2018寰球人工智能与机器人峰会正在深圳召开，峰会由中国计算机学会主理，雷锋网、香港中文大学承办，失掉了宝安区当局的鼎力指点，是海内人工智能跟机器人学术界、工业界及投资界三大范畴的顶级交换嘉会，致力于打造海内人工智能范畴最具实力的跨界交换协作平台。

CCF-GAIR2018持续前两届的“顶尖”声势，供给1个主会场跟11个专场（仿生机器人，机器人行业使用，计算机视觉，智能平安，金融科技，智能驾驶，NLP，AI+，AI芯片，IoT，投资人）的丰硕平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的集会内容与现场体验。

正在大会第二天的仿生机器人专场论坛上，浙江大学智能体系与节制研究所机器人实验室主任熊蓉传授带来了题为《仿人机器人关键技术研讨》的主题演讲。

她谈到仿人机器人的三种劣势：

更简单正在人机交互中被接管

更得当于人类生涯情况

更顺应于利用人类对象

仿人机器人的研讨最早可以追溯到上世纪中期，先是模拟人的手臂功用，到厥后才起头对双足机器人的研讨。浙江大学于2006年起头仿人机器人研讨，2011年10月，他们对外宣布一个能打乒乓球的仿人机器人，这个机器人经由过程内部视觉对球停止辨认跟定位，停止正确的轨迹跟踪。今年年初，他们团队宣布四足仿生机器人「绝影」，也引发极大存眷。

现阶段，他们盘绕机器人的高精度节制做了一系列事情，如创新性的弹性仿生机构、拟人运动计划、动态平衡节制，下一步，他们思量将正在轮式移动机器人上做的一系列研讨与脚足式机器人相结合，实现智能挪动。

以下为熊蓉传授的演讲原文，雷锋网做了没有转变原意的

非常高兴有如许一个时机去先容咱们近期正在仿人机器人方面做的事情跟取得的希望。仿人机器人是对人类的形态跟功用停止模拟的机械，能够是各类机器人中最合乎群众想象的一种。

这类机器人的类人外型跟功用存在多方面劣势：一是正在人机交互中，它们的外型使得人类加倍违心接管，更违心与其停止对话交换；第二是模拟人的双足行走才能，咱们晓得人的双足可以非常灵活天顺应各类分歧的地形，包罗室内的台阶跟室外没有平整的情况；第三是对人的手臂跟脚的仿照，经由过程类人的手臂跟脚，可以让机器人更简单顺应人类为本人计划的对象。

日本福岛核电站事宜的时间，日本、美国、德国皆曾派机器人过来，愿望能关闭阀门，探测内里的环境。十分遗憾，其时派出来的皆是履带式机器人，虽然有必然的爬坡才能跟没有平整空中适应能力，可是正在使命履行进程中仍是失利了。

以是，2012年美国DAPRA启动了RoboticsChallenge角逐，要求机器人开着车到变乱地址，下车找到阀门停止关闭。机器人须要可能找到破障对象破墙，可能超出废墟地带，而且可以上楼梯。要实现如许一系列使命，仿人外型是最可能合乎的，以是基本上一切参赛步队皆采取了仿人型的机器人。结果最好的几支步队借联合了混合式的运动形式，进步正在平整空中上的运转服从跟功课时的稳定性。由于仿人机器人实质上是不稳定性体系，简单跌倒，有很大的挑战性。

机器人初期研讨中，仿人的研讨是离散的。最早是模拟人的手臂功用，造成了工业机器人如许一系列的使用体系。对人双足停止模拟的第一台机器人于1969年问世，由日本早稻田大学的加藤一郎研讨，用液压驱动，节制、供电皆正在体外，行走迟缓。

上世纪90年月，日本本田研发出阿西莫机器人，于2000年实现了3千米/时的行走速率。除日本之外，德国、韩国、中国、美国皆展开了仿人机器人研讨，此中最有名的是阿西莫机器人，最快可以实现9千米/时的仿人行走。此外是阿特拉斯，可能顺应室外没有平整空中，并且可以做后空翻的拟人运动。

对仿人机器人的要求有灵巧、快捷、不变、下能效，而且慢慢联合智能功课。盘绕着这些研讨方针，相关的研讨内容包罗仿生机构计划、枢纽驱动计划、身体枢纽的调和运动计划、对没有平整空中外力扰动下的节制，智能功课、智能挪动等。

