們看如何去滿足這個需求,當我們去安裝相應系統的時候要做什么事情。
我進入正文之前,我首先給大家介紹這塊,大概是十年前,我們討論了機器人研究能否對社會做出貢獻的話題。我們研究的中心策略是什么呢?我那個時候是日本中心研究機構的成員,我們很多討論都是圍繞一點,就是基礎研究能否對社會起到什么樣的貢獻。
大家都能看到,經過很多討論之后,我們發現機器人能夠做出貢獻,是通過機器人所催生的服務來貢獻社會。我們選擇了3個領域,對個人、對社區、對社會方面,發現機器人帶來了很多新的機會和挑戰。
全球層面,我們可以把它們用做自然資源的勘探、航空探索、深海和地下的探索。在社區層面,我們的政府服務,還有農業、林業、漁業、礦業、生產、建造等等,我們能夠催生很多的服務,這是通過應用機器人帶來的。而個人的生活方面,醫藥醫用治療生活輔助,我們有很多的場景可以應用機器人。
我們要做老年人看護的機器人,十年前做這樣的機器人,我們覺得能夠做得到,最后我們打造了服務形式,可用于看護老年人的,通過不同科技的融合,我們能夠做得到。但是最后卻沒有達成任何結果,我們只是有一個原形的機器而已。
基本問題是如何設計可行的商業模式,我們不能把我們的原形創造出來之后投放市場使用就完了,我們沒有可持續的商業模式,我們不能夠持續地應用它。
有時候,我們也能夠去發現或者是開發一些新的基礎技術用于這些服務。通過這些過程,我們就能夠去豐富機器人的技術。
這些是我們那時候討論的結果,這些信息和工具是有用的,這個紅色的是新加的科學研究。科學研究是非常的重要,比如說開發新的科學領域,比如說讓機器人和神經科學建立橋梁,這是它的應用,也是非常之重要。
但是他們的特征完全不同,我們做了很多人類機器的互動,還有輔助型的機器人以及工業機器人的應用等等。
今天我想講這個機器人,以及機器學習怎么用到機器人里面去。
大概25年前,我們研究了一個人的能力增強的項目。我們要解決一個問題,怎樣穩定的去增強人的身體力量。機器手去拿到一個環境的物體,有一個反饋的回路,操作人員和機器人之間的互動是很復雜的,那怎樣去更好融合它,增加人的力量呢?這是重要的問題。
我們把這個概念升華成機器輔助系統。幾年前這位研究人已經去世,但是他的概念非常的重要,他把他的圖像放在一本書里面,我們把結果拓展到了可以幫人抬桌子的系統。這個機器人幫小學生去搬桌子,機器人可以幫助我們提起重物,當然這個東西不是很重,這是我房間里面機器人和人一起搬起的東西。還有兩個機器人一起和這個人搬起這個物品。
通過這些實驗,我們發現其中缺失了某些部分。當然,我們能夠通過簡單的任務去做展示,比如說有一些簡單的任務,我們人做不到的,但是用輔助機器人卻可以幫助我們做到。甚至有一些輔助型的機器人系統也不能幫助我們完成一些簡單的任務,因為機器人不知道怎么跟人協作,要怎么去協作呢?他們需要了解任務是什么,他們要知道這個用戶的目的是什么,以及人打算怎樣去完成這個任務,以及人想要什么樣的幫助。我們需要機器人了解很多的信息,才能夠讓它幫助到人。
我們開發了一個機器人,或者是人和機器密切協助和互動的機制系統。這個信息很簡單,我們沒有什么物體,我們只專注這個動作本身,協助的動作就是我們的研究目標。我們不需要去思考其他的物體,而實際上,我鼓勵學生去學舞蹈,因為他們能夠通過我們的研究基金去免費學舞蹈。
根據我們學生的反饋,他們在舞會中需要有男和女的搭配,同時每一支舞都有一系列的動作組成,是由男性主導下一步是什么。根據環境的需要來做,女性已經學會了舞蹈,他和男性一起,她需要通過每一步和男性、女性之間的互動,女性需要預測下一步要怎么做。那么女性也需要了解一系列的舞步,還有通過怎樣的形式被男性所主導。我們通過機器的研究,大概14年前,我們在博覽會做了這樣的機器人,讓大家可以看到機器人變成了真人的樣子。
