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【热点】学术界与工业界大牛眼中的机器人关键技术和趋势

2016-08-15 09:13
黯影冰风
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  另一方面,机器人有对应的眼睛、大脑,还有非常重要的小脑的部分。人类相关的运动调节是由小脑进行,对于机器人来说,不仅需要有非常聪明的大脑来与人进行交流,或者与环境进行交互,也必须自主行为、自助行动的小脑加以辅助。包括谷歌无人驾驶都是这样的道理,小脑研发也是思岚成立以来不断探索的领域。因为有激光雷达以后,我们一方面将其作为标准化的模块化,并且制定出一些利于外界去扩展使用的接口,让机器人有了眼睛以后行动更加自主。这样我们幻想中的美好未来就不再变得那么遥不可及,这是我们努力的方向。

  前沿的人工智能实验室如何“搞生产”?

  主持人:谢谢陈士凯先生。接下来本想请孙宇先生介绍他的工作,但他待会还会和大家分享。那么他想跟两位嘉宾提一个问题。

  孙宇:我先给DanielaRus提一个问题。MIT实验室有许多天才、人才,您是实验室的负责人,其中很多都是跨学科的工程师、研究者,您如何让他们合作做一个项目呢?

  DanielaRus:其实,我们没有什么灵丹妙药,确实我们实验室有充满热情而且才华横溢的人,这对于组织来说很重要,任何一个成功的组织都必须有人才。首先,时间是有限的,我们如何让时间能够被充分利用呢?我们实验室规模大概1000多人,包括150个学院,老师们希望提高计算力,提高对大数据的处理和挖掘能力。同时也有一些人会喜欢互联网游戏,有些人想做机器人……每一个人都有自己的理想和想做的事情,但是在我们的实验室当中,跨学科的团队确实需要让他们去合作。

  我们怎么做呢?我们通过不同的项目和倡议,这些项目包括学界和产业界的合作,比如说大数据,还有网络安全。我们希望学界的人才主动参与到产业界中,鼓励研究员们努力将自己的研究成果能够落地。

  计算机视觉技术哪个靠谱?

  主持人:谢谢DanielaRus。那么孙宇教授,你第二个问题是问陈先生的?

  孙宇:你们做的激光雷达,当然非常好,但现在有两种(激光雷达),你为什么选择这个?

  陈士凯:其实这个问题也是目前在工业界里探讨非常多的问题。那对此我们主要考虑几个方面:

  一是当前这个阶段,尤其是在这一两年,学术界对于camera或者视觉的研究正突飞猛进,但是在工业界则遇到非常多问题。首先,该技术对运算的要求非常高。

  第二方面是,机器人普及成本。现在学术界比较高级的功能仍有很多障碍。此外场景的变化等也是很大的挑战。人类眼睛的感官度或者灵敏度高于我们的工艺,camera可能是一种趋势,但是在工业中不但要吸取先进的技术,而且要更加脚踏实地去观察这两年最成熟的技术。工业界讲究实用化,激光在学术界的研究历史已经很长,目前正学术界已经是非常成熟的技术,但在工业界仍有很多困难。总的来说,从我们要做产品的角度出发,激光是非常可靠的技术,因为成本解决了。

  事实上,我们认为,融合才是未来的方向,结合激光、视觉等其他技术,生成融合的解决方案。

  机器人生产的成本有什么进展?

  主持人:因为机器人进入生活的问题中,不可逾越的关口是成本问题,我想请教孙宇教授,现在手、眼、还有整个部分,它们在成本方面有什么进展?

  孙宇:这是非常好的一个问题。机器人是在学术界开始的,在学术界当中我们可以不计成本,但中实际中,哪怕你的确不想做家务,你也不愿意花几百万买个机器人。

  所以在最近十几年,除了工业界,学术界也开始思考成本问题,我们希望把机器人实实在在地推向千万家庭。在这方面,我们的确做了很多事情:一是简化机器人的结构,另外是尝试如何去降低电机的成本。Microsoft的成本100美元,所以眼这个问题很好的解决了。从机器人设计角度、视觉角度各个方面讲,都是朝着这些方面努力。

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