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【WRC 大咖观点】孙立宁《学科交叉融合促进机器人技术未来创新发展》

时间: 2021-10-20

2021世界机器人大会第二天线下主论坛——“未来峰会”群星璀璨,产、学、研各领域大咖齐聚首,共话巅峰,为机器人未来发展领航。

峰会现场,苏州大学特聘教授、苏州大学机电学院孙立宁院长上台发言,演讲主题为《学科交叉融合促进机器人技术未来创新发展》。以下为孙立宁院长演讲内容全文整理。

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刚才两位专家都有谈到人工智能脑科学的研究,当前我们在发展智能制造和智慧生活这两个大的方面,狭义来说就是把以机器人为代表的装备和产品,加上当前人工智能,通过大数据和互联网打造技术创新和产品创新,继而发生生产和生活模式的变化,这是目前正在使用的从车间到工厂和工作站这样大的方向,目前也有很多应用。

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机器人正在我们的生活、工作以及未来的养老方面起到很大的作用,展厅中有很多教育、家政和老年服务的机器人,更重要的一点是智慧健康方面已经把机器人技术、微纳米技术、3D技术、信息技术、人工智能和交叉融合,使得我们康养发生变化,也向精准、智能和网络发展,包括疾病检测、微创手术、远程医疗、智能救护,包括智能耳蜗、人工心脏等等都是可以从制造的角度使得人们的生活更为便捷,智能驾驶这几年也发展得非常快,更重要的是通过AI技术和网络技术健康管理。

机器人智能化是我们一直在追求的目标,2030年以后,机器人会有感知、决策和发育功能,比如刚才蒲院士讲的脑认知科学的经验和支持能够不断下到机器人中来,未来的五年重点是在数字化方面,使得脑机接口进入机器人中,通过网络化达到互联。

有了网络使得手机更为便捷,天天挂在网上,机器人也一定会挂在网上,无论是服务机器人还是工业,这就实现人工智能技术很好地与机器人技术结合,使其更为便捷、更为方便,达到低成本,真正实现交叉应用。

互联网和机器人的结合从网络化的服务机器人开始,2019年,我们在苏州和北京由301医院医生刘荣教授和他的学生对我们研发的手术机器人进行了一头猪两个器官的手术,我们强化了多传感器的集成、智能化人机交互和协作。

AI和机器人技术的发展除了服务以外,工业也有发生很大变化,因为我们面临很多小批量、多品种、复杂的操作,人比较简单,工业机器人就比较困难,所以把工业机器人装备和人的经验提升起来,就是对工件和工艺进行数字化,工艺加上智能就有可能实现未来小批量制作发挥重要的作用,人和机器人一起对环境进行识别,人机环境感知、流程控制和自主编程是协作机器人应用的发展方向。

刚才谈到复杂场景的编程,这里就包括人机形态识别、安全规则、工艺库研究和路径规划,因此目前要达到工艺和数字相结合的感知平台,真正实现工业机器人的数字化、服务便捷化和应用智能化。

目前很多高校和科研机构都在从事一项研究,就是如何在大场景中对人、机器和工件之间进行识别,数据和知识的目标重构实现快速高精度的检测,另外包括抛模、检测方面的研究也非常多,很多大学都在研究语义、视觉方面的融合,当然也包括柔性的场景,通过一个塑料袋将其兑现,这对人来讲很简单,但对机器人来看非常重要,就是操作和识别都有很多问题在里面,家具、焊接和喷涂都是柔性不固定的场景,就是把可能的形状和工艺放在库里,通过识别部件的作业自动生成。

刚才谈到机器人发展的趋势,比如我们在更远的交叉,生命科学、纳米科学的交叉,可以产生新的发展方向,比如跟生命科学的结合产生仿生机器人,用于生命科学又产生了医疗机器人,跟纳米技术的结合又产生了微纳米机器人,三者之间又出现了很多新的问题,新加坡国立大学成立了新加坡神经研究所,包括脑电极的制作,用于认知科学的研究,还有对神经科学的研究,认知功能学科,最后是机器人的康复,就是从微纳米技术、认知科学和脑科学以及机器人科学相结合的研究平台,这个方法非常接近。

我国对医用机器人的发展非常关注,过去的十年中服务机器人大量提到手术、康复和助老助残,国际上也认为是非常重要的发展方向,刚才我们看到展厅中的达芬奇,实际上在二十年前有各种手术机器人的研发,只不过达芬奇研发得比较成功,全世界应用了六千多套,中国进口了两百多套,一台大概是两千万到三千万人民币,因此目前的市值达到七百亿美金,好处就是微创、灵活、可操控,现在已经实现了一百多例实验,操作也有自己的特点,所以这是高金属和医学技术的结合。

未来也有老年化社会到来,比如假肢、老年陪护和家居,这些方面都有很好的应用前景,再远一点包括人工心脏、视网膜、人工耳蜗,进入我们的血管和细胞里面的机器人都会对我们产生很重要的影响。刚才蒲院士的报告讲到认知科学和神经科学,我们也对脑机接口非常关注,包括目前采用的脑红外、脑电、机电等外部信号通过特征提取、识别和相关的分析,可以控制我们的机械手和机械腿,这些是典型的认知科学、生命科学和机器人的结合。

