人工智能AI在機器人運動控制領(lǐng)域應(yīng)用盤點
復(fù)雜機器人的運動控制,一直阻擋機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的老大難問題,遲遲沒有得到很好的解決。即便是代表機器人最高水平的波士頓動力,其機器人離實用也還遠。近兩年發(fā)展迅猛的AI,儼然如萬金油般,被用在各種地方,自然也包括機器人控制領(lǐng)域,而且似乎取得了不錯的效果。前端時間,UCberkely的強化學(xué)習(xí)專家Pieter Abbeel創(chuàng)辦了Embodied Intelligence,業(yè)務(wù)更是直接涵蓋了VR、AI、機器人三大熱點。
為了搞清楚VR、AI等新技術(shù)如何在機器人控制領(lǐng)域應(yīng)用,本文根據(jù)一些相關(guān)論文和公開資料,包括Pieter Abbeel的演講,對VR和AI在機器人控制方面的應(yīng)用進行了簡單梳理,發(fā)現(xiàn)AI和VR等在機器人控制等方面還是有實在的應(yīng)用,只不過離取得實質(zhì)性突破,還有相當(dāng)長的距離。
機器人控制的幾種類型
很多機器人的研究目標(biāo)很多是模擬人的智能,所以研究人的控制系統(tǒng),對于機器人有很大的借鑒意義。人體的神經(jīng)系統(tǒng)由大腦、小腦、腦干、脊髓、神經(jīng)元等共同構(gòu)成,復(fù)雜而又完善。人體神經(jīng)系統(tǒng)包括中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)。中樞神經(jīng)系統(tǒng)由腦和脊髓組成,是人體神經(jīng)系統(tǒng)的最主體部分。周圍神經(jīng)系統(tǒng)是從腦和脊髓發(fā)出的分布到全身各處的神經(jīng)。無數(shù)的神經(jīng)元存在于神經(jīng)系統(tǒng)各處,構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
中樞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負責(zé)運動控制,主要分成三層:
大腦:居于最高層,負責(zé)運動的總體策劃,各種任務(wù)的下達。
小腦:居于中間層,負責(zé)運動的協(xié)調(diào)組織和實施。人體平衡由小腦控制。
腦干和脊髓:屬于最低層,負責(zé)運動的執(zhí)行,具體控制肌肉的骨骼的運動,由腦干和脊髓完成。
三層對運動的調(diào)控作用不同,由高到低,低層接收高層的下行控制指令并具體實現(xiàn)。大腦可直接也可間接的通過腦干控制脊髓運動神經(jīng)。
如果把機器人與人進行類比,機械臂控制器就類似于人的脊髓,負責(zé)控制電機(肌肉)和機械機構(gòu)(骨骼)的具體運動,多足機器人的運動控制器,就類似于人的小腦,負責(zé)控制平衡和協(xié)調(diào)。而機器人的操作系統(tǒng)層,則類似于人的大腦,感知和認知世界,并下達各種復(fù)雜的運動目標(biāo)。
基于以上類比,參照目前的各類機器人的情況,機器人的運動控制大概可以分成4種任務(wù):
脊髓控制——機械臂運動的基礎(chǔ)控制。工業(yè)機器人,各類機械臂,無人機的底層運動控制等面臨的主要是這類問題。
小腦控制——多足機器人的平衡和運動協(xié)調(diào)控制。這塊目前是機器人控制仍未突破的難點,目前做的最好的顯然是波士頓動力。
大腦控制——環(huán)境的感知。主要是掃地機器人、無人機等底層運動控制已經(jīng)封裝好的機器人的導(dǎo)航和路徑規(guī)劃。需要通過環(huán)境感知,對自身和目標(biāo)進行定位、導(dǎo)航和運動規(guī)劃。
大腦控制——環(huán)境的認知和交互,也就是機器人具體執(zhí)行交互任務(wù),如控制機械臂抓取物體,執(zhí)行操作等。這是服務(wù)機器人需要突破的重要問題。
幾種具體控制的AI應(yīng)用情況
1.脊髓控制類
