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  • 做一个机器人系统,要想清楚这三步

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    • 时间:2016-06-02
    • 来源: 雷锋网
    • 编译:lx
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       “本质上机器人是一个整合的系统,它的控制、电子、机械设计,还包括它的算法,每一块都是非常重要的。我们原来在外企里面主要是把机器人内在的难点问题解决掉,现在出来创业如果还继续去做工具的话并不合适,就从一个工具提供者变成一个创造者的角色。”
     
      最近有篇写创业者与创业爱好者的区别的文章在不少创业者当中传开,里面有一条就是对待办公室对态度,创业爱好者希望有个漂亮的门面与前台,而创业者甚至连logo都不会挂。去找灵至科技时,若要不是按着门牌号与房间号找,记者可能还真也找不到他们办公室。
     
      潘晶是上海交大机器人专业的研究生,毕业后在一家美国国家仪器做机器人控制器的相关工作,当时的乐高机器人,是他们的团队做的OEM。同时,他们还是全美最大的高中生的机器人比赛First Robot Communication里面软件和硬件的提供方,早期MIT的猎豹机器人采用的也是他们提供的方案。
     
      15年2月,潘晶带着老团队成员出来成立了灵至机器人,做了一款全自主的导引机器人“纳豆”,目前主要针对餐饮,教育以及医疗行业。机器人外形跟思岚宙斯有些类似,典型的底座+显示屏的设计。在产品演示视频中,能让人记住的是“纳豆”的找人功能与转述能力,通过面部识别与定位,机器人能找到目标并转述主人发布的任务,然后再回到主人身边反馈任务完成情况。但实际上要找的人须事先在系统中有一个确定的位置信息,机器人才能去到对应的区域找人。对于这种找人派任务的事,在办公室里的话也不过就吼一嗓子就能解决,为何要这么复杂?
     
      “其实我们不是卖机器人,而是卖整个方案”,灵至科技CEO潘晶给记者介绍时说,“博物馆需要一个机器人讲解员,就需要机器人具备这些功能,而在整个方案中还包括了所有讲解词的定制化,整个地图场景的构建,还包括一些特殊的定制服务,不过这样算下来均摊在每个机器人上是25万左右。”
     
      “苹果手机不是每个人都买得起的。”
     
      25万一个的机器人有多少商家能够接受?潘晶解释说,机器人产业不能用传统的定价模式来思考,比如说一个好的手机要6000块,大众会以iPhone作为对标,看这个手机到底值不值。但是对于服务机器人而言,它没有一个可以参考的价格标准。除了打着机器人的旗号吸引眼球之外,究竟能够帮助金主们解决什么问题、带来什么样的价值,这才是关键。他们的定价策略则是参照一个普通员工两年的工资水准定下来的,一般在25万-30万之间。
     
      “这个定价肯定不便宜,这是实事求是的说,但是我不觉得便宜是我们现在要做的,而是说你现在怎么样能够让你的客户觉得你值这个钱。”潘晶继续就这个话题说着,“我相信25万左右的价格对于To B的来说不贵,不是一个天文数字,要不然我们也不会很轻易的有人愿意买,关键是你值不值这个价。”与此同时,考虑到大部分商家是不一定愿意支付这笔高额费用的,所以灵至还有租赁模式,以租代卖,长租折卖的模式。
     
      第一代纳豆机器人,灵至现在出货量不到十台。
     
     
      “整个机器人,从工业设计到里面的机械设计,外观设计,软件、硬件都是我们自己开发的。”
     
      机器人作为一个复杂的系统,如何看待机器人这个系统,潘晶讲出了自己比较认同的“三步曲”:第一步叫做Sensing,感知环境;第二步叫Thinking,就是思考;第三步Acting,执行动作。
     
      国内大部分的厂家在做Sensing。
     
      机器人要感知环境就必须要有能够获取环境数据的传感器。那为什么国内厂商会相对集中在这一块呢?潘晶的看法是,Sensing这块不是完全的创新,机器人领域十年前就有SICK这些高端的激光雷达,现在只不过是随着运算能力的提高、硬件成本的降低,把原来造价昂贵的雷达变得更加微型、更加便宜。国内的很多公司就是抓住了这样一个契机在做这个事情,不过这些对机器人的发展是非常有利的,这些基础有了,民用机器人才能变为现实,要不然整个机器人造价60万,怎么卖?
     
      “Slamtec(思岚科技)、镭神,我们就是他们的用户。”在谈到机器人定位导航时潘晶说到了一个熟悉的名字,“我们用他们的传感器检测环境数据,就以Slamtec为例,它就是一个廉价的雷达,其是都不算激光,应该是偏红外为主,它就能够扫描机器人周围障碍物跟定位情况。”
     
      “我们不光用Slamtec也用其他各种各样的射频的更新的方法来获取环境的信息,而且环境信息不单是一个一维的障碍物的距离,还要解决动态障碍物的问题。而这个也不是靠一种传感器来解决的,这里面就会有一个传统的学术上研究的课题,叫做多传感器融合。它实际上是通过红外、超声,还有一些其他的接触传感器,比如摄像头或者Kinect做深度信息捕捉,然后将这些所有的数据,通过算法融合,这样才能给出一个机器人的做决策的数据,这是传统的Sensing。”
     
      在传统Sensing的基础上,怎样能得到最好的环境建模,还有两个关键问题:一个是传感器怎么样融合才有最好的效果,而另一个是融合出来的同一维度的信息,如何通过软件的算法来补充环境模型?不过这里面涉及到的功夫也就上升到了第二步中。说到底,Sensing只是完成了一个最基础的工作:获取数据。
     
      Thinking除了要解决传感器数据融合,将数据转为信息这块地工作外,还包括了自动避障与路径规划。在环境复杂的环境中,机器人会有一个全局的路径规划与一个局部的路径规划,当局部环境遭遇变化时,机器人要基于静态地图与动态的障碍物做出一个新的路径规划。但机器人无法完成新的路径规划时,要能够做出远程求助与语音求助的动作等智能的行为。
     
      最后Acting,机器人要能够改变环境,虽然从某种意义上说,用声、光、电的方式也可以改变环境,但能走,能动则是对所有功能的放大,并且是一个无限的放大。因为任何的声源、光源,都有能够到达的物理范围限制,但一旦能动了,本身这个机器人的能力上也会得到大幅度的飞跃。
     
      “任何一个复杂的机器人的系统,可以从这三个角度去看。Sensing是什么,感知环境是什么样的物理量;Thinking,你的算法是什么,你怎么做决策的;Acting,你的输出是什么?你的输出是语音、灯光,还是你能动,还是什么样的行为。所以,从这三个角度,再看它跟环境是怎么交互的,跟人是怎么交互的,这样一个机器人的系统就出来了。”
     
      最后问及灵至,除了算法外,他们的核心竞争力在哪时,他的回答是“人”。
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