美國(guó)大學(xué)機(jī)器人專業(yè)詳解

如今機(jī)器人領(lǐng)域的研究可謂是理工專業(yè)的“金字塔頂點(diǎn)”，集合了EE/CS/ME等大火專業(yè)。但是很多學(xué)生和家長(zhǎng)其實(shí)很模糊，這個(gè)領(lǐng)域到底是要學(xué)什么？都有哪些研究方向？今天我們就來(lái)詳細(xì)了解一下。

以密歇根大學(xué)安娜堡分校的機(jī)器人研究為例，學(xué)校的機(jī)器人旨在創(chuàng)建一個(gè)由機(jī)器人專家組成的協(xié)作社區(qū)，通過相互尊重、行動(dòng)上的正直和思想上的透明，我們將加速機(jī)器人領(lǐng)域的有益社會(huì)進(jìn)步。

學(xué)生設(shè)計(jì)、創(chuàng)建、分析和使用與物理和人類環(huán)境交互的嵌入式計(jì)算系統(tǒng)。他們研究機(jī)器人及其在世界上的地位，涉及許多工程領(lǐng)域，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)械工程、人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、電氣工程、控制系統(tǒng)、人機(jī)交互和生物醫(yī)學(xué)工程。我們的學(xué)生從這些領(lǐng)域中學(xué)習(xí)，并應(yīng)用這些知識(shí)來(lái)構(gòu)建機(jī)器人和相關(guān)系統(tǒng)。

我們的學(xué)生來(lái)到這個(gè)領(lǐng)域有著各種各樣的背景，特別是在機(jī)械工程、電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面。他們學(xué)會(huì)團(tuán)隊(duì)合作，完成建立和運(yùn)行一個(gè)自主系統(tǒng)所需的許多任務(wù)，包括機(jī)械設(shè)計(jì)、電子、編程和集成所有部件。學(xué)生們以獨(dú)立研究人員和工程師的身份畢業(yè)，其中許多人將成為機(jī)器人研究、學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和政府領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。

重點(diǎn)研究領(lǐng)域：

AI: 由多學(xué)科研究人員組成，對(duì)智能系統(tǒng)進(jìn)行理論、實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用研究。目前的項(xiàng)目包括:理性決策研究、多智能體分布式系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、認(rèn)知建模、博弈論、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器感知、醫(yī)療保健計(jì)算和機(jī)器人技術(shù)。

人工智能的研究往往是高度跨學(xué)科的，以計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物學(xué)、控制學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和哲學(xué)為基礎(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，全校師生與同事緊密合作。這種協(xié)作環(huán)境，加上我們不同的視角，導(dǎo)致了研究團(tuán)隊(duì)內(nèi)部和跨研究團(tuán)隊(duì)之間有價(jià)值的思想交流。

無(wú)人駕駛汽車：密歇根機(jī)器人研究解決了各種技術(shù)問題，使自主操作安全可靠。其他突出的問題包括自治或半自治系統(tǒng)應(yīng)該如何與人類互動(dòng)，以及它們可能如何影響社會(huì)。在回答這些問題和開發(fā)解決方案的過程中，核心機(jī)器人技術(shù)學(xué)院受益于與密歇根大學(xué)強(qiáng)大的心理學(xué)、社會(huì)科學(xué)和公共政策部門的合作。

深度學(xué)習(xí)：密歇根大學(xué)在這一領(lǐng)域的研究主題包括:我們?nèi)绾螌⑦@種學(xué)習(xí)技術(shù)集成到傳統(tǒng)的概率工具中，這些工具在機(jī)器人領(lǐng)域是眾所周知的，是否有辦法避免監(jiān)督學(xué)習(xí)所需的勞動(dòng)密集型人工標(biāo)記?這些問題引發(fā)了基于降維、對(duì)抗性學(xué)習(xí)和模擬的幾條研究路線。

人機(jī)交互：自主機(jī)器人很少是完全自主的。機(jī)器人將需要一套能讓它們與人類有效互動(dòng)的技能。這一領(lǐng)域的機(jī)器人得益于與社會(huì)科學(xué)家的合作，他們可以闡明人類團(tuán)隊(duì)如何運(yùn)作，以及機(jī)器人可能如何理解這些團(tuán)隊(duì)及其自身的角色。

步行式機(jī)器人：人類大小的兩足機(jī)器人正以前所未有的速度和靈活性在非結(jié)構(gòu)化地形上充電，使用基于前沿?cái)?shù)學(xué)的先進(jìn)反饋控制算法。狗大小的四足機(jī)器人正在被設(shè)計(jì)用來(lái)打破能源消耗的障礙，這些障礙威脅著腿機(jī)器成為一種新奇的物品，而不是無(wú)處不在的工具。 另一項(xiàng)努力集中在高度新穎的多足機(jī)械設(shè)計(jì)和相關(guān)算法上，使腿部機(jī)器具有目前僅在動(dòng)物世界才有的適應(yīng)性。

