移动机器人专家齐聚禾多未来日,共话技术产业化

7月7日,首届“禾多未来日”活动在武汉圆满举行。本届活动以“A Robotic State of Mind”为主题,邀请到国内外机器人领域的著名学者与行业领袖,为武汉高校师生带来移动机器人领域最前沿的技术理论知识和科技研发应用,探讨如何应对移动机器人技术面临的产业化挑战。禾多未来日由自动驾驶量产解决方案先行者——禾多科技主办,旨在促进学术和产业的交流和合作。

据悉,多名享誉国内外的学术界、产业界的知名专家出席了本次活动,包括:中国工程院院士、清华大学自动化系教授、生命科学学院客座教授戴琼海院士,美国佐治亚理工学院终身教授、禾多科技首席3D视觉科学家Frank Dellaert,香港科技大学电子与计算机工程系助理教授沈劭劼,韩国科学技术院机器人与土木环境工程学院助理教授Ayoung Kim,上海科技大学信息科学与技术学院助理教授及研究员Laurent Kneip,浙江大学教授、国家优秀青年科学基金获得者章国锋,清华大学计算机系、智能技术与系统国家重点实验室特别研究员刘华平,阿里巴巴人工智能实验室研发总监李名杨,TÜV南德意志大中华集团、南德认证检测(中国)有限公司大中华区经理赵欣等。

主题演讲精彩纷呈,共话移动机器人新趋势


中国工程院院士,清华大学自动化系教授、生命科学学院客座教授戴琼海院士

中国工程院院士、清华大学自动化系教授、生命科学学院客座教授戴琼海院士以“探索人工智能新方向——光场视觉”为题发表了演讲。目前广泛应用于智能系统的视觉成像单元大多数基于单目或双目,难以超越人眼所具有的多维多尺度成像能力,在时间、空间、角度、光谱、动态范围等多个维度的成像能力受限,从而限制了诸如L5级别自动驾驶等移动机器人研究和应用的开展。戴院士及团队深耕计算摄像学领域多年,其研究的第三代非结构化多尺度相机阵列能够做到集中分布式的标定,突破景深与空间分辨率之间的矛盾,实现360度、远距离、高分辨率、动态深度的计算,真正做到“看得全、看得清、看得见”。同时,戴院士及其团队还介绍了其正在研究的基于光电计算的第四代视觉系统,通过光信号在材料传输过程中的衍射和干涉进行计算,一旦应用在自动驾驶中,能够很好地应对自动驾驶大量场景下的计算功耗问题。

美国佐治亚理工学院终身教授、禾多科技首席3D视觉科学家Frank Dellaert美国佐治亚理工学院终身教授、禾多科技首席3D视觉科学家Frank Dellaert以“基于因子图和自动微分法的推论在机器人及计算机视觉中的广泛应用“为题发表了演讲。在机器人学和计算机视觉中,同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM)和运动结构 (Structure from Motion,简称SFM)是重要而又紧密相关的问题。Frank Dellaert教授回顾了因子图(Graph Factor)在SLAM、SFM以及机器人和视觉领域的应用,展示了因子图批处理和增量处理算法,以及在复杂的轨迹处理中的巨大优势。

香港科技大学电子与计算机工程系助理教授沈劭劼

香港科技大学电子与计算机工程系助理教授沈劭劼教授以“复杂环境中的三维视觉感知——状态估计、三维重建和动态目标感知”为题发表了演讲,他和他的团队致力于让无人机在低成本、小体积的前提下,实现在复杂的环境中自主运行。同时,他们也在研究自动驾驶中包括姿态估计、动态物体的检测与跟踪、车辆动作预测以及路径规划等课题。

韩国科学技术院机器人与土木环境工程学院助理教授Ayoung Kim

韩国科学技术院机器人与土木环境工程学院助理教授Ayoung Kim以“城市环境中基于感知的SLAM技术”为题发表了演讲。Kim教授及其团队进行了基于激光雷达和摄像头的SLAM算法研究,致力于提高无人驾驶汽车在城市复杂环境中安全行驶的能力。他们通过2D和3D激光雷达进行测量和地图构建,形成复杂的城市地图数据。同时,也在研究如何更好地对物体进行外部标定,以及基于相机激光雷达和热激光雷达的多模态SLAM技术。

上海科技大学信息科学与技术学院助理教授及研究员Laurent Kneip上海科技大学信息科学与技术学院助理教授及研究员Laurent Kneip以“三维空间人工智能:更高级、嵌入式表达的SLAM技术”为题发表了演讲。他认为,三维空间人工智能(Spatial AI)是一种更高层次的表达法,它结合了几何信息,语义信息和目标对象信息来理解场景。它不再重建部分环境,而是利用语义信息(比如先验形状)重建目标物体,是一种真正由数据驱动的SLAM架构。

