Tag Archives: robocup

RoboCup 2016 觀察

離開德國,結束為期將近一週的 RoboCUP 2016 行程, 疲倦但是收穫滿滿的回台北。在會議中的五天,除了最後一天聽演講,其他每一天整個團隊十個人都是早上七八點集合,晚上十點,十一點回飯店,超級精實的行程。因為來不及把所有新的規則都實作完成,今年只能進入  Outdoor Challenge 的前四名,要繼續努力。 這個會議應該所有參加過的會議中人數最多,成員範圍也最大的一個:年紀可以從10歲到80歲。成員背景從業餘愛好者,中小學生,大學研究生,各國國家實驗室成員都有。 幾個重要的趨勢 人機(器人)互動:兩年前 pepper 機器人開啓大家對人機互動的想像,雖然 pepper 在今年的展出中沒有令人驚豔的發展,但是,現場許多廠商已經開始慢慢追上。要將機器人推廣至一般商業應用,這是必要且重要的一步。這部分的計算量相當大,傳統使用 MCU 開發機器人的方法已經捉襟見肘了。接下來在機器人上加入 GPU 以及 APU 已經是一個不可避免的趨勢。 APU 是台灣許多產學界先進的專長,值得努力一搏。現場看到一個 event base camera 元件就價 2500 歐元。 與雲端連結也是無法避免的趨勢,因為要了解人類的行為模式的計算複雜度太高,實在很難在機器人本體上完成。開發相關的雲端服務應該有很大需求。 多機器人協同合作:足球講求的團隊合作,比賽中已經看到機器人具有團隊進攻防守的能力,尤其是在 small size league 的比賽中,機器人高速走位傳球,甚至必須慢速播放影帶才看得清楚機器人間的帶球,走位、過人以及傳球是如何完成的。對其他的應用領域來說,這意味著機器人可以經由影像了解自身所在的環境,並且計算出最合適的策略。 使用機器學習控制機器人:透過學習讓每一個機器人產生合適的控制方式,是一個大家都在努力的方向。機器人雖然是工廠統一生產的,但是,零件會損耗,所在環境也不是控制中的環境,傳統的控制方法,大量的參數調整讓機器人的運作會變得非常不穩定,勢必要有新的方法處理大量的環境與機器人本身的變異性。現場已經有機器人可以經由幾百次的學習,就可以在從未試過的表面上行走。幾百次的學習對人類來說可能很多,但是,對機器人僅是幾分鐘就可以完成的過程。 軟體決勝負:機器人的硬體開發還會持續進行,但是,若硬體零件過多或複雜,讓機器人的維護成本過高,會是一個危機。在許多共通平台(像是pepper,達爾文)出現後,利用共通平台開發出差異性的服務,就能取得很好的商機。在我們參加的標準平臺組中,不同隊伍的機器人表現有相當明顯的差異。機器人的應用開發勢必要加緊腳步,下個學期,我們在台大將先嘗試一門物聯網與機器人合作的課程,讓同學從簡單的互動先開始。 Advertisements

Posted in News, Researches | Tagged