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用于危险工作的机器人

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去年12月，在英国彻特西(Chertsey)的DERA(防御评价研究局)的Land 系统部举行了机器人学专门兴趣组的会议，并且演讲了机器人学在军用和爆炸物处理中的应用。介绍了对未来智能车的预测；战场工场和机器人学；RAVEN爆炸物处理系统；用于机器人学的立体视觉和虚拟现实；和爆炸物处理方面的三篇文章。在午休时演示了会上评论的一些系统。

导言

欢迎参加SILVER先进机器人学和智能自动化专门兴趣组的12月会议,在英国彻特西的防御评价研究局(DERA)Land系统部的David Anderson博士说明了DERA仍然是个政府组织，承包资金基本上来自政府，也从工业部门筹资。这是个很大的组织，具有约十亿英镑的营业额和1万2千个工作人员,且大部分是科学家和工程师。

DERA在压力下已经保证将它的知识更广泛地用于工业，并在为防务和非防务两种目的传送其技术经验方面有些成绩。最近，政府在DERA中建立了防御的多种经营机构，其目的是使得DERA 的技术能为中小型企业更容易利用，并且也加速在非防务市场利用防务知识。

事实上技术只是给出有利条件。在军事方面它意昧着战场上的有利条件,而在竞争环境中它意昧着获得竞争中的领先地位。

Anderson博士说，今天的装甲战车越来越象个非常复杂的电子设备和传感器系统的外围金属箱。大部分附加值是在各种传感器和电子设备上。DERA 中的各种开发技能是军事所需要和雇用的，但它们可被跨部门应用，而一个正在增长的工作部分是使用和发布信息，以更大的程度卷入研究院和工业界。

智能车

在DERA Land系统部SRP的经理Clinton Blackman推测直到2020年未来的趋势，机器人学和智能车。Blackman已涉及“机动的高级机器人学防御主动权”，其研究在Clertsey实验室十年前就开始了。他已为“Land 作战2020” 工作, 长期的科学研究即将完成。

第一台爆炸物处理机器人“独轮手推车”(Wheel barrow)是约于1972年在彻特西度周末时发明的。它用两根绳来控制：一根控制向左，另一根控制向右。根据这一原始的想法，今天已开发出许多机械。MARDI计划的目的在于更远范围的遥控操作。设计了一个快而灵活并且携带了车载武器的全尺寸平台。关键的因素是它基于现有的“蝎”(Scorpion)军用车。它继续更进一步的实验，并研制在下世纪初可投入使用的战车。

上述的这些设计，到目前为止在军用环境方面没产生什么影响，但是却在航行智能控制和交通管理智能系统上提高了国民兴趣。若要服务于国民,需要很长时间。“独轮手推车”要10～15年远距离遥控操作也要相当长的持续时间，而且实际上还没有智能。这不只是简单的技术推动问题。为了成功,必须要有实际用户对机器人学的需求，而到目前为止，必要的条件是要有人参与循环。

DERA 已完成试图使国防部机器人学研究计划恢复生气的战略研究。考察了全球的机器人学技术之后，DERA向国防部(MOD)提出了建议，建议中涉及了大量的机器人学概念，其范围从基本的术语到未来的想法。有两个概念与机器人入厍和存储分配有关。有一个方案用于被污染的陆地和地雷区清除的艰苦工作；航空观察有两种选择：一个大型的航空器网络，它们知道何时何地返回加油等等；一个小型的灵敏机器人用于分配工作；检测留下来的人等等。

鉴于新概念离能达到生产的时间太长，DERA探求了大量适当成熟的技术，它们不再需要冗长的形容，并可望在2010年至2030年间获得成果。其中有些是很有意义的，包括从任何事物中能识别出人来。有些同事已发现一些类似的蛾，它们只能由人测到所发出的信息素(Pheromone)。容错协同系统是另一个重要领域。加速避免碰撞也是重要的领域，特别是用于国民市场上的。