浙江大学教授、国家优秀青年科学基金获得者章国锋浙江大学教授、国家优秀青年科学基金获得者章国锋教授以“视觉SLAM技术和AR应用”为题发表演讲。他认为,基于单一传感器的SLAM会有局限性,所以未来多传感器融合是必然的趋势,比如手机目前装有相机和IMU,而移动机器人可以有更多的传感器,像自动驾驶系统里一般都应用到了相机、LiDAR、GPS、IMU、里程计等传感器。每个传感器都有各自的优点和缺点,只使用一种传感器必然有很大的局限性,而通过SLAM技术融合多种传感器能够达到稳定、高精度的定位。章教授及其团队目前主要的工作主要是SLAM在AR、VR上的应用,接下来也希望能在机器人、自动驾驶方向进行更多的研究。

清华大学计算机系、智能技术与系统国家重点实验室特别研究员刘华平

清华大学计算机系、智能技术与系统国家重点实验室特别研究员刘华平以“多模态主动环境感知深度强化学习方法”为题发表了演讲。他研究的对象主要是应用机器人和操作机器人。在实际场景中,机器人主要通过视觉、听觉、触觉这三种综合模态进行感知。而机器人多模态信息融合的本质困难在于,视-听-触觉多模态数据具有不同的表示形式和感知范围,但却不具有一一对应的匹配特性。如何针对这种异构的多模态数据去实现融合,以及引入主动感知后,如何把感知和动作这两个回路高度非线性地融合刻画出来,是刘华平研究员及其团队主要在解决的问题。

产学研跨界合作,共同推进移动机器人产业落地

活动最后,特设圆桌讨论环节,围绕“移动机器人技术的产业化挑战”的话题展开讨论。讨论嘉宾包括:浙江大学教授章国锋、佐治亚理工学院终身教授Frank Dellaert,阿里巴巴人工智能实验室研发总监李名杨,禾多科技创始人兼CEO倪凯,TÜV南德意志大中华集团,南德认证检测(中国)有限公司大中华区经理赵欣。

嘉宾围绕“移动机器人技术的产业化挑战”的话题展开讨论对于目前移动机器人的技术进展以及产业化程度,李名杨表示,目前产业化机器人大多只是完成单一的任务,下一步可以把不同的技术放在一起,实现机器人多功能化。

Frank Dellaert教授则认为,衡量移动机器人技术的成熟度要看具体的产品和场景,比如当无人机的任务是跟随用户进行拍摄,目前的技术对于该应用场景而言就是成熟的;而谈及自动驾驶,想要保证安全可靠并让消费者为技术买单,对技术成熟性的标准就会非常高。

倪凯进一步提出了软硬件碎片化问题。在不同的垂直领域,硬件的碎片化导致了算法的碎片化,每个做机器人的机构都会研究自有的机器人执行机构,在此基础上大家做SLAM、感知、决策也非常不一样。

赵欣则认为,要实现产业化,必须满足需求、商业模式、产业政策和标准四个前提。传统的工业机器人的标准更多针对机械类,但是移动机器人更多是软件方面,软件质量、软件安全等都是需要考虑的因素。

移动机器人是一门综合的交叉学科,涉及到了计算机科学、机械工程、电子工程等多门学科,集软硬件于一体,横跨产学研领域。章国锋教授直言,依靠高校的课题组去直接做一个产品级的东西是非常困难的,要将技术成果快速落地,需要与企业合作。产学研融合,需要大家发挥好各自的优势,高校和科研院所擅长做理论和前沿探索性的研究,企业则更了解实际应用需求,而且工程开发能力通常比较强,双方紧密合作,甚至在一起工作,会产生1+1大于2的效果,能够实现技术的快速落地。

据了解,本次活动的主办方禾多科技创立于2017年6月,公司基于前沿人工智能技术和汽车工业技术研发自动驾驶系统,拥有全栈研发能力,具备从车辆线控、底层多传感器技术到上层自动驾驶核心算法模块的完整布局。禾多科技以促进自动驾驶技术产业化落地为目标,目前聚焦高速公路和代客泊车两大应用场景,打造由本地数据驱动的自动驾驶量产解决方案。禾多于年初设立武汉研究院,并已与武汉大学等高校展开合作,针对自动驾驶相关课题进行前瞻研究。

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来也机构

「来也」是国内领先的人工智能交互平台,由常春藤盟校(Ivy League)归国博士和MBA团队发起,核心技术涵盖自然语言处理(NLP)、多轮对话控制和个性化推荐系统等。公司已获得数十项专利和国家高新技术企业认证。 来也的愿景是通过AI赋能,让每个人拥有助理。C 端产品小来是智能化的在线助理,通过业内创新的AI+Hi模式,提供日程、打车、咖啡、差旅和个性化查询等三十余项技能(覆盖400w用户和数十万服务者),让用户用自然语言发起需求并得到高效的满足。B端品牌吾来输出知识型的交互机器人和智能客户沟通系统,帮助各领域企业客户打造行业助理。目前已经在母婴,商旅,金融和汽车等行业的标杆企业实现商业化落地。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

