NVIDIA 機器人專家分享打造靈動有趣的機器人以構(gòu)建藝術(shù)裝置存在哪些挑戰(zhàn)，同時她期待著展開自主機器領(lǐng)域的新篇章。

訓練、測試以及為機器人編碼并非易事。我們最近發(fā)布的 Isaac 平臺承諾可以改變現(xiàn)狀，克服種種困難。

沒有人能比機器人專家 Madeline Gannon 更清楚這一點。過去一個月里，她一直待在匹茲堡周邊波蘭山中的研究工作室，潛心鉆研機器人藝術(shù)裝置。

她將主要研究精力放在 Manus 的首次亮相上。Manus 能夠?qū)?10 個工業(yè)臂與單個機器人大腦連接，展示人機交互的新前沿。

今天，世界經(jīng)濟論壇展覽會在中國天津舉辦。她一直爭分奪秒、全力以赴地開發(fā)軟件和交互設(shè)計，就是為了能夠在此展覽會上準時為大家展示這些機器人臂靈動有趣的一面。數(shù)周以來，她每周都在倉庫中投入 80 個小時，而面臨的主要困難是：從機器人公司 ABB 租借兩臺機器人，然后使用這兩臺機器人模擬要在展覽會上展示的全部 10 臺機器人的交互情況。

Gannon 主要依靠模擬情況來創(chuàng)造與觀眾交互的場景。而且，在中國現(xiàn)場啟動并運行 10 臺機器之前，她并不確定這樣做是否確實有效。

模擬實際操作中的機器人會面臨一些挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)傳統(tǒng)上已驅(qū)使機器人專家進行自定義編程（更不用說大型賭博和讓人焦慮的事件），因為直到最近，軟件還無法穩(wěn)定可靠地運行。

然而，這仍然是行業(yè)中的一個關(guān)鍵問題，因為物流業(yè)務(wù)和倉庫作業(yè)越來越依賴機器人，這些機器人具備越來越多的自主權(quán)，能夠與人類協(xié)同配合。

“隨著我們從機器人自動化過渡到機器人自主，利用 Manus 這樣的藝術(shù)裝置，人們有機會親身體驗未來人類如何與自主機器共存，”她說。

可以肯定的是，Gannon 為實現(xiàn)此次展示歷盡艱辛，彰顯了該行業(yè)大規(guī)模開發(fā)機器人技術(shù)的新動態(tài)。

機器人助手時代到來

其中大部分仍在改進。今年早些時候，我們發(fā)布了 Isaac Simulator，用于在虛擬環(huán)境中開發(fā)、測試和訓練自主機器。上周，在 GTC Japan 上，我們宣布推出 Jetson AGX Xavier Devkit，以幫助開發(fā)者開發(fā)機器人和無人機等自主機器。

此解決方案將軟件與硬件相結(jié)合，通過助力縮短開發(fā)周期來推動機器人革命。

“利用 Isaac，人們能夠以更快的速度開發(fā)智能應(yīng)用程序，”Gannon 說。“目前，我們正處于機器人技術(shù)的黃金時代。”

這并不是 Gannon 首次參加機器人競技。去年，她還是卡內(nèi)基·梅隆大學的博士研究生，她開發(fā)了一種交互式工業(yè)機器人臂，在倫敦設(shè)計博物館展出。

機器人 Mimus 是個 2600 磅的巨人，專用于觀察周圍的環(huán)境。這款機器人被安置在觀察區(qū)域，使用博物館天花板中嵌入的傳感器來觀察和接近，甚至是跟隨它覺得有趣的觀眾。

在天津世界經(jīng)濟論壇展出的 Manus 是她開發(fā)的第二個且更復雜的機器人裝置，因為該裝置需要使用自定義軟件從頭開始創(chuàng)建交互。

打造靈活有趣的Manus

打造 Manus 絕非易事。到達中國之后，在開始這次交互式展覽之前，Gannon 只有 10 天時間在現(xiàn)場部署全部 10 個機器人。Manus 的機器人在 9 米高的基座上排成一排，并且使用有機玻璃包裹。在基座底部裝有 12 個深度傳感器，借此相互連接的機器人能夠跟蹤訪問者的移動情況，并據(jù)此作出響應(yīng)。

“這個項目需要處理大量視覺信息，這正是其大腦使用 NVIDIA GPU 的原因所在，”Gannon 說。

利用此視覺系統(tǒng)，Manus 可以自動移動以回應(yīng)周圍的人：如果 Manus 找到了有趣的人，隨著其機器人目光緊隨在目標人物周圍，所有的 10 個機器人臂都會重新定向。

要為 Manus 創(chuàng)建交互設(shè)計，Gannon 需要為其機器人開發(fā)自定義通信協(xié)議和運動求解器，以及自定義人員感知、遠程監(jiān)控和人機交互設(shè)計軟件。

她表示，直到現(xiàn)在還沒有可靠的技術(shù)資源，可以與智能機器人配合完成非典型的任務(wù)。因此，她每創(chuàng)造一個新的機器人部件，都不得不做無謂的重復，浪費時間做無用功。

Mamus 軟件堆棧的技術(shù)開發(fā)大約占用了三分之二的項目時間，只剩三分之一的時間可用于項目的核心內(nèi)容，即人機交互設(shè)計。

未來機器人訓練

利用 Jetson 實現(xiàn)計算機視覺并利用 Isaac Sim 訓練機器人，有助于開發(fā)者在未來的類似項目中扭轉(zhuǎn)這些比率。而且，它們非常適合開發(fā)和模擬大量企業(yè)用于倉庫和物流操作的工業(yè)機器人。

Gannon 擅長針對這些障礙訓練機器人，其開創(chuàng)性工作引起了廣泛關(guān)注，而且多年來她一直被稱為“機器人語者”或“機器人馴服者”。

她聳了聳肩。“現(xiàn)在，有了 Isaac，我想我們不再需要機器人語者了。”

責任編輯：彭菁