美国机器人工作计划(精选4篇)

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更新时间:2023-12-26 16:09:08 发布时间:24小时内

美国机器人工作计划1

(1)未来5年目标:自动生成分布式控制算法,在分布式控制和决策方面取得重大进展,可实现多时间尺度处理,互操作处理,多维度(功能、空间和时间)处理,形成权衡移动、传感和通信的有效模型。

(2)未来10年目标:在真实环境中有力地部署大规模机器人团队,并且通过云架构实现团队间相互学习和协作;实现以人为中心的商用群系统;通过动态团队组合实现复杂任务的异构解决方案;优化传感、移动和通信之间的功耗。

(3)未来15年目标:实现在农业、制造业、仓储和环境监测等多个行业的商业化应用和大规模部署;通过大力部署低成本混合协作机器人团队实现真正的“机器人物联网(Internet-of-Robotic-Things)”生态。

八、人机交互

机器人在人机交互方面仍然面临理解人类、多时间尺度交互、信任度、接受度等诸多问题,具体挑战包括:交互多样性带来的难以客观评估;缺乏用于人机交互研究的机器人平台;缺乏来自交互场景的可用数据集;缺乏真实世界评估的途径。

美国机器人工作计划2

(1)未来5年目标:足式机器人可实现3英尺降落后正常运作,水平运作可达到每秒的行进速度,在平整地面环境可续航5h以上。它具有实时感知、映射和推理能力以实现自主导航。

(2)未来10年目标:足式机器人可实现滚落后正常运作。给定一个近似的环境地图,它可以自主且强健地合成和执行给定的移动和操作任务,如搬运碎片以搜寻幸存者。

(3)未来15年目标:人形机器人可以在完全非结构化、动态环境中自主且强健地运作。

三、机器人的抓取和操作

一些研究团队和公司正在探索机器人抓取的新方法,抓取不熟悉对象的方法目前可分为3D模型、硬件设计、演示学习、强化学习四类。机器人抓取的新方法是基于物理或模拟数据的训练学习,未来5-15年的技术发展目标如下:

(1)未来5年目标:生产出廉价的机器人夹持器能够从杂物箱中抓取新奇的刚体,其可靠性接近人类,并将应用于电子商务和制造业中。

(2)未来10年目标:生产出廉价的机器人夹持器能够从杂物箱中抓取大量刚体和柔体,其可靠性超过人类,能够精准定位并从箱子中提取特定的目标物体。

(3)未来15年目标:生产出各式各样的机器人夹持器,可靠地从杂物箱中抓取任何刚体或柔体,但不包括形状极端不称的物体,如苹果耳机。

机器人操作方面的发展方向是完全沉浸式、具有触觉的临场感以及多模态传感器反馈,未来5-15年的技术发展目标如下:

(1)未来5年目标:研制出带有触觉传感器阵列的简单机器人手,能够执行抓握调整或简单物体再抓握。

(2)未来10年目标:研制出带有触觉传感器阵列的中度复杂的机器人手,能够执行动态抓握调整和再抓握。

(3)未来15年目标:研制出带有触觉传感器阵列的高度复杂的机器人手,其密度和灵敏度接近人类,能够高速全手抓取新奇物体并精细控制;其技能和可靠性接近人类,可以执行灵巧的操作任务。

四、机器人的感知

计算机视觉技术发展迅速,触觉技术也有一定的进展,其它感知技术进展有限。机器人技术在可靠性和速度方面对计算机视觉提出独有的挑战,需要推进的关键技术包括:(1)从观察视频活动推进到主动执行类似任务;(2)主动感知;(3)复杂、高维度推理;(4)开放性(Open-world Performance);(5)与其它系统的集成性;(6)系统结构,如图像端到端强化学习与可迁移性之间的权衡。

五、机器人的规划和控制

未来的机器人将需要更先进的控制和规划算法,能够处理不确定性和自由度更大的代理系统。在过去,控制和规划被认为是两个单独问题,而现在控制和运动规划越来越需要综合处理。相关的技术方向包括:不确定环境下的任务和运动规划,抓握规划和操作,复杂和动态环境下的自主规划和约束控制,高维、高动态和混合系统的控制,自主性平滑可调的规划和控制。

六、机器人的学习和适应系统

未来机器人将面临成千上万种不同的任务,需要自己或在人类的帮助下学习和适应。

美国机器人工作计划3

(1)未来5年目标:在传统机器人平台中引入机器人学习、持续改进机器人在相当受限的环境中执行特定任务的性能。

(2)未来10年目标:通过新材料和架构,微型/大型机器人和机器人数量来提升机器人平台的多样性,要求机器人学习应对日益增长的复杂性;开发大规模、实用的数据集、基准等。

(3)未来15年目标:机器人在协作环境中无缝操作。

七、多机器人系统

多机器人系统已成功应用于制造业、仓库管理、灾害监测、建筑和农业等领域,但在分布式控制与决策、分散/集中混合机制、异构机器人团队、多机器人系统的通信和传感等方面面临着诸多挑战。

美国机器人工作计划4

(1)未来5年目标:机器人能够可靠地确定与上下文相适应的基本行为和情感表达;机器人能够在半受控设置下与用户保持几个月的互动、学习和适应;增强和交互现实系统,将允许特定场景专业人员实时利用和操作机器人数据;机器人能够解释它们的行为,取得人们的信任;通过大规模研究使人们在很大程度接受机器人;人机交互系统的社区试验台、评估指标,可以直接比较不同方法;在结构化的现实环境中进行机器人研究测试。

(2)未来10年目标:机器人可以动态地学习和更新用户和任务模型,并在半结构化的任务和环境中处理感知、建模和适应,能够适应环境和用户的合理变化;可以处理对话中的突发事件,适应用户状态,并在半受控设置下无缝集成社会行为;在半结构化设置下工作一年,并满足多个用户需要;能够模拟人们的期望和事先理解,以提供最相关的信息来促进信任;共享自主系统可以确定用户目标,同时不断调整和促使用户支持这些目标并选择适当的自主度;用户所期望的机器人功能将会部署、应用和测试。

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