機器人輪椅可能很快就能順利安全地穿過人群。作為資助項目CrowdB??ot的一部分，EPFL研究人員正在探索與此類技術(shù)相關(guān)的技術(shù)、道德和安全問題。該項目的目的是最終幫助殘疾人更輕松地出行。

洛桑每周戶外市場的購物者可能在過去幾周遇到了EPFL的一項發(fā)明——一種新奇的設(shè)備，部分是輪椅，部分是機器人。EPFL學(xué)習(xí)算法和系統(tǒng)實驗室(LASA)的研究人員正在使用它來測試他們在CrowdB??ot下開發(fā)的技術(shù)，這是一個由INRIA領(lǐng)導(dǎo)的項目，涉及包括EPFL在內(nèi)的七個研究組織的財團。

該項目已獲得“地平線2020”計劃在信息和通信技術(shù)(ICT)部分的資助。CrowdB??ot旨在測試讓機器人穿過擁擠區(qū)域的技術(shù)和道德可行性。這些機器人可以是類人機器人、服務(wù)機器人或輔助機器人。LASA負責人奧德·比拉德(AudeBillard)說：“你聽說過很多關(guān)于自動駕駛汽車的事情，但沒有聽說過可以在行人中移動的機器人。”“然而，機器人技術(shù)顯然正朝著這個方向發(fā)展，所以我們現(xiàn)在必須開始思考這將意味著什么。”

許多可能的場景

在正在研究的各種問題中，最明顯的是機器人用戶及其附近人員的安全。LASA研究人員發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有立法并未解決這一問題，并開始研究所有可能的風險，包括與人類發(fā)生碰撞的風險。

科學(xué)家們選擇了一個名為Qolo(運動生活質(zhì)量的縮寫)的機器人來進行風險評估。Qolo最初是在筑波大學(xué)開發(fā)的，旨在用作殘疾人的站立輪椅。它包含兩個電動輪子和一個被動外骨骼，讓佩戴者可以輕松地從坐姿移動到站立姿勢。

LASA團隊在伯爾尼對他們的Qolo進行了碰撞測試。“我們用兩種假人進行了測試，因為碰撞的影響可能會根據(jù)人的身高而有所不同，”LASA的博士后DiegoPaez說。“以兒童為例，最脆弱的部位是頭部，而孕婦則是腹部。”研究人員發(fā)現(xiàn)，即使機器人速度較低(例如低于6公里/小時)發(fā)生碰撞也會造成嚴重傷害。這使得防止這些碰撞變得更加重要。

第一步是修改Qolo，使其能夠分析周圍環(huán)境并做出反應(yīng)?？茖W(xué)家們?yōu)闄C器人配備了各種傳感器，包括正面的攝像頭和前后帶有激光的激光雷達系統(tǒng)。“對于機器人來說，擁有360°的周圍環(huán)境非常重要，這樣它才能避開它前面和后面的障礙物。它還需要知道它后面的東西，以防它必須快速后退以避免碰撞，“佩茲說。“激光雷達系統(tǒng)檢測到各種障礙物，攝像頭讓機器人知道障礙物是否是行人。”

該團隊還在Qolo的前部安裝了保險杠。“保險杠告訴機器人它與某物接觸并測量接觸力，以便在機器人仍在移動時將最大力保持在非常低的水平，”Paez說。換句話說，Qolo沒有被編程為在遇到障礙物時停止，而是繞著它移動。“對于靠近機器人的人來說，在人群中間突然停下來可能更加危險，”他說。

來自Qolo傳感器的數(shù)據(jù)與人員檢測和跟蹤算法相結(jié)合，以估計機器人周圍有多少人以及他們正在移動的方向。LASA研究人員為Qolo開發(fā)了一種特殊的導(dǎo)航算法，可以讓它識別出最佳路徑只需幾毫秒，這意味著它可以在擁擠的人群中快速響應(yīng)。

預(yù)測不可預(yù)知的

盡管工程師們技術(shù)精湛，但他們的機器人(還)不能預(yù)測突然的運動，比如方向的快速變化。“我們無法真正模擬人們在不同情況下會做什么，因為每個人的反應(yīng)都不一樣。這就是為什么我們需要在現(xiàn)實條件下測試Qolo，”Paez說。因此，該試驗在洛桑的公開市場進行。

在那里，工程師可以獲得關(guān)于機器人所有系統(tǒng)(從硬件到算法)以及用戶體驗的寶貴反饋。初步結(jié)果很有希望;行人似乎在機器周圍表現(xiàn)正常，這對數(shù)據(jù)收集來說是一大優(yōu)勢。“我們?nèi)匀恍枰治鰯?shù)據(jù)，但機器人的半自主維度似乎運作良好，”Paez說。Billard補充說：“用戶通過移動軀干來引導(dǎo)Qolo指示前進的方向。如果突然出現(xiàn)障礙物，機器人會立即做出反應(yīng)以避開它。這種輔助導(dǎo)航對于殘疾人來說是一個真正的優(yōu)勢。”

風險意識

隨著機器人技術(shù)的快速發(fā)展，我們可以開始在道路和人行道上看到越來越多的此類設(shè)備，例如送貨機器人。盡管如此，LASA團隊還是強調(diào)了一個關(guān)鍵點：開發(fā)有效的方法來最大限度地減少碰撞和其他事故的可能性至關(guān)重要。“碰撞測試表明，受傷的風險可能很高，有時甚至超過汽車允許的范圍，”Paez說。

“現(xiàn)在我們需要開發(fā)一種控制系統(tǒng)來降低這種風險，無論是通過降低機器人的速度還是提高其減震能力，”Billard說。“在未來的立法中考慮這些調(diào)查結(jié)果至關(guān)重要。這些法律可能包括為Qolo等輔助機器人設(shè)置速度限制，或限制某些類型的車輛(如送貨機器人)在人流頻繁的區(qū)域運行的能力。"

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