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2018年09月10日 | 一群中国机器人在獐子岛“抓”海鲜

2018-09-10 来源:搞机达人

据科技日报报道,九月初的大连海区,这场“水下机器人目标抓取大赛”比日头更火热。

大赛由国家自然科学基金委员会和大连市人民政府主办,今年第二届,30支队伍及个人参加。经过定点抓取和自由抓取两个组别两天的决赛,9月6日下午,结果出炉,15支决赛队伍共抓获121只海胆、海参和扇贝,整体优于去年。

“我们吃的每一个野生海参都是人抓上来的。”中国工程院高文院士这句话,道出机器人“下海”最实在的目的。据他解释,中国人有吃海参的饮食习惯,但基于目前的生产条件,海参、鲍鱼等海产品只能由潜水员下水捕捞。劳动强度大、风险高,潜水员最多干到四十多岁,后半生饱受长期下潜造成的氮血症的困扰。“毕竟要付出健康的代价,20年以后大概没人想做这个行当了。在那之前,我们希望能‘机器换人’。”高文说。

除了保渔民平安,机器人水下捕捞也是海洋保护的福利。国内水产品消耗量大,主流都是暴力捕捞,拖网一下,对海洋生态破坏不小。不同于用作海底调查,如沉船打捞等大型水下作业的传统大型水下装备,水下机器人个头小、更灵活,可以从事抓捕类、应急救援、水下勘测等工作。如果可以实现机器人按需抓取、精准捕捞,产业链良性运转,其他水生生物也能免遭牵连。

国家自然科学基金委员会党组成员、副主任王承文将比赛目的概括为“水下精准捕捞的需要、保护海洋生态的需要和保护潜水员健康的需要”。高文表示:“国内做水下机器人研究最好的团队都来了。虽然和人的操作能力比起来还有很大差别,但识别、抓捕的反应度和效率有了质的提高。”

不同于在大连海事大学的水池中完成的目标识别组比赛和抓取组初赛,抓取组决赛在獐子岛海中15米×15米的网箱内完成,大风洋流、海底砂石水草、活的海胆扇贝——面对真实海洋环境和目标抓取任务,比赛难度远超常规机器人比赛。“这种任务的完成比想象难得多。可以检验我们的研究是不是真的管用,采集的比赛数据、图像视频对团队的未来研究也有极大价值。”

参加定点抓取组比赛的北京航空航天大学与中科院自动化所联队是第二年来,也是唯一研制软体机器人的参赛队伍。他们的机器人有章鱼一样柔软的臂和抓手,可以抓取手机、蛋挞等贵重或易碎物品。据北航领队文力教授介绍,今年的机器人有较大改进,尤其是“可以伸长的臂”。“我们观察发现,章鱼臂的肌肉可以伸长。今年就在机器人的抓取臂上加了伸长的环节,可以伸到原长的两到三倍,效率大大提高。”文力说,“回去将重点提高机器人的智能水平,让机器人自主性更强。”

作为两届大赛的主要组织者之一,大连理工大学软件学院王雷教授对机器人的进步感受明显:识别精度更高、抓取效果更好。但他同时表示,目前主要采用的水声通讯频率很低,海里高速通信还没有好的解决方案;水下机器人视觉能力原始,利用深度学习做识别的计算量太大。比赛收官,这项探索性研究还有不少难题待解。

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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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