那么，機(jī)器人與農(nóng)業(yè)發(fā)生碰撞會面臨哪些新挑戰(zhàn)？
農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)難度加大
傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人有幾大“卡脖子”難題：驅(qū)動器、電機(jī)、減速器和控制器。我國企業(yè)在解決上述難題中取得了不錯的成績。但是當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入新的應(yīng)用領(lǐng)域，解決這幾個“卡脖子”難題則遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還面臨許多新的挑戰(zhàn)。
(資料圖)
第一個挑戰(zhàn)是機(jī)器人工作環(huán)境不確定性增加。機(jī)器人與服務(wù)業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的結(jié)合相對較早也較為成熟，但是與農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)的結(jié)合卻非常少，原因在于機(jī)器人在這些行業(yè)中面臨更多環(huán)境的不確定性。工廠車間、餐廳、手術(shù)臺都是人造環(huán)境，人機(jī)的位置相對確定，目前機(jī)器人技術(shù)都是圍繞這種確定性的紅利來發(fā)展的。而機(jī)器人一旦走出密閉環(huán)境，來到田野和工地，會面臨更加惡劣的環(huán)境，比如植物的生長環(huán)境就存在很大不確定性。
第二個挑戰(zhàn)是機(jī)器人執(zhí)行的任務(wù)存在不確定性。機(jī)器人做零部件裝配工作時，零件的尺寸、裝配的精度都有嚴(yán)格限制。而在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中，機(jī)器人會面臨植物高低不同、果實性狀多樣等不確定性任務(wù)，這就要求其具備更高級的機(jī)器人編程方法和更合適的傳感器。
第三個挑戰(zhàn)是機(jī)器人結(jié)構(gòu)的不確定性。車間里的機(jī)器人開封使用前的第一件事是校正。機(jī)器人自身關(guān)節(jié)構(gòu)件有一套固定坐標(biāo)，校正到位后，再和工作單元、車間的坐標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，這是一個非常復(fù)雜的關(guān)系。但是在開放環(huán)境下的坐標(biāo)建立和校正非常困難，采摘機(jī)器人在農(nóng)田走走停停，不確定性變得非常大，每一個位置的變化都是一次重新建立坐標(biāo)的過程，這需要新的校正方法、傳感器、測量工具、控制方法。因此，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研發(fā)難度是最大的。
要面對上述三個挑戰(zhàn)，就需要率先攻克三大現(xiàn)實技術(shù)難題。一是機(jī)器人編程方法，目前沒有一套行之有效的編程方法能夠避免上述不確定性。二是機(jī)器人校正方法，無法有效、快速建立機(jī)器人與環(huán)境之間的關(guān)系。三是無法實現(xiàn)機(jī)器人、傳感器和人的有效集成和協(xié)作。這三大難題不僅是應(yīng)用問題，還是深刻的基礎(chǔ)理論問題，一旦得以解決，就能夠把工業(yè)機(jī)器人推向更廣闊的天地。
需有效利用視覺反饋
過去幾十年，機(jī)器人最成功的應(yīng)用領(lǐng)域是汽車制造業(yè)，該行業(yè)95%的工作都由機(jī)器人完成的。但隨著電動汽車產(chǎn)量越來越高，車身電路電線也越來越多，由于電線質(zhì)地柔軟，給機(jī)器人裝配帶來很大困難。電動汽車生產(chǎn)線上裝配電纜的工作還是人工完成。
在疫苗開發(fā)領(lǐng)域，需要納米機(jī)器人介入。這些機(jī)器人尺寸小、結(jié)構(gòu)簡單，但位置傳感器精度差。唯一的傳感方法是圖像，利用電子掃描顯微鏡等工具得到微觀尺度下的圖像，通過有效利用圖像反饋控制機(jī)器人。
這些現(xiàn)實挑戰(zhàn)與農(nóng)業(yè)機(jī)器人面臨的問題非常相似。地面的條件、樹的形狀、水果的位置，甚至風(fēng)吹動的枝丫，都需要傳感器實時檢測，通過圖像反饋給機(jī)器人。雖然現(xiàn)在高速相機(jī)幀數(shù)高，但要實現(xiàn)這些目的，每分鐘分辨圖像要達(dá)到上千次，而且數(shù)據(jù)處理量大才能準(zhǔn)確定位水果的位置。傳統(tǒng)機(jī)器人通過圖像得到的反饋遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到如此高的頻次。
機(jī)器人在新應(yīng)用領(lǐng)域面臨的共同理論問題是如何有效利用圖像，實現(xiàn)精準(zhǔn)操控。
以采摘的機(jī)器人為例，首先需要給蘋果拍一張照片，把采摘對象的特點提取出來，讓機(jī)器人識別并得到蘋果和自身的相對位置。傳統(tǒng)方法是向量表示蘋果的位置，再經(jīng)過系列復(fù)雜運算，機(jī)器人才能得到反饋。
既然機(jī)器人的所有動作都通過圖像判斷，那么是否可以不給機(jī)器人反饋圖像，省去計算坐標(biāo)變換這一過程？
對此，科研人員探討了一種采用非向量空間控制、基于集合的動力學(xué)系統(tǒng)描述機(jī)器人位置的方法。上世紀(jì)90年代，法國科學(xué)家建立了基于圖像的動力學(xué)系統(tǒng)，圖像不僅用來描述形狀，還能同時描述形狀的動態(tài)變化。當(dāng)機(jī)器人靠近蘋果時，它“眼”里的蘋果軌跡不是一條線，而是一個圖像“管道”，機(jī)器人識別的是運動的集合。我們進(jìn)而設(shè)計了一套控制器定義位置的誤差，如此只需要描述形狀的動態(tài)變化，而不需要處理大量高清原圖。
對于機(jī)器人而言，只需放棄壓縮時丟失的無用信息，掌握關(guān)鍵信息即可。壓縮傳感原理為此提供了理論基礎(chǔ)。將直接從照片中提取位置的信息，將其變?yōu)闄C(jī)器人可以讀懂的信息，不需要識別按鈕，同時選擇工作類型，不論是摘蘋果還是排電纜，只要把操作對象的語義信息集成進(jìn)去，所有的特征都可以引入到控制過程，極大簡化圖像反饋的過程。
本文來源：中國科學(xué)報，作者系香港大學(xué)新興技術(shù)研究所所長，圖片來源于網(wǎng)絡(luò)，文字與圖片版權(quán)均歸原作者所有，如涉及侵權(quán)請及時聯(lián)系刪除！
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農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)面臨三大挑戰(zhàn)
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