仿生科学包括几个方面:机械仿生,最主要的是外形,功能仿生,比如手和假肢,也包括一些生物皮肤,比如鲨鱼皮、水蛭都有特殊的优点,因此我们试图利用这种优点研究更高端的机器人,更重要的是仿生感知和智能仿生,这些是人工智能重要的发展方向,比如大狗这种四足机器人动态性越来越好。

我们可以看到传统的功能方法从下到上,能否从上到下来做,可能就模仿了单细胞到简单的、复杂的多细胞,简单的运动到复杂的运动,智能方面就是思维、逻辑、心理和情绪,出发点就是刚才谈到的简单的神经元的建模开始,逐渐迭代发展感知和运动的智能,通过这项研究,我们也试图来看基本的出发点,包括大脑视听觉信息主要来自于海马体这样的神经结构,空间上进行了融合,如何能够围绕人工智能的整体性、全局性结合,实现我们对机器人的感知、快速引导、快速学习、路径规划、仿生控制、人机作业、智能协同,这些也是我们团队正在进行的研究。

早期的神经元就是一个模型,里面的离子通道通过细胞的粒子实现浓度的变化,可以产生这样的模型,生物学家一百多年前就研究了这种点位,我们从建模的角度通过机械系统的动力学方程建立了混沌和复杂的模型模拟仿真,成功以后我们把水蛭切断,通过固化的芯片连接起来就会发现这个模型非常吻合,机械学科、控制学科和神经科学的结合对我们机器人的控制很有帮助。刚才谈到两个关节的控制,模型连在一起就可以实现类似条件反射的办法,快速性非常好,具有运动实用性强。

接下来我们再仿照CPC原理连接起来,可以通过连接实现机械臂的控制和条件反射,因此我们通过前端方法、神经建模和迁移实现视觉和听觉的融合,进而达到提升路径规划的能力。目前肉体机器人和材料科学的结合非常密切,前五年到现在,肉体和人机共融在我国基金委计划中强调了这种发展方向。但这个问题很有意思,主要是材料的发展,我们用弹性驱动、软性机械臂,就是柔体,结果我们做了一个非常有趣的研究,大概就是290毫米这样的长度,实际上可以达到32度,非常的轻,后来我们为了增加变张度,中间又加上了机械合金材料,就是三明治的结构,使其能够柔性,可能可控刚度,这个东西就非常的好,可以把砝码抓起来,能够实现刚柔控制,探测和空间领域会有很好的应用前景。

我们在真空环境对硅片吸附不了的话没有办法,我们利用编码原理,早期做的是壁虎,可以通过主动控制角度继而实现大的吸附力,包括无损的拾取,而且能够释放,这一点确实很有意思,未来易损易伤、真空环境的操作就很有用,其中也有放置一些柔性的传感功能。我们目前正在研究微纳米机器人的发展方向,机器人发展最终的目标就是进入靶向,就像药物一样主动释放药物,也会随着原子以下量级操作的发展实现机器人的功能。

应用领域中的纳米互联、纳米操作、纳米三维调控可以开展应用,小机器人还有癌症,确实这是全世界的问题,我们通过一个靶向精准的微纳米机器人进入血管,或者进入病灶,实现定点的精准,这个方面肯定是有好处,但难度也很大,按照操作来看科学问题和宏观不一样,因为尺度非常小,器官的特性和宏观完全不一样,包括结构和纳米图像的三维重构,环境、工具和对象之间的粘着问题,这些都是本身的问题。

我们团队经过三十年的发展也做了一些工作,包括纳米定位必须实现无间隙、无摩擦、零传动的运动,然后才能实现6个自由度的纳米分辨度的定位,实际操作过程中还有几十毫米,我们就用陶瓷做驱动,6自由度的柔性铰链天生实现这种结构,此外还有一些研究就是利用机械的粘着,通过惯性粘合摩擦力的变化实现,就是机构的创新,实现静摩擦大、动摩擦小的大范围运动,我们可以实现细胞驾驶、操控、测量和切割,2018年底南开大学用了我们的设备以后实现克隆,生了14只小猪。

纳米操作一个比较亮点的工作就是通过对单个碳纳米管的二维三维操作,难度也很大,针对电压、机械特性和电特性进行测量,通过二维操作实现精准控制,按照三维操作来看,我们只能用探针来做手术,所以又当了扫描又当了工具,实现40纳米以下的操作,这也是纳米操作方面取得的进展。我们通过无线传输实现振动式,这个更有意思,液态金属这几年发展得很快,通过在表面进行磁化,外电场下就可以实现这种运动,8个小球,每个不到1毫米,可以实现机器人一样的运动,改变了当前运动的途径。

我们早期模拟进入血管可不可行,管道外部可控磁场可以实现三维运动,最后我们模拟一个带有障碍的小微构造,通过外部的大磁场和三维可控运动,最后对模拟的药物进行释放,这就对未来的药物释放做了储备。我们还要看如何利用菌类、精子和生物本身运动的特性跟微机器人结合起来运动,就是微观的仿生运动的问题。

哈工大的教授通过化学加工的方法,加工螺旋式的结构,也是通过在外部的光场、红外或者电场、超声的宏观下实现三维运动,接下来我们做了一些研究,就是控制的角度一个机器人功能很小,群控是未来的发展方向,因此在群控方面进行规划、自主作业,取得了一些进展。

机器人技术的发展从工科内部结合,更重要的是和生命科学、纳米科学、材料科学的结合,可以产生很多原创性的研究,进而跟当前的人工智能技术、互联网技术和大数据技术结合,使得机器人不断地向高性能、智能化方向发展。

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