日本东北大学机器人系教授:物理人机交互技术

2017年08月25日 16:10 新浪科技

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日本东北大学机器人系教授 Kazuhiro Kosuge日本东北大学机器人系教授 Kazuhiro Kosuge

  新浪科技讯 8月25日消息,2017世界机器人大会在亦庄正式开幕,大会于8月23日至27日举行。本届世界机器人大会以“创新创业创造,迎接智能社会”为主题,大会,分为论坛、展览、比赛三部分。展览部分展出面积约5万平方米。全球机器人行业的领先企业携“明星”展品悉数亮相,展示了机器人行业产业链上下游各环节的最新技术应用,勾勒出一幅充满未来感的机器人世界图景。

  8月24日大会主论坛上,日本东北大学机器人系教授 Kazuhiro Kosuge发表了“物理人机交互技术——从共舞机器人到协作机器人”的主题演讲,以下为实录:

  Kazuhiro Kosuge:非常高兴能够参加2017世界机器人大会,这里我想和大家讲一讲物理人机互动的一些例子,涉及到如何设计机器人系统的这一部分,之后会谈一谈我们最近研究的一些成果。

  大概二十五年前,我对如何能够增加人的力量是非常感兴趣的。大家可以看到,人们的力量要想增加的话其实是比较容易的,人机互动也能够创造很多新的东西。我们设计控制器的时候,这一点非常有意思,因为从上面对它施加力量机器人就会动,机器人也从环境那里得到了一些反馈,之后机器人也对它进行了反馈。因为整个是一个反馈的系统,我们要做的就是设计一个好的控制器,能够增加人的力量,但前提就是一般在施力的时候是不知道外部环境的。

  我们来看人类以前设计出的工具力的互动关系,之后我也对如何能够实现人机协作非常感兴趣,当时设定的机器人放到了这本书的后面,应该是二十多年以前的事情了。那个时候我们需要解决的问题是如何能够实现机器人和人之间的协作,首先要设计一个动态的互动机制,这也是我们十年以前做的一个实验。我们可以将这个实验结果应用在很多其它的领域,尤其是前面的那个机器人太大了没法用,能不能做得小一点?这是我们的助手机器人,能够帮助我们搬运一些东西。之后我们也设计了不同类型的控制器,应用在不同类型的机器人上面。这也是我们做的一个实验,用了两个移动的机器人共同协作。

  这些都是非常基础的实验,我们也学到了一些东西。一个人完不成简单的任务,但是有了机器人的帮助就能够完成了,一些通用的任务即使有着一些助理机器人系统的话也并不那么轻易就能够完成,因为机器人并不知道如何跟人协作,或者也不知道如何帮人完成任务。要想和用户进行协作,机器人必须要知道这个任务是什么,用户的想法是什么、意图是什么,用户是需要什么样的帮助等等。我们在不断实验的过程当中发现了越来越多的问题,之后我们决定开发这种跳舞机器人,也能够实现人机协作互动的一个更紧密的机制。跳舞是最简单的任务了,但是在这里并不涉及到情感上的沟通,因为我们觉得仅仅是跳舞这个东西是我们开始做实验的一个比较好的起点,因为这毕竟能够使得人机之间的互动更为紧密。

  有些人说我做的研究是非常奇怪的事情,但是早晚可以发现我们的研究到底有多重要,因为对未来机器人的发展是非常重要的。在座的有很多欧洲的朋友,他们跳舞肯定比我跳得好,这个方面也比我有经验。通常来说,这种在舞会当中跳舞应该是一男一女,男性是一个主导者,一般是由男性舞者进行主导,之后决定整个舞步的节奏和规则,包括是在哪里跳,女性舞者也会估计在每一个动作的转换都是和男性舞者相关的,当然是基于他们共同对这个舞蹈的认知做出的决定。女性舞者必须要非常了解她的舞伴,这就意味着我们在设计的时候要考虑两个舞者的角色是怎样的,也是如何移动的,男性舞者是如何领舞,另一个人是如何配合的。

  我们想了一些非常基础的方法,也做了一些估计。我们设计了很多系统,这是一个总体的控制架构。这是我们第三代的跳舞机器人了,看起来还是挺奇怪的。这个视频当时也在公开播出过,我的朋友跟我说这个舞者最重要的动作就是上上下下地起伏,一个女性的舞者跟我说她不太喜欢我设计的机器人的脸。大概是十二年前举办了一个埃及展会,当时我们也对这个机器人硬件进行了重新的设计,甚至重新设计了舞者的节奏器,我们决定使用过去的一些数据作为参考,这是一些具体的展示图片,当时持续了十天,没有多少问题,我们也觉得挺高兴的。这里的核心技术是如何能够预计下一步该怎么走,或者是如何能够跟上领舞的节奏。我们在展会上成功地进行了展示,这个机器人当时也是吸引了很多人的关注,包括被《时代》杂志评为2005年最大的发明品。这个文章获得了来自日本机构的设计奖,一个儿童的杂志上也登出了我们的机器人。

