通过绘制轨迹来教机器人移动

让机器人执行即使是简单的任务也需要大量的幕后工作。部分挑战是计划和执行动作，从转动轮子到举起机械臂。为了实现这一目标，机器人专家与程序员合作开发一组没有障碍且对机器人可行的轨迹或路径。

卡内基梅隆大学 机器人研究所（opens in new window） （RI） 的研究人员正在创造新的方法来绘制这些轨迹。

RI 的博士后研究员 William Zhi 与博士生 Tianyi Zhang 和 RI 主任 Matthew Johnson-Roberson（opens in new window）合作，提出了一种使用草图向机器人展示如何移动的方法。该团队将在即将于日本横滨举行的IEEE机器人与自动化国际会议（opens in new window）上展示他们的工作成果。

“生成机器人运动轨迹的传统方法需要对机器人进行特定的编程，”Zhi说。“人类可以通过草图推断出复杂的指令。我们寻求让机器人也能做到这一点。

最近，已经有初步研究使用自然语言来控制机器人，但研究人员主要是在测试不同的方法，通过演示来教机器人学习。有两种主要方法可以解决这个问题。一种方法依赖于动觉教学，即人类记录机器人的去向，然后对机器人进行物理调整，使其关节放置在所需的位置。另一种方法是远程操作，用户使用专用遥控器或操纵杆操作机器人，然后记录演示以供机器人复制。

这两种方法都有其缺点。具体来说，动觉教学要求用户与机器人处于同一空间。更值得注意的是，手动调整一些机器人是很困难的，而且这种难度只会随着移动机器人的增加而增加，比如一个带有手臂的四足机器人。远程操作需要用户进行精确控制，并且需要时间来让机器人完成其步伐。

RI 团队绘制轨迹的方法教会机器人如何在没有动觉教学或远程操作缺点的情况下移动。在这种新颖的方法中，机器人从其工作环境图像上绘制的动作中学习。

为了捕捉环境的图像，该团队在两个位置放置了相机，从不同的角度拍摄照片。然后，他们在图像上勾勒出机器人所需运动的轨迹，并将2D图像转换为机器人可以理解的3D模型。他们通过一种称为光线追踪（opens in new window）的技术进行了这种转换，该技术使用物体上的光线和阴影来估计它们与相机的距离。

一旦团队生成了3D模型，他们就把它们交给机器人来跟踪。在配备机械臂的四足机器人的情况下，研究人员在他们拍摄的每张照片上勾勒出三条运动轨迹，展示了手臂应该如何移动。他们使用光线追踪将图像转换为3D模型，然后手臂学会了在现实世界中遵循这些轨迹。

使用这种技术，该团队训练了四足机器人关闭抽屉，勾勒字母“B”，翻倒盒子等等。他们还对机器人进行了编程，使其在某些轨迹结束时打开其抓手，从而允许它将物体放入盒子或杯子中。此外，他们可以在许多单独的任务中概括他们教给机器人的动作。

“我们能够教机器人做某事，然后将其切换到不同的起始位置，它可以采取相同的动作，”Zhi说。“我们可以得到相当精确的结果。

目前，这种方法仅适用于具有刚性关节的机器人，而不适用于软体机器人，因为它需要考虑关节角度以及它们如何对应空间中的各个点。但是，处理硬件有其自身的一系列挑战。在他们的实验中，四足动物有时会在执行诸如伸出手臂关闭抽屉之类的动作后失去平衡。这是该团队正在为程序的下一次迭代研究的参数之一。

“该领域的人们更多地关注从演示中产生更好动作的算法。这项研究是我们使用轨迹草图来指导机器人的开始，“Zhi说。“我们设想在制造环境中，你有一个不擅长机器人编程的人，使他们能够在iPad上画草图，然后与机器人进行协作，这是这项工作未来可能会发展的地方。