浙江大学于2006年起头仿人机器人研讨，2008-2011年有幸负担国度863重点课题。咱们面向如许一个实质没有不变体系，须要能在线、快捷、接连天跟静态运动的乒乓球实现交互。正在那一功课内里，次要须要办理的是仿人机器人快捷灵巧的运动，全身的调和运动计划，和正在手臂加速度很大，对身体有很大的反作用力，双足的支撑力很小的环境下，实现均衡节制。

2011年10月，咱们对外宣布了一个仿人机器人，这个机器人身高1.65米，重56千克，共有30个自由度，经由过程内部视觉对球停止辨认跟定位，停止正确的轨迹跟踪。视觉辨认猜测时间误差正在4毫秒内，距离偏差正在1厘米内。他的手臂速率比力快，可以正反拍瓜代，也能顺应分歧的球速。

咱们宣布当前失掉普遍存眷，第一位去咱们实验室跟它对挨的老先生来自山东威海，他一起头不是很信任，跟这个机器人对挨了一个多小时。

咱们也做了单机器人的对挨，比起与人对挨，单机器人对挨比较简单，人能够会忽前忽后、忽快忽慢，机器人打球的时间是没法挪动的。

咱们也列入了一些国度的展会，美联社、路透社、美国地舆频道等皆为咱们做过专题报道。咱们其时实现的技巧，包罗对运动方针的辨认、猜测，和机器人正在运动进程中若何肯定跟球、桌之间的关联，及时自定位。另有若何做到质量沉、刚性强、速率快，若何进步机器人的节制相应才能，多枢纽的运动计划才能跟稳定平衡节制。

仿人机器人是很好的技巧平台，内里的视觉辨认、手臂计划跟自均衡技巧皆可以推广到分歧的体系里。

当然，这里借存在良多问题跟遗憾。第一，腿足运动方面，咱们的速率仍是比力低，跟国际顶尖程度比拟有较大差异；稳定性跟适应性也比力好，若是空中没有平整或许行走进程中有人推一下，机器人会很简单跌倒。第二，有良多人问咱们机器人能不克不及挨扭转乒乓球，现阶段可以做到低速扭转，但若是是高速旋转，猜测偏差会很大。第三，机器人基本上是正在流动球桌的情况里，借不实现庞大情况的智能挪动。2012年起头，咱们次要盘绕后面两个问题正在停止研讨，此刻正在展开第三方面的事情。

正在腿足运动方面，咱们次要晋升的是对未知空中跟外力扰动的自立适应能力，此外愿望机器人从行走酿成跑跳，进步行走速率。

之前体系适应性好的焦点缘故原由在于咱们采取了高精度地位节制方式，那要求咱们的机器布局必需存在充足的刚性，运动模子要充足正确。这类刚性布局使得空中反作用力间接传到机器人身体下面，从而招致它非常容易没有不变。咱们也晓得如许一个庞大的体系很难正确的建模。因为对ZMP模子的依附，咱们发明它要求支持域很大，并且它的节制比力难以融会。

咱们看一下人是怎样做的。植物运动的根底是由力节制的，人的行走并不是刚性功课，良多柔性的肌腱、韧带、脊椎，皆对咱们的行走起到十分年夜的作用。

是以，正在如许的剖析之下，咱们2012年起头把高精度地位节制的思惟完整摒弃失落，用柔性力矩节制做新一代的仿人机器人，起头弹性仿生机构研讨，模拟人的力控运动计划和运动动态平衡节制，晋升稳定性，实现跑跳运动，无效降低能耗。

咱们正在这里用了SEA枢纽，这是1991年由Pratt提出的。

咱们次要计划了新的立体扭簧，依据枢纽的弹性需要停止灵巧的调剂，并可以嵌入到枢纽中。正在枢纽计划根底上，咱们做了力位混淆节制，正在力矩节制根底上联合神经网络跟卡尔曼滤波的方式停止地位跟速率节制，特殊是进步负载跟相位变更自顺应。

