近日,中国科学技术大学陈小平教授团队与美国卡内基-梅隆大学Manuela Veloso教授团队在云机器人研究领域开展合作,完成了合肥与匹兹堡之间的云机器人实验。相关研究成果发表在最新一期的International Journal of Approximate Reasoning 上。
传统机器人的开发模式是针对每一项具体任务进行事先编程,并在固定的结构化环境中完成大量调试。近十年来兴起的服务机器人需要在各种不同的非结构化环境中工作,传统开发模式成为一个严重障碍。研究人员发现,分布在世界各地的机器人经常执行类似的任务,但它们由于硬件和基础软件的不同,可以具有不同的能力,从各自环境中也可以获取不同的知识和技能。在云机器人平台上,不必为每一台机器人的每一项功能专门编程,而是可以从云平台和其他机器人获取有关知识和技能,从而拓展机器人的能力范围,并降低开发成本。
为了实现机器人之间和人与机器人之间的知识共享与合作,中美研究团队自2010年来开展合作研究。中方在外部开放知识获取、机器人自动推理与规划、人机语义理解等方面进行了重点研究,美方在机器人大数据分析与人机合作等方面进行了深入的探讨。在云机器人联合实验中,位于合肥的“可佳”(KeJia)机器人与位于匹兹堡的“可宝”(CoBot)机器人,借助云平台进行了远程合作与资源共享测试。实验中,云端向双方机器人提供多种知识源和数据源,“可佳”向“可宝”输送语义理解和自动规划服务,“可宝”向“可佳”输送大数据分析服务。借助于这些知识共享和远程合作,“可佳”与“可宝”分别完成了各自单独工作无法完成的测试任务。
中国科大陈小平教授团队的吉建民为论文第一作者。
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