机器人与物理人工智能

将感知、规划和行动联系起来，同时以人身安全为中心。

我们如何研究这个领域

该计划检查系统在物理空间中感知和运行时出现的软件和安全问题。目前的探索是一个规划模型，而不是机器人或硬件原型。重要的依赖关系包括传感器可靠性、任务定义、环境变化、安全运动、操作员理解和恢复路径。任何未来物理测试的范围将取决于证据、设备和专业能力。

1. 01

   从数字智能到物理智能

   物理系统必须考虑质量、摩擦、范围、不确定性和接触的后果。从数字推理到物理行为的转变在每一层都引入了安全要求。

   物理系统必须将信息转化为可以影响人员、财产和周围环境的操作。因此，工程堆栈连接了传感、估计、规划、驱动和监督。一层中的错误可能会改变下一层所相信的内容，因此安全行为取决于整个系统的清晰接口和检查。

2. 02

   机器感知

   相机和其他传感器提供部分观察，而不是世界的完美复制。感知必须表达不确定性，并在证据太弱而无法安全采取行动时进行识别。

   感知将传感器读数转换为对物体、边界和运动的有效解释。照明、遮挡、纹理和传感器放置可以改变证据。系统应该表现出信心，在有用时请求另一次观察，并避免将分类视为在周围环境仍不清楚时采取行动的许可。

3. 03

   空间理解

   机器人需要一个由物体、表面、边界和周围人员组成的模型。由于环境发生变化，定位和场景理解需要持续检查，而不是一张可靠的快照。

   空间理解将观测结果与稳定框架、已知障碍物、可到达区域以及人员或设备的位置联系起来。地图是一种估计，随着物体的移动，它可能会变得陈旧。系统应比较预期条件和观察到的条件，并在定位或场景解释超出任务的安全容忍范围时停止或重新计划。

4. 04

   规划与推理

   规划将目标与可行的行动联系起来。它考虑依赖性、障碍、可用工具和替代方案，同时保留在假设失败时停止或寻求帮助的方法。

   规划者评估的不仅仅是最短路径。它考虑任务顺序、范围、可用工具、不确定性、速度限制以及如果无法完成步骤会发生什么。应将替代计划与明确的约束进行比较，并且当环境不再符合计划所用的假设时，应保持安全停止。

5. 05

   运动与控制

   计划通过响应物理环境的控制而变成运动。安全行为包括速度和力的限制、传感器反馈以及预期操作范围之外的受控停止。

   控制将计划转化为测量的运动，并不断将预期行为与传感器反馈进行比较。加速度、力量、到达范围和停止距离都会影响结果。测试应检查延迟的反馈、意外的接触和部分故障，并进行限制以防止微小的差异发展为不安全的运动。

6. 06

   人机协作

   人们需要了解机器人打算做什么以及如何干预。共享工作空间需要可预测的行为、明确的交接以及对隐私、责任和邻近性的仔细对待。

   协作需要人们了解机器人的角色、下一步行动和停止行为。交接需要明确的责任点，附近的人不应该猜测机器是否注意到了他们。交互设计、工作规则和技术保障应支持相同的期望。

7. 07

   模拟和安全测试

   模拟可以在物理试验之前暴露边缘情况，但它无法重现现实世界的每个属性。测试应记录假设、改变条件并进行阶段性验证。

   模拟可帮助团队在物理试验前改变障碍物、传感器质量、时间安排和任务条件。它使假设变得可见，并可以揭示难以一致重现的案例。由于模拟物理和感知仍然是近似值，因此通过虚拟场景是设计下一个测试的原因，而不是现实世界安全性的证明。

8. 08

   工业和服务应用

   检查、处理和重复协助是可能的应用领域。每个都有不同的容忍度、环境和人类后果，因此需要针对特定​​任务的验证。

   检查、搬运和重复协助等应用在有效负载、精度、周期时间、环境和故障后果方面有所不同。适用于一个工作站的方法可能无法转移到另一个工作站。每个用例都需要针对特定​​任务定义成功标准、现场审查、操作员培训和验证。

9. 09

   发展视野

   研究问题包括稳健的感知、更安全的规划以及人类意图和机器行动之间更好的协调。任何未来系统的成熟度都取决于工程和测试证据。

   开发范围取决于任务、可用硬件、安全证据和专家能力。研究可以提高稳健的感知、恢复、人类协调以及解释计划行动的能力。公开描述应将概念软件模型与经过测试的机器人系统区分开来，并且绝不暗示 CSW 拥有未记录在其记录中的设备。