咱们仿照人的腿计划单腿机器人，正在小腿跟大腿上，除枢纽内里有弹性单位，借增长了弹簧，模拟人的肌腱，削减空中的打击，降低对枢纽做工的要求。

咱们起首实现了单腿的跳跃，这里鉴戒了人的运动方法。关于人的运动，咱们用运动捕获仪停止数据获得跟剖析。咱们发明人正在运动的时间，各个枢纽的协调性有必然纪律。正在跳的时间，落地紧缩跟落地伸展进程中，膝关节跟踝关节的角速度是相反的。咱们模拟人的特性，以能量最优做各枢纽弹性最优的婚配，可能降低能耗。正在轨迹计划的时间，咱们也统筹到能耗跟姿态均衡。本来的轨迹比力机器，优化之后天然天造成了拟人的收腿举措。

上面是2014年实现的单腿跳跃机器人，跳跃高度达35厘米，跨越了其时做的最好的ETH，人是0.2，咱们单腿做到0.29。

正在单腿根底上咱们研讨了双足的运动。咱们也是用虚构模子停止身体躯干的节制，由于人正在行走进程中常常是对本人的躯干停止节制，依据躯干的节制去天生腿的运动。那也是国际上常用的一种方式，咱们进一步把人的运动特性，速率跟步长之间的关联融会出来，从而顺应没有平整空中跟外力扰动。

咱们依据力的划定规矩，采取空中冲量模子，经由过程仿真取得冲量表面，再延长到什物机器人上，用机器人学习的方式去调剂冲量表面，正在运动的时间对冲量表面停止跟踪。

正在动态平衡节制上，咱们一个次要事情是动力学模子参数在线辨识。

由于机器人正在运动进程中特性老是正在产生转变，这些小的转变能够对节制形成很大影响，功课时也能够发生质量变更。基于此，咱们做了动力学模子参数在线辨识，顺应质量的变更跟外力的扰动。

正在多模子融会的柔性均衡节制上，咱们采取CP面+飞轮模子+虚构力节制的方式，当存在外力扰动的时间，经由过程踝关节跟身体枢纽实现均衡，正在运动的进程中可以经由过程跨步战略实现均衡。

最初，正在跑跳进程中若何来实现均衡节制，这个方式比较复杂，这里便没有开展了。

咱们现阶段实现的双足仿人机器人与前一代比拟速率更快，到达3.6千米/时，正在行走中融会了跑跳的形式，可以实现室内外行走，机器人此刻是全盲行走，因为落脚点的调剂，标的目的会奔忙正，咱们有柔性节制的方式，当它奔忙偏偏了，人拉一拉它，又会奔忙回邪道上。

正在这个进程中咱们也与企业有着协作，研发出四足机器人，并正在今年春节之前为庆祝狗年停止了宣布。这里有良多根底的方式跟原理是近似的，不外正在详细的实现计划上分歧。这个机器人可以到达6千米/小时的行走速率，可能顺应没有平整的空中和雪地、冰地。正在人揣它的时间，它也不会倒，当然，揣得太鼎力仍是会倒。SpotMini也有做这方面的研讨，从运动的灵活性来说，SpotMini做得十分好。

咱们正在高速旋转乒乓球上做了精确猜测跟运动决议计划方面的事情。航空航天的太空渣滓很难捕获，由于这是翻腾的方针，模子非常复杂，有良多的量咱们不门径预先失掉，也很易观察。咱们以扭转航行乒乓球作为近似的工具去展开这方面的研讨。咱们对球上的天然标识表记标帜停止辨认、定位、跟踪，把数据拟合起来，计较它的扭转标的目的跟扭转速率，正在国际上初次实现了对高速旋转乒乓球的精确猜测跟接挨。

正在这个根底上，咱们进一步研讨了没有看球上的标识表记标帜，只是看它的空间航行地位去猜测扭转航行轨迹。那依赖于咱们对航行模子跟碰撞模子的精确建模。咱们转变了本来团圆的模子，推导失掉了接连的模子，再应用机械学习的方式失掉模子的系数，对700多个球猜测的精度到达95.55%。

此刻咱们基于强化学习停止回球决议计划。

下一步，除这些方面的事情，咱们也正在思量把本来轮式移动机器人上做的一系列技巧（情况感知、年夜规模情况舆图构建、对舆图中各类障碍物的辨认、机器人导航、定位）跟腿足式机器人联合起来，实现正在情况中的智能挪动。