操控： 研究機(jī)器人和物體之間的物理互動(dòng)——長(zhǎng)期以來(lái)一直是機(jī)器人技術(shù)的主要挑戰(zhàn)之一。 為了在諸如照顧老人、打掃房間、儲(chǔ)存?zhèn)}庫(kù)、組裝電子產(chǎn)品或探索太空等任務(wù)中發(fā)揮作用，機(jī)器人必須能夠理解我們?nèi)祟愅ǔＵJ(rèn)為理所當(dāng)然的行為， 例如“選擇和放置”對(duì)象、使用工具和操作設(shè)備。這種交互包括對(duì)物體屬性的推理，以及任務(wù)的約束和機(jī)器人感知和運(yùn)動(dòng)的不確定性。

制造業(yè)機(jī)器人：密歇根制造和建筑機(jī)器人領(lǐng)域的研究人員正在推動(dòng)創(chuàng)新，以應(yīng)對(duì)傳感、驅(qū)動(dòng)和自動(dòng)化領(lǐng)域的重要設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)。

密歇根大學(xué)的教師致力于利用先進(jìn)的制造工具和設(shè)計(jì)，用獨(dú)特的材料和更高的分辨率來(lái)制造可變形的機(jī)構(gòu)和可定制的傳感器，以及混合建模和基于代理的推理和學(xué)習(xí)方法，使系統(tǒng)級(jí)的制造更加安全和高效。

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃：運(yùn)動(dòng)規(guī)劃是機(jī)器人技術(shù)中的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，用于將期望的運(yùn)動(dòng)任務(wù)分解為滿足運(yùn)動(dòng)約束并可能優(yōu)化運(yùn)動(dòng)某些方面的離散運(yùn)動(dòng)。 例如，考慮一個(gè)移動(dòng)機(jī)器人在建筑物內(nèi)導(dǎo)航到遠(yuǎn)處的路點(diǎn)。它應(yīng)該在執(zhí)行這項(xiàng)任務(wù)的同時(shí)避免墻壁和不從樓梯上掉下來(lái)。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法將這些任務(wù)的描述作為輸入，并生成發(fā)送給機(jī)器人車輪的速度和轉(zhuǎn)彎命令。

康復(fù)機(jī)器人：密歇根大學(xué)在設(shè)計(jì)、控制和評(píng)估機(jī)器人和其他幫助殘疾人的設(shè)備方面處于全國(guó)領(lǐng)先地位。我們?cè)诳祻?fù)機(jī)器人領(lǐng)域的研究旨在開發(fā)直接與人類進(jìn)行身體互動(dòng)的機(jī)器。 這些機(jī)器人提供物理治療，幫助肌肉骨骼或神經(jīng)損傷后的恢復(fù)——或者它們替代了不可逆轉(zhuǎn)地喪失的功能。為此，我們研究大腦和身體如何工作，開發(fā)動(dòng)力假肢和外骨骼，并探索與人體互動(dòng)的新方法。

計(jì)算機(jī)感知與視覺：密歇根的研究人員正在賦予機(jī)器人特殊的能力來(lái)感知環(huán)境和它們?cè)谄渲械奈恢�。我們的能力集成視覺，聲納，激光雷達(dá)，與本體感知，如編碼器。在室內(nèi)和室外同時(shí)繪制和定位機(jī)器人位置的最先進(jìn)技術(shù)是由我們的移動(dòng)機(jī)器人項(xiàng)目產(chǎn)生的。

機(jī)器人團(tuán)隊(duì)協(xié)作： 密歇根大學(xué)的研究人員正在研究機(jī)器人團(tuán)隊(duì)和群體的理論和工程，以實(shí)現(xiàn)搜索和救援、空中監(jiān)視和數(shù)據(jù)收集、空間機(jī)器人、機(jī)器人助手和自動(dòng)駕駛等多種應(yīng)用。團(tuán)隊(duì)合作的機(jī)器人比單獨(dú)工作的機(jī)器人或人更有效率地完成任務(wù)。

這項(xiàng)研究的目標(biāo)是高度能力和可擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人團(tuán)隊(duì)，它們可以安全地與其他機(jī)器人和人類交互，盡管環(huán)境的不確定性和網(wǎng)絡(luò)中的敵對(duì)(錯(cuò)誤的、受威脅的或惡意的)信息的影響。

制圖與導(dǎo)航： 在機(jī)器人制圖與導(dǎo)航中，同步定位與映射(SLAM)是在構(gòu)建或更新未知環(huán)境地圖的同時(shí)，同時(shí)跟蹤 agent 在其中的位置的計(jì)算問題。 SLAM 算法是根據(jù)可用資源定制的，因此其目標(biāo)不是完美，而是操作遵從性。已發(fā)表的方法被應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人駕駛飛行器、自動(dòng)水下航行器、行星漫游車、較新的家用機(jī)器人，甚至人體內(nèi)部。

驗(yàn)證機(jī)器人系統(tǒng)和安全自主： 確保機(jī)器人系統(tǒng)正確、安全運(yùn)行至關(guān)重要。 對(duì)復(fù)雜機(jī)器人系統(tǒng)集成多個(gè)軟件模塊(例如感知、高級(jí)決策和控制)的需求加劇了這個(gè)問題，因?yàn)槿绻�不小心集成，意外的交互可能�?dǎo)致集成后的系統(tǒng)級(jí)故障。 測(cè)試系統(tǒng)能夠通過的每一個(gè)場(chǎng)景和交互都是不可行的，因此需要更系統(tǒng)的方法來(lái)驗(yàn)證安全性和正確性。

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