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這場機器人比賽,決定成敗的還是“人”| IROS 2017

2017-09-30 07:46 性質:轉載 作者:雷鋒網 來源:雷鋒網
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“既然在家里都能完成,為什么你們在現場不多花點心思調試?”9月26日上午IROS競賽日上午的比賽結束后,山東非凡智能領隊、總經理胡斌博士顯得很不開心。這天上午,IROS2017抓取與模擬競賽...

  “既然在家里都能完成,為什么你們在現場不多花點心思調試?”9月26日上午IROS競賽日上午的比賽結束后,山東非凡智能領隊、總經理胡斌博士顯得很不開心。這天上午,IROS 2017抓取與模擬競賽結束了生產組(Manufacturer Track)的比賽,在第二環節的“齒輪組件”任務中,由于時間關系,非凡智能放棄了扭螺栓底座的1號任務,直接做起2、3號任務,在順利將2號任務即將軸承和齒輪安好后,在3號任務的扭螺母階段,非凡公司的Swyer機器人兩次擺放螺母均未能到位而失敗,第二環節的300分任務僅得到了20分。


(6號隊伍非凡智能在生產組的比賽中,第一個齒輪放置成功)

  非凡智能并不能失敗者——本次原定參加抓取與模擬競賽生產組的6支隊伍,清華大學、Cothink和Cambridge ARM三支隊伍因為簽證問題人手不足、集中力量做調試準備下午比賽等原因放棄了生產組的比賽,剩下的隊伍實際上已經鎖定了三強的獲獎資格。最終,非凡智能憑借第一環節168分的表現,以總分188分獲得IROS抓取與模擬競賽生產組的冠軍。(參見雷鋒網之前文章:《IROS多項獎項公布!中國隊伍稱雄抓取競賽,華人學生獲最佳學生論文獎》)

  胡斌告訴雷鋒網,他們這個第一名得來有些運氣成分。這次比賽的兩個對手,日本隊的第二個任務完成得不錯,“擰螺栓的時候很用力擰得咔咔響”,而擰得是否夠緊、是否符合工業要求能得到很多分數。最終日本隊在這個環節得到了140多分,而科羅拉多大學隊在第一環節完成得也不錯,以130多的分數緊隨非凡智能,“所以一開始我以為,我們可能是第二或者第三。”


(獲得生產組第二名的科羅拉多大學隊在生產組比賽中,可以看到邊上有幾個螺母位置機械手比較難以操作)

  但是在第一環節中日本隊和科羅拉多大學隊都遇到了問題:在比賽后不久,日本隊的機器人就遇到了電源燒壞的故障,花了很長時間在修理,第一環節僅得到15分;科羅拉多大學隊則是希望在第一環節拿到更高分數,去挑戰插板盒里有幾個位置不是太好擰的螺絲的時候把機器手給碰歪了,從而影響了最終的成績,將非凡智能送上了冠軍的寶座。

  在胡斌看來,滿分600分的比賽,180多分的冠軍自然不能算一個好分數,“只能說對手遇到了更多的問題”,而胡斌更寄予希望的是下午的服務組的比賽,因為“我們的快換平臺特別適合于服務組的多項任務的比賽。”


(胡斌帶領的另一支隊伍Cothink,配備多個夾具快換托盤,更適合類型的不同任務)

  簡單來說,機器人要完成如撕紙、釘釘子、攪拌、插吸管等日常生活中的任務,當中的需求也會稍微有些不一樣。例如,插吸管、撕紙需要的夾具是適合比較精細的動作,而釘釘子的任務則需要夾具具有比較大的力量來握住錘子,同時要做出釘的動作,還要具備一定的靈活性。在其他隊伍都使用一個夾具來完成所有任務的情況下,Cothink的快換多夾具簡直就是仗還未打先贏了三分。

  但成也快換敗也快換,Cothink成員犯的兩個人為失誤使得Cothink最終錯失冠軍:一個是在攪拌任務中,在預先準備做檢測的時候忘記往杯子里倒水,最終比賽時因為杯子里裝了水有反光,造成視覺模型不一樣而未能識別出杯子;另一個則是在某個任務中成員忘記編快換的程序,在需要換夾具的時候機器手把夾具脫下來后接不上新的夾具,最終只完成了5個任務,以135分的最終得分完賽。


(清華大學與Intel聯隊在服務組的撕紙任務中)

  而在另一邊,去年自主任務的冠軍隊伍清華大學(今年為清華大學&Intel聯隊)的主力朱斌因簽證問題最終無法參賽,因此隊伍也先制訂了保5(個任務)爭7(個任務)的目標。在擰瓶蓋和釘釘子任務中,清華大學&Intel聯隊均干凈利落完成任務,引來多人圍觀;但在之后的插吸管任務中,機器手在拿吸管的時候多次拿起2支吸管,再加上拿起吸管的時候可能存在一些角度的偏差,雖然最終完成但也耗費了不少時間;最為可惜的是撕紙任務,因為沒有能很好估計所需的動作幅度,導致有一次撕紙的最后一個連接點沒有撕下來,再加上視覺一直沒有能調到最佳狀態,最終拿到123分獲得第三名。


(冠軍CambridgeARM隊比賽中)

  在服務組,最終獲得冠軍的是和清華一樣的用Universal Robots機器手的CambridgeARM隊,為了更好的準備服務組的比賽,Cambridge放棄了上午的生產組比賽,這一戰略也獲得了回報,最終完成6項任務,以148分獲得冠軍。

  從現場的情況看,盡管比的是機器人,但真正起到決定因素的還是“人”。是否把零部件擺在調試時一樣的位置、是否根據環境進行了準確的調教、是否給每個過程編寫了正確的程序......都會影響最終的成績,離我們希望的機器人自主決策和行動還差得遠呢。

  盡管在人工智能方面,AlphaGo和OpenAI已經分別在圍棋和Dota上戰勝了人類選手,但他們也還只是一個專用的AI程序,離通用的人工智能還有距離。而要想在通用人工智能的基礎上再加上機器人的外殼,使其可以完成我們日常生活中看起來很容易的事情,這當中還有很長的路要走。

  在去年的IROS,雷鋒網曾感慨“看過這場機械手比賽,你會發現自己的手值好幾億”,今年通過生產和服務兩場比賽,我們看到了機器人的更多應用,而通過機器人競賽,找到現在最尖端的機器手與人類的差距,通過比賽來推動技術的研究和發展,正是探索未來如何讓人和機器人共存的動力和途徑。

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