在这个研究的基础上，DERA明确建议货币投放在何处最好。该想法是,小投资会预先取得大收益。这些领域最终被确认为图像操作和分析；为各种各样的应用配置不同的技术；和协同工作，因为已认识到几个系统一起工作比之一个系统单独工作会有效得多。

北约已经研究辨别出一系列到2020年重要的关键技术领域。作为他们评价的一部分，已举行了大量的国际的“技术模拟演习讨论会”，其中有些包含了机器人学。有一个是比较大型标准的无人驾驶飞机，它具有武器携带能力，它飞得很高并具有强大的传感能力。另一个是自动机器人地面武器。它可携带导弹，可被航空递送，能在周围运动和自我隐藏，并在必要时被引爆。再就是“入门/出门自动导航器”，它能从打开的窗户飞进飞出，落在有利位置并进行观察。最后是“R2D2”型机器人哨兵。

对于未来，Blackman并不认为机器人武器能起非常重要的作用。Demining和其他的人道主义者的工作有着巨大的政治性，而且冒着工作任务中的危险日益不受欢迎。在此领域也还有更多的工作在进行着。

Blackman说，后勤学可设想是最少装饰而有意义的学科，而且它特别重要。如果你在恰当的地点于恰当的时间不能得到你的装备，则会出现不幸，Balaclava战役就是个历史事例。在那儿以错误规格的炮弹提供给了部队。步行不能保证越过设防地带，因此引路的智能车有了用武之地，就如同在某大型超级市场所体验的那样，它具有超越国界的导引车网络。还有个用于联接无人驾驶飞机(UAV)和地面自动车(UGV)的各种传感器进行信息收集的。

然而，Blackman预告，微电子机械系统(MEMS)超越了信息收集任务中的机器人学。它会是个硬币大小的器件，围绕着战场自动行走，具有传感器、微处理器、电源和通信手段。它不是特别准确，但是便宜，并且可大量地一起应用。

战场机器人学

陆军中校Ian Blanks谈及了顾客对地面机器人学的感受，他是国防部(MOD)中有关负责人，在执行别的一些任务时，涉及到的机器人学研究题目是实现地面系统(Land Systems)的关键。

军队关注机器人学是期望:

l提高性能和操作效能
l减少对人的危险
l由节省资源、人力或系统需求带来效益

国防部(MOD)主办的技术研讨涉及已知的技术领域，或者那些为将来远程操作和地面遥控车(RLV)系统需求的会议认为是重要的技术领域。专门领域包括远程存在和立体视觉；扩大真实性；新颖的视觉技术；图像压缩；图像处理和光流量。

扩大真实性，特别是图解目标定位能够覆盖视频图像。该领域的一些任务正开始被萨里(Surrey)大学的Pretlove博士的工作小组所完成。一个已被确认的概念是，当封闭时，对远程控制或操作人员增强地面图像是有效的。

陆军中校Blanks认为，机器人学的进展受到限制，其中包括用户的认识不足和对机器人学潜能的信心不足。有许多人看到开头应用的需要发生周期中断，至今还限制着机器人研究和爆炸物处理领域。

早先的研究目标是远程操作，有装甲车大型工程(AVRE)，和作战工程牵引车(CET)。装甲车大型工程常用于高度危险的情况，那儿可能是敌人射击的目标或者是在地雷区。作战工程牵引车仅仅是高度装甲的，但有时在直接交火区需要使用——因此可能需要远程操作。

当前的工作包括未来工程坦克(FET)，预期在2004年应当应用，它能突破多种复杂的目标，象沟渠、地雷区和小缺口。MINDER可提供地雷探测、失效化和路线，通过两种战车来证实其能力，“MINDER侦察”预期在2008年起应用。将来会真正实现国内和国际的展望研究，以避免不同区域重复研究的发生。

