你和机器人的关系是什么?

人机交互(HRI)是机器人技术的关键,尤其在制造业、医疗康复、交通等领域。协作机器人(Co-Robots)拥有丰富的感官和自主决策能力,能与人类建立社会关系。卡内基·梅隆大学和康奈尔大学在人机交互研究中领先,例如使用Baxter机器人进行盲人导航和安全处理危险物品的任务。瑞森可机器人致力于将机器人技术融入日常生活,成为人类的亲密伙伴。

广义的人机交互(Human-computer interactions, HCI)是一门研究系统与用户交互关系的学问。本文特指人机交互(Human-robot interactions, HRI)是未来机器人的关键构成部分,其在许多领域有着广泛的应用,如制造业、医疗康复、交通运输、服务业、以及娱乐业等。

工业制造商引入协作机器人,把生产线向柔性生产过渡,这样的人机生产单位可以有效地将人类的灵活性和机器人的高效性结合。医疗康复领域的外骨骼机器人常被用来帮助中风患者重新行走,患者和机器人之间存在密切的物理接触和交互,其他如护理机器人或机器人导盲犬都存在很大的市场需求。自动驾驶汽车将极大的改变人们的出行方式,当自动驾驶汽车在公路上与人类驾驶的车辆进行交互时,这对道路安全的建设和保障提出了新的挑战。这些场景实现都涉及人机交互。

上述应用对社会和经济有着巨大的影响,未来的机器人将与人类比肩。它们具有丰富的感官(传感器)、能够自主决策、能与物理世界互动。最重要的是,他们能与人类建立社会关系。我们称这样的机器人为协作机器人(Co-Robot)。

清华大学人工智能研究院2020年第3期《人工智能之人机交互》报告提及全球人机交互领域研究热度 TOP10的机构Carnegie Mellon University(卡内基·梅隆大学)、Cornell University(康奈尔大学)。他们用双臂协同机器人Baxter做人机交互方面的研究。

卡内基·梅隆大学用Baxter机器人手臂末端带着盲人的手运动用来给盲人指导,分辨不同的车票。M.bernardine dias 教授提到Baxter最大的优势之一是与他人合作的能力,人们可以向其提供反馈,Baxter可以学习和利用反馈信息来做新的事情。

### 机器人感知与控制中的深度学习框架 PyTorch 在机器人领域的应用主要集中在感知控制两个方面。作为一种流行的深度学习框架,PyTorch 提供了构建复杂神经网络模型的能力,这使得研究人员工程师能够开发出更加智能高效的机器人系统。 #### 感知任务 在机器人感知任务中,PyTorch 被用来开发视觉识别系统,这些系统能够让机器人理解解释它们所处的环境。例如,卷积神经网络(CNNs)常用于图像分类、物体检测以及语义分割等任务,这些都是机器人理解周围世界的关键能力。通过使用 PyTorch,开发者可以轻松实现这些复杂的模型,并利用其动态计算图的优势来进行快速迭代调试[^4]。 ```python import torch import torchvision.models as models # 加载预训练的ResNet模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 修改最后一层以适应特定的分类任务 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 2) # 假设我们有两个类别 ``` #### 控制任务 对于控制任务,PyTorch 也展现出了它的价值。Google 的 Robotics 团队提出的 RT1 (Robotic Transformer) 就是一个例子,它将 Transformer 架构引入到了实时机器人控制领域。这种基于注意力机制的模型允许机器人根据历史动作当前感知输入来做出决策,从而执行更复杂的任务[^1]。 #### 仿真与集成 NVIDIA Isaac Sim 是一个强大的模拟平台,它与 PyTorch 的无缝集成让开发者能够在逼真的虚拟环境中测试验证他们的机器人算法。这样的集成减少了实际部署前所需的物理测试次数,同时也加快了开发流程[^3]。 #### 强化学习 强化学习是另一个 PyTorch 在机器人领域大放异彩的地方。借助像 Stable-Baselines 或 Ray RLlib 这样的库,结合 PyTorch 提供的灵活性,研究者们能够训练出能够在各种环境中自主学习适应的行为策略。这些技术对于提高机器人的自主性适应性至关重要。 #### 工业应用 在工业4.0背景下,PyTorch 还被应用于智能制造过程中的预测性维护自动化质量检查等场景。通过对设备数据进行分析,深度学习模型可以帮助预测潜在故障,减少停机时间,并提升生产效率[^2]。 通过上述方式,PyTorch 不仅促进了机器人技术的发展,而且还在不断推动着这一领域的边界向前扩展。
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