脊髓控制的兩種典型的應(yīng)用是機械臂路徑規(guī)劃和無人機的飛行控制。這類問題屬于傳統(tǒng)自動控制理論,以數(shù)學(xué)和動力學(xué)建模為基礎(chǔ),發(fā)展了很多年,已經(jīng)有了非常完備的理論和實踐基礎(chǔ),也取得了很好的效果。雖然深度學(xué)習(xí)在最近很熱,理論上也可以用于這類控制。但目前在這類基礎(chǔ)控制領(lǐng)域,并沒有應(yīng)用。主要原因可能有:
1)工業(yè)機器人高精度重復(fù)特定動作等,基于自動控制理論已經(jīng)能從數(shù)學(xué)上很好的解決,且由于了解原理,屬于白盒系統(tǒng)。既然有可靠的白盒方案,沒必要換成黑盒的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。
2)工業(yè)機器人等應(yīng)用領(lǐng)域,對控制算法穩(wěn)定性要求很高。而作為黑盒方案的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng),數(shù)據(jù)上還無法證明其穩(wěn)定性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器一旦發(fā)生問題,難以進行解釋和改進。
3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,而現(xiàn)有的運動控制中,比如飛控,拿到實際實驗數(shù)據(jù)的成本高,大量數(shù)據(jù)的獲取非常困難。
2.小腦控制類
小腦控制典型問題是類人型雙足和多足機器人的平衡和運動協(xié)調(diào)控制問題。這方面一直是基于傳統(tǒng)控制理論在進行研究,不過由于相比于機械臂或無人機,其運動的自由度高很多,難度很大。雙足類人機器人給人大多數(shù)的印象還是運動遲緩、僵硬、站不穩(wěn)。波士頓動力的Altas、大狗等已經(jīng)是在這方面最先進的,波士頓動力學(xué)公司并未公布他們使用的技術(shù),但谷歌工程師Eric Jang表示,根據(jù)從演講得來的信息,BD的機器人控制策略使用基于模型的控制器,并不涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)算法。
3.環(huán)境感知類
主要的場景是服務(wù)機器人的路徑規(guī)劃、無人機目標(biāo)追蹤、工業(yè)機器人的視覺定位等,通過感知環(huán)境,給封裝好的運動控制系統(tǒng)下達目標(biāo)運動指令。
目標(biāo)識別
環(huán)境感知過程中的目標(biāo)識別,如無人機目標(biāo)的識別和追蹤等,有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幫助,可以識別的更準(zhǔn)確,已經(jīng)在大疆等無人機上應(yīng)用。
定位導(dǎo)航和路徑規(guī)劃
目前機器人的定位導(dǎo)航,主要基于流行的vSLAM或激光雷達SLAM技術(shù)。主流的激光雷達方案大概可以分三步,中間部分環(huán)節(jié)可能涉及到一些深度學(xué)習(xí),大部分內(nèi)容并不涉及深度學(xué)習(xí)相關(guān)。
第一步:SLAM,構(gòu)建場景地圖,用激光雷達構(gòu)建場景的2D或3D點云,或者重建出3D場景。
第二步:構(gòu)建語義地圖,可能會對物體進行識別和分割,對場景中的物體進行標(biāo)記。(有的可能略過這一步)
第三部:基于算法進行路徑規(guī)劃,并驅(qū)動機器人的運動。
4.環(huán)境交互
典型應(yīng)用場景:機械臂抓取目標(biāo)物體等。與環(huán)境的交互,一直是傳統(tǒng)自動控制難以解決的問題。近年來,以強化學(xué)習(xí)為基礎(chǔ),AI相關(guān)技術(shù)用在了這類問題上,取得了一定的研究進展,但是否是未來的主流方向,仍存在很大爭議。
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