完善移动操作系统的关键是什么？

　　机器人系统的能力范围已经从固定机械手和遥控移动机器人扩展到现在包括它们的交叉点移动操纵系统。然而，为了充分发挥其潜力，移动操纵机器人必须能够移动、交互、观察、思考和交流。
　　移动操作的演变
　　自1960年代以来，机械臂一直在改变公司开展业务的方式。尽管它们体积大、笨重且高度专业化，但早期的工业机械臂能够以人类速度的三倍的速度自动执行重复性任务。几十年后，机械臂不仅更小、更时尚，而且能够模仿人类的思考、反应和适应方式。
　　尽管移动机器人已经存在了几十年，但在伊拉克和阿富汗战争期间，美国军方广泛采用和部署了具有操纵能力的无人驾驶地面车辆，以确保部队在执行爆炸物处理（EOD）任务时的安全。这些具有最小自由度的简单机械臂在当时被认为是最先进的，但按照今天的标准将被认为是粗糙的，特别是因为现代机械臂可以提供比人类手臂更多的灵活性。
　　五项关键能力
　　如今，随着机器人硬件组件和智能软件功能的不断进步，智能移动操作已成为现实。在本文中，将定义移动操作，并列出智能移动机器人要在任何地方实现自动化所必须具备的五项关键能力即移动能力、交互能力、观察能力、思考能力和交流能力。
　　移动能力
　　机动性增加功能传统的铰接式机械臂用螺栓固定在工厂车间，任务只能在机器人工作空间的限制内执行。通过将机械臂与移动平台集成，任务不再必须在固定的静态位置执行。相反，机器人可以移动到任何位置来执行所需的任务。与传统工业机器人相比，移动性使企业能够以不同的方式思考机器人的功能。
　　移动性可以根据应用程序和环境以不同的形式出现。移动机器人可以有轮子、轨道，甚至腿。无论形式如何，平台都必须提供适当水平的稳定性和动力，以使机械臂能够与底座无缝操作。要在任何地方实现真正的自动化，理想情况下，移动平台应该足够坚固，即使在恶劣天气下也能到达人类可以到达的地方。
　　这些移动平台还使机器人能够进入对人类有害的环境。移动机器人长期被军方用于EOD和作战工程任务，现在被用于航空、能源、石油和天然气等众多行业的危险任务，以保护前线工作人员免受伤害。
　　能够去人类可以去的地方是实现智能移动操作的第一步。
　　互动能力
　　移动操作使与世界的互动成为可能
　　移动机器人与传统机器人的区别是什么？与工业手臂和协作机器人（cobots）不同，移动机械手旨在在各种环境中以类人能力执行任务。
　　移动机械手的设计必须从头开始考虑移动性。因此，移动机械手必须具有以下属性：
　　重量轻移动机械手必须重量轻，以减少对平台的动态影响并延长系统运行时间。减轻质量还可以提高手臂速度。
　　紧凑移动机械手必须紧凑，才能进入专为人类设计的区域。
　　节能移动机械手必须节能才能运行数小时，因为这些系统通常由电池供电。
　　坚固耐用移动机械手必须坚固耐用，能够承受天气、冲击和振动。
　　功率密集型移动机械手必须功率密集型，以在保持灵巧性和速度的同时在轻量级封装中提供强度。
　　便携式移动机械手必须在标准直流总线上运行，允许系统在没有墙上电源的情况下运行。
　　就移动机器人的交互能力而言，这些特征意味着什么？简而言之，由于其占地面积较小，该系统有能力完成曾经只有人类才能完成的任务。因此，企业可以在任何地方真正实现自动化。
　　机器人技术还可以通过增加员工来帮助企业克服劳动力短缺问题。此外，机器人可以充当力量倍增器。在指挥中心工作，一个人可以监督多个机器人完成的各种任务。此外，由于这项技术将体力要求高的任务转移给机器人，它使年长的工人能够更长时间地工作，并利用他们的专业知识来优化对机器人的控制。
　　采集能力
　　适用于任何环境的感知系统
　　在当今的机器人技术领域，您会发现各种移动平台在结构化工业环境中移动并在仓库内执行关键任务。这些平台在室内运输货物和材料方面发挥着重要作用。然而，对于需要在非结构化环境中进行交互的任务，智能移动操作是最佳选择。