深度强化学习技术

强化学习(Reinforcement Learning)是主体(agent)通过与周围环境的交互来进行学习。强化学习主体(RL agent)每采取一次动作(action)就会得到一个相应的数值奖励(numerical reward),这个奖励表示此次动作的好坏。通过与环境的交互,综合考虑过去的经验(exploitation)和未知的探索(exploration),强化学习主体通过试错的方式(trial and error)学会如何采取下一步的动作,而无需人类显性地告诉它该采取哪个动作。强化学习主体的目标是学习通过执行一系列的动作来最大化累积的奖励(accumulated reward)。 一般来说,真实世界中的强化学习问题包括巨大的状态空间(state spaces)和动作空间(action spaces),传统的强化学习方法会受限于维数灾难(curse of dimensionality)。借助于深度学习中的神经网络,强化学习主体可以直接从原始输入数据(如游戏图像)中提取和学习特征知识,然后根据提取出的特征信息再利用传统的强化学习算法(如TD Learning,SARSA,Q-Learnin)学习控制策略(如游戏策略),而无需人工提取或启发式学习特征。这种结合了深度学习的强化学习方法称为深度强化学习。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

计算机视觉技术

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。

路径规划技术

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成,连接起点位置和终点位置的序列点或曲线被称为路径,构成路径的策略则被称为路径规划。路径规划在很多领域都具有广泛的应用,如机器人的自主无碰行动;无人机的避障突防飞行等。

工业机器人技术

工业机器人是面向工业加工制造的可自动控制,多用途,需有三轴及以上可编程的固定或可移动机械手。其系统中包括带有执行机构的机械手以及示教控制器。 它可以依靠自身控制能力来执行预设的轨迹及动作。典型应用包括焊接,刷漆,组装,采集和放置等工作。工业机器人完成工作具有高效性,持久性和准确性。目前常用的工业机器人包括关节机器人,SCARA机器人,并联机器人和直角坐标机器人等。

无人机技术

无人机(Uncrewed vehicle、Unmanned vehicle、Drone)或称无人载具是一种无搭载人员的载具。通常使用遥控、导引或自动驾驶来控制。可在科学研究、军事、休闲娱乐用途上使用。

移动机器人技术

移动机器人是一种能够移动的自动机器。移动机器人具有在其环境中移动的能力,并且不固定到一个物理位置。移动机器人可以“自动”主要是指它们能够在没有物理或机电引导装置的情况下导航非受控环境。相比之下,传统的工业机器人或多或少都是固定的(stationary)机械臂或抓取组件。

香港科技大学机构

香港科技大学(The Hong Kong University of Science and Technology),简称港科大(HKUST),为东亚研究型大学协会、环太平洋大学联盟、亚洲大学联盟、中国大学校长联谊会、京港大学联盟、粤港澳高校联盟重要成员,并获AACSB和EQUIS双重认证,是一所亚洲顶尖、国际知名的研究型大学。该校以科技和商业管理为主、人文及社会科学并重,尤以商科和工科见长。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

360机构

奇虎360科技有限公司,是中国领先的互联网和手机安全产品及服务供应商。据第三方统计,按照用户数量计算,360是中国领先的互联网安全公司,用户6亿,市场渗透率96.6%;中国领先的移动互联网安全公司,用户数近8亿,市场渗透率近70%;中国领先的浏览器公司之一,活跃用户达到4亿,渗透率超过70%。 360致力于通过提供高品质的免费安全服务,为中国互联网用户解决上网时遇到的各种安全问题。面对互联网时代木马、病毒、流氓软件、钓鱼欺诈网页等多元化的安全威胁,360以互联网的思路解决网络安全问题。360是免费安全的首倡者,认为互联网安全像搜索、电子邮箱、即时通讯一样,是互联网的基础服务,应该免费。为此,360安全卫士、360杀毒等系列安全产品免费提供给中国数亿互联网用户。同时,360开发了全球规模和技术均领先的云安全体系,能够快速识别并清除新型木马病毒以及钓鱼、挂马恶意网页,全方位保护用户的上网安全。

阿里巴巴人工智能实验室机构

阿里巴巴人工智能实验室成立于 2016 年,负责集团旗下消费级 AI 产品的研发与销售。主要研究方向为人工智能语音、视觉、行动力等。致力于通过 AI 技术,让机器拥有智能,让人性充满光辉。旗下业务涵盖智能音箱、服务机器人、自动驾驶汽车等,正联合产业伙伴着力打造数字经济体的新基础设施,让家庭、商圈、城市更加「聪明」。

禾多科技机构

禾多科技成立于2017年6月,专注于打造基于前沿人工智能技术和汽车工业技术的自动驾驶方案,具备从车辆线控、多传感器技术到上层自动驾驶核心算法模块的完整布局,是极少数拥有全栈自动驾驶研发能力的公司之一。 禾多科技以促进自动驾驶技术产业化落地为目标,目前聚焦高速公路和代客泊车两大应用场景,打造由本地数据驱动的自动驾驶量产解决方案。

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