實際上,我們想要去涵蓋這個動作預測的算法,用這個時間去列出了這些方法,我們設計了一個動作預測器,這是很傳統的機器學習的步驟,那時候的計算機不是非常的強勁,那時候我們只能這么做,所以就開發了這樣的機器人。
在這個博覽會上,我們的展示中顯示了這樣的一幕,機器人能夠預測搭檔的目標,它被2005年時代雜志評選出最神奇的發明之一,那時候也在這個刊物上進行發布。
這個挑戰是人和機器人之間,或者是機器人和舞者之間的互動,這個機器人怎么去讀取它的搭檔引導舞蹈的動作。很幸運的是,很多舞蹈學校的老師都告訴我,很多的日本學校里面,女性舞者的數量比男性舞者更多,所以他們不要我們開發女性的機器人,他們想讓我們開發一些男性的跳舞機器人,當然我們沒有實際去開發。
那時候我們去一個舊機場參觀的時候,這是那時候網站上的照片,那時候很多人相信是由機器人來生產汽車,這和現實中完全不一樣。在集裝線中有很多步驟都不是機器人做,因為這些動作對工業機器人來講太復雜,他們做不到,或者是一定合理成本下機器人做不到。
這是我們的機器人概念,如果機器人能夠給這個人一些他要的部件就減少了他的工作量,我們做了一個機器人去幫助這個人減少負擔,提升工作效率。那時候,他們的空間比較充足,能夠讓我們的機器人去那里做測試,去部署我們的系統。現在的話,這些全部自動化了,但是安裝了這樣的機器人之后,他們可以減少20%—30%的時間。
我們開發了這樣的機器人,它是自動化的運作系統,這是我們的傳感器去測試和感知工人的位置,我們可以用機器人去操作,但是在3個月之后,他們不再使用這個機器人,我非常地震驚。為什么不使用呢?在這種工廠當中,當集裝的裝配方式已經改變了,前一個月和前兩個月就是取決于整個機器人和整個設備的特點,它后來的工程師就去調整了生產線的基本情況,那個時候我覺得這是最好的機遇,去開發機器學習重塑整個機構。同時,爭取預測和估計的工位,同時也能夠預測工作人員的站位。

目前來說,我們每一次操作的時候對工人移動的位置進行了更新,這是展示出很多工作人員工位的位置,用的是高顯的模擬模式,通過這種機器,可以了解工人運動的路徑。
基于預測的軌跡,我們需要跟蹤整個路徑。為了能夠了解到整個動作,我們怎么去做呢?我們需要一些軌道預測機制,這是基于我們在該時間點工人的工位,它也包括了很多動作的確定性和不確定性,用這種距離的公式,這指的是操縱性和工人的位置。基于整個機器的功能,能夠了解到工人的基本情況,也讓機器人能夠去觸碰工人,通過傳感器的幫助,這是我們實驗的設置階段,可以看到,一切的機器已經就位。
我們可以對整個機器懸臂來進行測試,這個機器人可以觸碰工人,而不需要任何的延遲,然后他們來到這里再次復位。這是第一次的測試,這是第十次的測試,在十個測試之后,整個機器人是沒有任何的延遲。有些時候,很多的工人需要去充分利用整個系統,我們也去執行相應的計劃,很多的工人要去欺騙機器人,看機器人的表現如何?非常明顯,我們經常喜歡逗機器人,看機器人是怎樣的反應,這個機器人還是可以應對的。
我們用機器學習或者是用機器人,這種機器在運作的過程中是足夠的強大,我們希望有些公司未來的話可以把它產業化和商業化。這是通過我們的實踐獲得的結果,現在我們有不一樣的系統,這個公司也有不一樣的系統,未來我相信能夠傳達出更多可實驗的結果,感謝各位!

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