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| 本文作者： 岑大師 | 2017-09-01 13:23 |
如果你喜歡機器人，你應該去IROS；如果你從事機器人行業，什么，你還沒去過IROS？
由IEEE和RSJ（日本機器人協會）聯合發起的世界機器人頂尖學術會議IROS將于2017年9月24日到9月28日在加拿大溫哥華召開。IROS國際會議是國際上機器人和智能系統領域最著名、影響力最大的頂級年度會議，預計今年將有來自全世界的超過2500名機器人專家，政府官員，企業代表參加此次會議，而這個會議也將是最前沿的機器人技術的展示舞臺。
隨著“機器人會不會取代人類工作”的熱議，在今年的IROS大會上，相關的機器人抓取和操作競賽成為被關注的熱點。這一競賽始于去年在韓國大邱舉辦的IROS 2016大會，今年是第二屆舉辦。該競賽旨在用機器手模擬完成一系列實際任務，以推動機器人在現實生活與靈巧制造環境中的應用，今年的比賽分為服務機器人與制造機器人兩部分，讓我們來看看今年比賽的內容：
服務機器人競賽規則為在120分鐘內，通過完成十項生活場景中的任務獲得最高的分數。目前官網已經公布了十項參考任務，包括：
舀豌豆（10分）：用勺子將碗里的豌豆舀到碟子里，每成功運送一粒豌豆2分，滿分10分；
整理咖啡杯（20分）：將隨機擺放的咖啡杯放到碟子上（10分），并將一整套杯碟運送到制定位置（10分）。其中杯子落地任務結束；
攪咖啡（10分）：用勺子（隨機擺放）攪拌另一個杯子里的水，模擬攪咖啡的動作。每攪一次5分；
撒鹽：拿起一個裝有鹽的調料瓶，將鹽撒在一個碟子上并稱重，能精確灑出1/16杯獲得滿分；
插座拔插（20分）：將插在插座上的兩個小夜燈拔出并插回，每個燈的拔出插回各5分；
擺放積木（30分）：將帶有1-4個孔的積木擺放到母板上的合適位置，正確擺放每個積木5分；
插吸管：將插在一個外賣杯里的吸管拔出并插入另一個外賣杯的孔中；
倒水（30分）：從涼水瓶往一個杯子倒水到90%滿。低于80%（有標志線）或溢出均被判斷失敗，3次機會，每次成功獲得10分；
拉注射器（10分）：將一個注射器的活塞拉伸到30cc的位置，然后再推到盡頭。每個動作5分；
剪刀剪紙（40分）：用剪刀在A4紙上按畫出的線條進行剪紙，每個圖案10分。
制造機器人競賽包含兩個任務：任務板組裝與減速器組裝。
在預制板組裝中，機器手首先需要從一個任務板上拆卸各種元器件，包括螺絲、齒輪、釘子和連接器等，并將其分類到已經裝有對應部件的分類籃中；然后將這些元器件組裝到另一塊空白任務板上去；
在減速器組裝中，機器手需要用一個基板、兩個滾子螺栓、兩個軸環、兩個齒輪、兩個墊圈和螺母組裝一個簡單的齒輪減速器。該任務分為三個不同難度的子任務。
大會及贊助商將會為每支隊伍提供500-1500美元的行程資助。同時李群自動化也將為比賽提供Athena機器手贊助，但從雷鋒網了解到的信息，各參賽隊伍還是傾向于使用自己的機器手進行比賽。
如果從人類的視角看，舀豌豆、倒水這樣的任務在我們的日常生活中再平常不過，但這當中卻需要依靠我們大腦中非常復雜的網絡來完成，人類通過進化已經有了自己高度定制化的處理慣例，無需思考就可以自動計算出最佳的解決方案，但對于機器來說，不同的場景和任務都是一次新的冒險。
“機器下棋已經打敗了人類，但現在世界上最高級的機器人靈巧手，也趕不上一個一歲小孩的手能力。”該項賽事的組織者，南佛羅里達大學的孫宇教授告訴雷鋒網。
而在去年的抓取與操控比賽獲得全自主（Autonomous）任務冠軍的清華大學計算機系助理研究員方斌看來，按照今年新制定的規則，在規定時間內完成所有十項任務難度很大，這就要求各支隊伍結合自己的實際情況制定合理的任務策略，來獲得更高的分數。
方斌向雷鋒網表示，這屆比賽他們將參加服務機器人和制造機器人兩個項目的比賽。雖然今年的服務機器人去掉了去年的“Hand-in-hand”（手持機器手操作）任務，改為重點重點考察自主環境感知、自主軌跡規劃和自主抓取策略的全自主任務，但他們想要衛冕的挑戰不小，因為“今年的競爭很激烈，Rethink公司和兩支來自日本研究所的隊伍都會參加”。
而對于新增的制造機器人競賽，方斌感覺這次的裝配任務對機器人來說會是極大的挑戰，“人都不是那么容易能順利完成齒輪裝配。”
在歷年的IROS大會上，機器手的抓取（Grasping）都是熱門的討論內容，也都會有一個專門的Session討論抓取的研究進展。直到2012年，Gill Pratt在IROS上提出了那個著名的帶爭議的論斷“Grasping is sloved”，這反映了抓取研究的兩極：讓機器手抓住一個東西，從現在來看這并不是很難；但要想讓機器認識你想抓的是什么東西、它在那里、應該怎么處理...抓取還有很長的路要走。
正如IEEE機器手、抓取與操作委員會官網上的一段話：
“機器人技術已經從行業應用走入我們的日常生活。相應，對抓取和操作的研究也從剛性夾具演變成靈巧的類人機器手，可以掌控和操作廣泛的日常生活對象，并在非結構化的環境中執行多種不同任務。目前機器手的智能軟件更注重靈活性、適應性和學習能力，無論是在學習人手的抓取能力、新的傳感器的應用以及機器手制造理念、跨模式的控制以及機器學習和規劃技術的應用方面，都取得了一定的進展。”
機器手是機器人研究的前沿領域。從簡單的固定位置上的機械工作，到能夠自主感知場景和環境、可以自行「思考」的柔性、靈巧的手指，是機器人研究的一大步，也是機器人向人類靠近的重要環節。在IROS上，這些最先進的機器手能表現出怎樣的日常生活能力，也值得我們關注。雷鋒網AI科技評論屆時也將到達IROS 2017的現場了解比賽的最新進展，敬請期待。
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