  跳舞机器人面临的挑战是如何能够保证机器人和人之间的互动是非常稳定的,因为人和机器人一直要有接触,并且要是一个循环。如何能够了解舞伴的意图其实是非常难以解决的,我们将这个机器人做了一些展示,甚至有些人让我开发一个男性的跳舞机器人,因为在很多日本的舞蹈学校当中女性学生是比男性学生多的,所以他们就说能不能帮助开发一个男性的跳舞机器人。非常不幸的是,开发男性的舞蹈机器人并不容易,因为这里的重点和难点还是在于如何传达人的意图。我们确实是把它当做研究物理人机互动的平台,然后在不断地进行研究,一直研究到了现在。之后我也问过我的学生,让他们做一些研究,看一看能不能做出男性的舞蹈机器人,很多学生跟我说真的太难了。后来我们决定做了舞蹈教学机器人,这个可能更容易一些,但还是要解决一个关键的问题,就是如何传达它的意图。

  我们的机器人设计是基于舞者动作的数据,做了一些动作数据。这和之前初步的设计不一样,但是这个看起来挺奇怪的,但是有些参数实际上已经能够进行基本的舞蹈。为了解决如何将机器人的意图传达给人的问题,我们分析了人们跳舞的细节。因为我们设计机器人是要和人发生实际的接触,所以跳舞的意图就必须要传达给他的舞伴。这里的重点是动作可能和之后的意图是相关的,华尔兹舞蹈当中动作的起始和方向性的变化是非常关键的,我们也观察到了在华尔兹舞蹈当中人物的位置变化和起始动作是有一些相似的模式,我们也仔细地观察了各种各样的舞者,用了一些跳舞的指南来作为设计的标准,这样的话能够让舞伴知道如何能够跳下一步,然后实现一个相对的平衡点,发生方向变化的时候必须要让对方知道下一步到底走向哪里。

  基于这种观察,我们也做了一些实验,看一看到底是否奏效。通过这种动作平衡点的设计就能够更好地了解对方的意图,我们也曾经尝试过用语音的方式解决这个问题,但是结果并不好,所以还是用不稳定平衡点的方式来做。我们也做了一些主观性的评估,这里我们观察到了跳舞的舒适性表现和人类的舒适程度这几个指标,但是我们也要用一些其它的方式来做这个事情。这里我们引入了一个渐进式教学的概念,就是基于感官发展阶段的理论来做出的。我们要知道进行教学的话必须要知道目前的水平,然后进行一次教学以后要得到一些反馈,基于这种反馈再次评估,不断根据表现进行反馈。

  首先是对基础技能进行分析,我们做了很多实验,之后决定要分析它的速度和其它的指标。同样我们决定对一个新手舞者做一个打分,然后对有经验的舞者做另外一个类型的打分。我们设计了一个很简单的机制,机器人会对现在的状态通过CPS系统进行反馈,也决定对它的控制参数进行调整,这样的话动作的参数就发生了变化,也会提供更好的力的支撑。我们提供渐进式的教学方法,也是一个主观的评估,我们可以发现两种训练的条件差异,渐进式的教学比非渐进式的教学效果更好。这是一个机器人的老师在教学人类的舞者跳舞,机器人会评估这个人类舞者的参数,然后根据参数进行调整,所以学生就可以学会正确的动作,这样的引导力是受到约束的,这样不会给学习者造成太大的负担,如果这个舞者的能力改善了以后,机器人的相关参数也会发生改变。

  很多人都会问我为什么要做这个研究,最后我想介绍一下这些结果可以怎么实施。现在已经在一些厂里面开始使用了,我们曾经访问过日本的一些汽车厂商,很多工作还是人类在做,尤其是集装和装配,很多都是人力很多的工作。我们发现这个人必须要拿起零部件和工具,然后再把它装进去,回来以后再过去,他们必须要重复这个行动很多次。如果一个机器人可以给这个工人提供工具和零部件,这个工人就可以专注于装配的工作了。这个工人就是去安装,不用去管零件的输送和工具的输送,可以提高工作的效率,减少工作的错误率。因此我们开发了一个模型,视频当中可以看到大概节约了20%-30%的装配时间,而且只是一个实验,所以人们在把一些零部件给机器人的时候,今后就由机器人自己做了。

  此后我们修改更新的版本就在这个工厂使用了,所以我们要做一些不同的事情。之前的系统当中我们分析了工人是怎么做的,收集了很多的数据,某种程度上来说这个很容易,所以就决定开发一个可以逐渐和工人合作,也就是机器人能够评估和评测工人的行为。这是我们的一个尝试,我们让它做三种类型的任务,也可以看到这种等待时间极大地缩短了。如果工人有一个非常奇怪的行为,这个系统仍然可以很好地把材料递给他。这是机器学习很好的表现,现在我们正在拓展这个系统,这是一个装配过程。我们为这家公司设计了这个系统,但是工厂最后没有接受我们的东西,因为没有接受我们的概念。后来他们实际上花了很多时间装配这个车门,我们向他们建议可以自动化地来做,但是他们目前还没有应用,其实这个概念是完全可以使用的。

  我们引入了机器人的舞伴,它可以成为我们今后研究的基础性平台,我们把它作为人机互动的平台,今后肯定可以在很多的制造业和日常生活当中产生各种各样的应用。

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