恐怖分子的炸弹

“临时组合的爆炸物探测”(IEDD)是个专门术语，它方便地复盖了可能对公众造成直接威胁的爆炸物的发现和处置，有别于战场操作。威胁可能来自脾气乖戾的人、罪犯(大部分与毒品有关)、从威尔士人(Welsh)到穆斯林(Islamic)的国家集团，以及来自世界各地的许多不同的个人和团体。

防御评价研究局(DERA)Fort Ha1stead的Mark Ruglys谈到在RAVEN(见图1)名称下所开发的一个系统，并忠告，由于该课题灵敏特性的缘故，在其显示中存在一些间隙。

图1 防御评价研究局Fort H1astead的部“RAVEN”爆炸物检测机器人车

在这种情况下有一些特征。首先，时间是特别重要的推动力。若他们再有十分多钟，曼彻斯特(Manchester)爆炸就不会发生。在军用的情况下就完全不存在同样的时间压力。其次，在必须达到某些目的的极大压力下要处置设备。必须考虑到非常多变的环境，包括从建筑物的内部到室外的冷热极值、污物等等；以及可达到的预算也是一个限制因素。还有完全可靠是必不可少的。

RAVEN方案承认涉及世界的恐怖分子集团比之本地的恐怖分子集团要多得多。被恐怖组织所使用的技术范围非常广、器件高度复杂。还有个事实是,由于要适合上述情况的解决，对各种新威胁研制了无制造公差的不同的响应灵敏度设备，对付炸弹威胁的设备数量已经增加。以前放得进通道搬运车（Transitvans），现在需要三吨半卡车，而且空间能允许运出来。要考虑到后勤的成本。

为了设计、研制和生成一个临时组合的爆炸物探测系统，进行阶段研究,设计成技术许可和接受命令的、具有对抗还是未知威胁的最大发展潜力的系统。

为了加强重点，Mark Ruglys忠告，虽然对军队用户来说，这不是军队的战场任务，但任务的重点是拯救生命，包括爆炸物处理(EOD)小组和警察的生命；包括保护所有物和减少灾害；包括保存法庭证据；以及尽可能快地将现场恢复正常。Ruglys说，这些是此刻考虑得最多的。

为了避免大炸弹需要用大武器来攻击的循环，实时诊断范围的一些技术是必须的，要正确地指出炸弹中极其重要的部件——要知道定时器和电池组在何处，以便移走电池，并在尽可能短的时间内干完。这个长期研究的方案正在防御评价研究局(DERA)的许多部门进行着。

按Ruglys所说，有一条研究路线将于1999年在DERA之外进行。这将涉及带有多关节多手譬的遥控装甲车。操作员将无须顾及别的关节来移动未端执行器。也需要明白被遥控的装甲车在相关目标的何处，使用摄像机来达到正确的位置。这是今天通过机器人学研究要实现的技术。可以期望，将来会有一组软件能广泛地用于不同的装甲车。

“常规”军火

军方一方面绘制了各种恐怖炸弹间的区别，另一方面绘制了各种地雷或象在战场上碰见的各种未爆的炸弹的区别。防御评价研究局(DERA)Fort Halstead的John Edward-Winser和DERA Chertsey的Major James Wood是有关对抗-地雷(Counter-Mine)计划与国防部(EOD)计划的军事顾问，他扪回顾了当前或不久的将来所能利用的装备和技术。有许多不同类型的器件被处理，并且甚至知道器件的类型，不知道它的条件。已经作成一个大型数据库，它有绝大多数已知的器件和涉及它们的程序。

这些炸弹可以在地面、浅埋的或者深埋的(3至8米)。对于地面和近地面炸弹，有机器人车(象Groundhog那样的，见照片1)可被雇用。掩埋的炸弹能被地音探听器(geophones)和金属探测器检测出来。如果它们是深埋的,则低频振荡正在被研究，这是油田技术，但是是小型的，它们给出了更多的不同问题。