　　机器人必须能够感知周围的世界并将其概念化。与他们的前辈不同，今天的移动操纵系统具备使用多光谱传感（包括LiDAR集激光、单目视觉和立体视觉）感知世界的能力。例如，美国RE2机器人公司的机器人系统使用第三方多模式2D和3D成像传感器以及称为RE2Detect的专有算法来感知世界。使用RE2Detect，系统可以在几乎任何室内或室外环境中定位和跟踪物体，无论是在明亮、受控照明的手术室中，还是在雨天、阴天的室外。
　　继续这个例子，美国RE2机器人公司的控制算法通过基于实时视觉处理和报告不断调整机械臂的位置和方向来关闭控制回路。这些方法通过定制输入和处理硬件来加速。此外，与依赖3D模型运行的典型工业解决方案不同，RE2Detect利用物体的几何结构，包括它们的位置、形状或姿势，以实现对不同场景的独特抓取。
　　思考的能力
　　人工智能驱动的机器人智能从历史上看，移动机械手是远程操作的；也就是说，由远距离的操作员控制。今天，由于人工智能（AI）和机器学习的增强，移动机械手正走上完全自主的道路，并增强了不仅能看，还能像人类一样思考和反应的能力。
　　当与AI相结合时，当今的移动机械手有能力彻底改变业务运营。注入AI的操纵器具有路线修正的能力，使它们能够随着时间的推移学习哪些方法和过程是最有效的。因此，与人类同行通常所能提供的相比，这种能力可以带来更高的效率和更高程度的可靠性。
　　就RE2移动操作系统而言，智能被整合到使用RE2专有自治算法（称为RE2Intellect）的系统中。RE2Intellect使用RE2Detect收集的数据，将几何计算机视觉与传统机器学习和深度学习技术相结合，以提供类似人类的决策处理。传统的自主算法基于单一方法，只能在照明受控的结构化环境中工作，RE2Intellect可以处理通常在照明可变的非结构化户外环境中遇到的异常类似于人类感知和处理信息的方式。换句话说，RE2专有的自治算法可以在任何环境中运行。
　　除了思考之外，系统还必须能够行动。完整的过程通常被描述为OODA循环：观察、定位、决定、行动。对于RE2系统，RE2Detect负责观察和定向，而RE2Intellect负责决策和行动。在人类中，大脑关闭了这个循环并根据感知决定了行动。RE2Intellect是RE2智能移动机械手的大脑。
　　机器人如何学习？
　　教机器学习涉及数据、特征和算法共同构建机器人的智能。数据越多样化，结果就越好。同样，被认为是数据构建块的特征为算法提供了执行给定计算所需的特征或属性。最后，为您的数据和特征选择正确的算法至关重要。算法可以包括分类和回归等监督方法，或聚类或模式搜索等非监督方法。选择的方法直接影响最终模型的精度、性能和尺寸。
　　沟通能力
　　弥合远程操作和完全自主之间的差距
　　与人类一样，通信对于机器人成功执行任务至关重要。人机界面是这个等式的关键部分。有些任务需要人工参与，而其他任务则需要人工操作员进行一定程度的监督。在一些受控的、结构化的环境中，任务能够由移动机器人100完成。
　　人工智能、机器学习和计算机视觉的进步无疑推动了自主机器人的发展。然而，尽管取得了这些进步，机器人仍需数十年才能处理存在于不可预测和非结构化环境中的边缘情况，例如光照条件多变的户外。因此，无论是通过远程操作还是监督自主，通常仍需要让人工操作员参与其中（图1）。人机界面对于实现机器人与其操作员之间的通信至关重要。
　　当需要远程操作时，移动操纵系统必须允许机器人操作员在远程执行工作时保持完全控制。在RE2，开发了一个模仿控制器，它在控制器和机器人之间建立了一个领导者跟随者远程操作，为用户提供了一个直观的系统，可以快速有效地提高熟练程度。
　　当涉及到监督自主时，有一系列的能力。例如，一方面，操作员可以控制决策制定，但机器人负责直接行动。在更远的范围内，机器人可以做出高级决策，同时将操作员留在循环中，仅用于错误处理和恢复。在光谱的另一端，许多人认为是自治的圣杯，即不需要人工监督的完全自治系统。然而，对于当今非结构化环境中的大多数机器人用例，监督自主是标准。
　　图1：自治范围
　　头条创作挑战赛