美國陸軍研究人員最近在賓夕法尼亞州的一個機器人測試站點測試了執(zhí)行軍事式演習的地面機器人，與士兵類似，這是一項為期十年的研究項目的一部分，該項目旨在推動機器人技術和自治領域的研究。
RoMan是Robotic Manipulator的縮寫，m.twshmhelmet.com，是一種履帶式機器人，這是從軍用車輛的道路上清除重物和其他道路碎屑的必要附件，m.twshmhelmet.com，易于被其機械臂和手識別。不過對于機器人進行編程以操縱復雜環(huán)境所花費的精力卻是難以檢測的。
陸軍機器人計劃如何處理滿是物體的雜物堆。
圖片來源：美國陸軍照片
該演習是最近的幾項整合活動之一，涉及由美國陸軍作戰(zhàn)能力發(fā)展司令部陸軍研究實驗室的科學家和工程師領導的十年研究，他們與來自華盛頓大學，賓夕法尼亞大學，美國國家航空航天局/噴氣推進實驗室，卡內基梅隆大學和通用動力公司陸地系統(tǒng)的同行合作。
作為ARL機器人協(xié)作技術聯盟的一部分，這項工作專注于與地面機器人技術相關的最新基礎和應用研究，其首要目標是發(fā)展自主性，以支持無人駕駛團隊。RCTA計劃內的研究是支持未來作戰(zhàn)地面車輛的基礎研究。
最近的機器人運動是研發(fā)機器人的最高潮，該機器人可以對未知物體及其物理特性做出解釋，并決定如何與不同物體進行最佳交互以完成特定任務。
“考慮到“清除路徑”之類的任務，機器人需要識別可能相關的對象，通過確定位置和手形來弄清楚如何抓取對象，并確定要使用哪種交互類型，即是否抬起，庫卡機器人，移動推動或拉動以完成其任務。” CCDC ARL的機器人操縱研究員Chad Kessens博士說。
在最近的練習中，RoMan成功完成了清除多對象碎片，拖動重物（例如樹枝）和打開容器以移除袋子的操作。凱森斯說，在場景中，士兵的隊友可以使用自然的人類語言向機器人發(fā)出口頭命令。
“計劃和學習及其集成解決了所有這些問題。機器人能夠隨著時間的流逝改善其性能并通過實時構建模型并結合基于模型的推理能力來適應新場景的能力將非常重要。以實現我們希望能夠完成的各種非結構化任務，而又不會使士兵受到傷害。”這項工作和其他研究將在10月17日在卡內基·梅隆大學位于匹茲堡的國家機器人技術中心的RCTA集成頂峰活動上展示。