如果所有的给予安全的程序是遥控的，那么合乎需要的机器人学方法是有意义的。有时还需要从地里面获得炸弹。目前包括对JCB的研究工作,比得上作战工程牵引车(CET)，但在前方和近处要铲土。还有对于磨蚀水射流切割操作机的研究工作。成熟的挖掘技术查看所记录下象未爆的可深达8米炸弹落下处的中部。这包括放置一个混凝土环到地面上，并挖出里面的土块，使它下沉，一直到另一个混凝土环能置于其顶上。

照片1左为“Bison”机器人车，右为“Groundhog”机器人车（DERA）彻特西

英国机器人学界有个方案是送一个鼹鼠(mole)到地下，就好像公用事业用一些鼹鼠在地下钻洞以避免挖到路上。象这样被石油工业所用的可控制的钻孔已被拒绝使用，因为能被充分控制的距离很短。

在某些场合，冲击仓库并爆破掉是有意义的。例如，在中等大小的区域并且直埋得深，但是如果它在房屋底下，那么必须有预防财产受损失的措施。设备必须是非磁性的、不摆动，并且若要使用“鼹鼠”，它必须装备有金属探测器或雷达或一些别的接近传感器件。

诊断是下一个难题。识别特殊的仓库一般是不困难的，而对于大范围译码，多传感器设备变得有效。射线照相术是可行的，但其功率必须高得能用于1000磅炸弹情况下的厚金属。三维激光扫描是可的。

为移去炸弹引信，已经开发了两种设备。一种是在起反应时间之前非常快地旋转；另一种是为防止起反应工作得很慢。特别有用的是在市场上出售的Fire Ant：火舌将在两个合适的位置烧透地雷外壳，并将烧光所有成份而不引起爆炸。

立体视觉

DERA位于彻特西(Chertsey)Land系统的Peter Gibson博士，研究了使用排雷装甲车上的视觉系统来避免地面同事处于危险状态的需求。复杂的虚拟现实和远程存在设备可以得到，而通信不可思议地困难。在飞行模拟装置上，信息从计算机到显示器仅仅能传输10英尺。在炸弹处置地点，越过一段距离1/4秒的延迟会是灾难性的，而那个时间会很容易地被其他项技术用完。

Gibson博士说，有三种控制遥控机器人的方法。一种是参与循环的人注视着屏幕进行远程操作。一种是全自治的，计算机关注着图像并根据画面做出决定以及完成一些简单的动作。虽然真正需要的是这两种方法的混合,而操作员作为管理的角色。

机器视觉的可能类型包括边缘跟踪，注视所行进道路的边界，但是更有用的是拐角跟踪——为提取特征和发现拐角而寻找当地的最大亮度和最小亮度。现可实时跟踪400个拐角。其结果的质量不是很好，但是可按照场景变换来获得更多的信息，所以可测到移动目标。它对绘制和测定三维地形图是非常好的。它可以辅助车辆在未知的地形上驾驶(图2)。

图2DERA的彻特西Land系统——计算机视觉检测航路和障碍物

计算机现在是高智能的，并且能给出人更多的技能和敏捷，但计箅机缺少一般的感觉和责任感。所以Gibson明白，作为一协同工作的关系，用计箅机的智能去减少大量的传输数据，而保留人去进行他所做的大量判断。放置一些摄像机获得一批相关视图。用个1200视角的摄像机由上面看下来的确是好，但问题在于视场和分辨率。已经发现，甚至连续读出载有机器人的车辆号码牌都不可能。那需要大概十倍的微距镜头。

对诸如挖掘那样的一些任务，提出了一个大问题，在那儿车辆是不动的，所以没有三维信息，并且容易出错。立体摄像机给出很少的景深效果。虽然它们有异乎寻常的显示和代价高昂，但是实际上给出很少的三维信息。这儿没有视差、没有闭合(occlusion)、没有什么人们实际应用的迹象。

双目镜被认为很有价值。它对于双眼观察更为协调，并且更容易决定在场景中什么是有意义的。

Gibson博士断定，目前在实验室中的视觉应用，对于将来机器人车辆的使用将是很有实用价值的。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (1/27/2007)


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