[独家]揭秘密歇根大学的机器人研究

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cire

2020-11-21 08:37:26

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编者按：在北美，有超过50所高校拥有机器人本科和研究生学位课程。我们重点关注一些知名度较高、成立时间较长的学校，例如卡内基·梅隆大学、佐治亚理工学院、伍斯特理工学院和蒙特利尔理工学院等。

还有一个新趋势是，学校的快速增多反而扼杀其机器人教育的发展。

一些新晋者例如内达华大学拉斯维加斯学区把他以前的小项目放在类固醇上；其他的都是热门的初创企业例如圣地亚哥的加州大学；还有一部分例如密歇根大学，拥有运转良好的工程项目，在机器人上具有较强的学位授予权。

隐藏在背后的是什么？机器人的崛起几乎无处不在，可以肯定的是，作为最新技术的汇集产业，机器人在工业、商业和社会各角落无所不在。在今天及可以预见的未来，将产生数十万跟机器人这个蓬勃发展、颠覆性技术频出的产业相关的工作。

今天，我们通过John Edwards把其中一个机器人温床放到聚光灯下：密歇根大学。

密歇根大学被认为是美国领先的研究型大学之一。近年来，该Ann Arbor-based school加强了其STEM（科学、技术、工程和数学）课程，并深入研究机器人研究和教育。

密歇根大学提供机器人相关学科的研究生预科和研究课程，包括计算机科学、机械工程，计算机视觉，电子工程，人工智能，控制系统，心理学，人机交互，社会学，哲学，伦理学，法学，生物医学工程，医学，商业，经济学和公共政策。

机器人教育和研究已经紧密地嵌入到大学的工程学院中，它在机械工程、电子工程和计算机科学，以及航空航天工程、造船、海洋工程、大气、海洋和空间科学等领域都有一流的项目。机器人应用在所有这些领域变得越来越重要，在医学领域也同样，该学校在这一领域拥有世界级项目，密歇根大学计算机科学与工程副教授Edwin Olson这样说。

从去年秋天开始，工程学院已经拥有机器人博士学位的授予权。该项目侧重于三个核心机器人学科：感知，推理和本地化。每一个领域都能为课程和研究学习构成一个专项。Olson说，该机器人项目的目的是把学生培养成学术界、工业界和政府界的独立研究人员、工程师以及未来的机器人研究领袖。

自主移动联盟

鉴于密歇根州的传统汽车业，密歇根大学已经与领先的汽车制造商以及其他对开发自主导航技术感兴趣的组织一起打造了几个机器人研究项目。例如，密歇根的感知机器人实验室（PeRL）与多个外部合作伙伴一起研究有关移动机器人在未知环境中的自主导航以及测绘问题。

PeRL的最终目标是打造出具备自主导航能力，能像人一样识别出曾经到过的地方的环境的机器人。为了解决这一问题，PeRL的研究人员平衡实验验证理论，开发用于水下计算机视觉、图像处理、贝叶斯滤波和平滑和系统工程等研究领域的算法。这些研究将被应用于自主水下机器人（AUVs）和各种地面机器人等新硬件平台，并进行测试。

PeRL目前的项目包括开发自动化的福特Fusion，为美国海军打造一个自主船舶检测系统，设计多AUV协同导航和主动安全态势感知系统，大面积声光即时定位与地图构建（SLAM）系统，多AUV SLAM测试平台。最近，该实验室开始研究双地面/空中机器人测试平台，该平台是海军工程教育中心（NEEC）的一部分。

更安全和可持续的交通

密歇根大学还有一个密歇根大学交通研究所（UMTRI），它致力于实现全球社会的安全和可持续交通。在数百万美金研究项目、具有深厚专业知识的教师和多个企业/政府合作伙伴的协助下，UMTRI旨在提高驾驶安全性和推动交通系统发展。机器人技术存在于许多UMTRI项目的核心。

自1965年成立以来，UMTRI已经在机动车安全研究相关的损伤生物力学赢得了国内和国际声誉。UMTRI此后开设了多种学科，现在已经处于联网车辆研究和测试、可持续移动系统、传输数据融合和分析以及其他许多尖端研究领域的最前沿。

UMTRI目前大约有120人，员工包括全职研究人员，技术和管理人员，隶属于大学学术部门的教师，研究生以及其他辅助人员。UMTRI主任Peter Sweatman表示，UMTRI的研究科学家与许多学者、政府和工业合作伙伴进行跨学科研究，产生新知识，给学生提供培训。

