斩获一银一铜 优必选RoboCup再度载誉归来

6月22日,国际顶级机器人学术赛事——第22届机器人足球世界杯(RoboCup)在加拿大蒙特利尔圆满落幕。经过多轮激烈的角逐,由优必选和清华大学联合组成的火神(Hephaestus)队从来自35个国家的5000多个机器人中脱颖而出,并最终在人形机器人成人组(AdultSize)的技术挑战赛和一对一足球比赛中分别获得亚军和季军。

据了解,RoboCup是当前国际上级别最高、规模最大、影响力最广泛的机器人赛事,不仅是一项综合性的国际活动,同时也是学术成分最高的赛事之一,其目的是通过一个易于评价的标准平台促进人工智能与机器人技术的发展,目标是在2050年前后能组建一支机器人足球队战胜当年的人类世界杯冠军。

图1-优必选和清华大学组成的火神队成员与其他参赛团队合影

RoboCup人形机器人成人组的技术挑战赛共有4项任务,此次成功完成了所有任务的队伍全球只有优必选火神队以及德国NimbRo队。其中,在High Kick和High Jump两项任务中,火神队均以绝对优势获得第一名,在Push Recover任务的比赛中则获得第三名,最后一共拿下25分,与获得冠军的德国NimbRo队仅有1分之差。一对一足球比赛环节,优必选火神队的表现同样抢眼,在季军争夺战中以4:0的成绩横扫竞争对手。

图2-优必选Walker机器人升级版(右)正在参加比赛

图3-优必选Walker机器人升级版(右)在RoboCup上展开激烈角逐

图4-优必选Walker机器人升级版正在踢球

图5-优必选Walker机器人升级版射门

在本届RoboCup上,优必选和清华大学合作参赛的机器人是优必选双足机器人Walker的升级版本,其最大特点是性能稳定,运动控制系统能力遥遥领先于其他参赛队伍。因此,优必选火神队也成为了今年机器人足球世界杯上唯一给智能水平领先全球的德国NimbRo队造成威胁,并多次攻破对方球门的一支强队。

双足机器人踢足球涉及到多项复杂的技术,尤其在动态不确定环境中,双足机器人需要完成视觉、定位、导航、运动控制、步态规划与控制、决策等一系列高难度任务。目前,机器人所能承载的在线计算资源非常有限,其挑战性更在于算法的实时性和鲁棒性。因此,双足机器人自主踢足球并最终战胜人类世界冠军足球队是机器人及人工智能技术的一个标准平台。早在1997年计算机战胜人类国际象棋世界冠军时,人工智能学术届就确定将机器人踢足球作为下一个标准挑战任务,并检验机器人和人工智能的各种算法。

事实上,今年已经是优必选第二次出征RoboCup。在2017年,优必选就与清华大学联队参加了成人组AdultSize的比赛,并以13分的成绩获得了该组技术挑战赛的第二名。今年在RoboCup上再次取得优异的成绩,进一步证明了优必选在人形机器人关键技术上领先全球的实力。

作为一家集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业,近几年,优必选一直在人形机器人驱动伺服、步态运动控制算法、计算机视觉机器学习、情感识别、SLAM(即时定位与地图构建)等领域深度布局。在2018年的CES上,优必选双足机器人Walker首次亮相,这款机器人除了可以全方位行走、稳健爬坡、平稳上下楼梯,还能实时调整自身运动状态,不论是运动能力还是人工智能技术,均达到世界顶尖水平。未来,优必选将继续加速双足人形机器人的研发布局,并最终实现在C端市场的商业化落地。

产业优必选科技优必选机器人
相关数据
计算机视觉技术
Computer Vision

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

机器学习技术
Machine Learning

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

规划技术
Planning

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

机器人技术
Robotics

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

即时定位与地图构建技术
Simultaneous localization and mapping

在机器人映射和导航中,同时定位和映射 是构建或更新未知环境地图,同时地图中跟踪机器人在其内的位置。SLAM算法是针对有限可用资源量身定做的,因此不是最优解,而是在于操作合规性。 自行驾驶汽车,无人机,自主水下机器人,行星探测器,新兴家用机器人乃至人体内都采用了SLAM的方法。

机器之心
机器之心

机器之心是国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台,关注人工智能、机器人和神经认知科学,坚持为从业者提供高质量内容和多项产业服务。

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