据Sweatman介绍，UMTRI旨在成为跨司机、汽车、通信技术和本地基础设施的交通系统研究的联络点。Sweatman目前正致力于新的研究和政策功能，以解决安全性、移动性、能源和温室气体排放等更广泛的挑战。他还协助开发新的研究领域，以加速今天的汽车产业向未来的交通运输业的过渡。Sweatman目前的研究领域包括智能交通系统和汽车电气化。

UMTRI的安全和可持续交通的核心机构包括安全和可持续交通信息管理中心（CMISST）、可持续机动性和可达性研究与改造（SMART）、可持续全球交通（SWT）和移动转型中心（MTC）。

未来的测试轨道

对Sweatman尤为重要的是UMTRI的新型移动转型设施（MTF），该项目将创造世界上最先进的机器人车辆测试轨道之一。目前正在一块32英亩的土地上建设的MTF将包括一个模拟城市中心和一个翻版的四车道高速公路，旨在帮助研究人员测试自动和联网汽车如何对罕见但危险的交通事故的道路情况进行反馈。这样的测试是确保先进的自动驾驶汽车能在现实世界里安全运行的重要步骤。“这样设计的目的是让我们可以通过不同的方式对车辆进行循环测试，这对于机器人研究来说是非常重要的。”Sweatman说。MTF计划与今年春天开放。

Sweatman说，“该设施给我们提供了一个机会去调查我们的自动化技术处于什么阶段。这包括评价技术的鲁棒性、研究和测试特定的传感器，甚至开发一些对自动驾驶汽车技术非常重要的测试方案。”

Sweatman补充道，大部分测试将最终集成到标准开发流程中，可能还会集成到自动驾驶汽车的法规创立中。

MTF最初的设计目的就是为了适应自主汽车研究的。Sweatman说，“我们确信我们的测试设施具备那样的能力。这的确是一个独特的机构，因为它非常实用，包含你在路上所能看到到所有元素，例如交通信号、灯光、用地配置、道路标志、人行横道等等。”

Sweatman预测，MTF将很快成为研究创新甚至革命性自主汽车技术的高度活跃的测试平台。然而，他指出，开发完全自主汽车肯定会是长期和具有挑战性的过程。他说，“针对我们多快能拥有一辆完全的无人驾驶汽车，有很多各种不同的看法，其中之一是你可以简单地坐进去，输入一个目的地，然后不用做任何事情，只需要坐等到达。总之，这是相当具有挑战性的技术。”

Olson指出，自主汽车的设计相对容易，但极难完善。他认为，“让机器人开车在城市周围行走并不难，把机器人做令人印象深刻的事情做成一个吸引人的五分钟视频也不难。但要让他们具有跟人一样甚至超越人类的可靠性，这是真正困难的问题。”

据Olson所说，人体拥有类似输入传感器的阵列，这是机器人工程师难以完整复制的。“人类能娴熟驾驶的一个原因是我们有很好的传感器。尽管眼睛可能是主要的传感器，但耳朵也非常重要，它让我们感受到自己是如何在空间中旋转和移动的。”这些感觉也在驾驶中发挥作用。“方向盘在我们手上的反馈和油门的反馈，甚至是我们的‘对接传感器’，都在安全驾驶中发挥重要作用。”Olson解释。

Sweatman，Olson等认为，自主汽车的研究还有很长的路要走。“这归结为一个事实，我们让车能理解他们的环境是最基本的，”他说。“当你让车上路时，他必须能解码车道标线、路牌、道路拓扑结构以及其他车辆可能会做什么，但现在机器人还不能在足够快和足够可靠的情况下完全所有这些任务。”

技术变革

尽管仍须克服众多挑战，Sweatman坚信机器人具备从根本上改变人类生活的潜力。他说，“我们的观点是，技术正在变革。因为它拥有很多优势，让人们的生活更美好，我想这对消费者很有吸引力。”

对于汽车产业，机器人既有变革也有机遇。Sweatman说，“我们一直在寻找这样一个行业，它以提供流动性作为服务，使用连接盒自动化技术让服务更安全、高效和可持续。”

授权译自Robotics Business Review

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assiliev

这家伙很懒，什么也没有留下

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