0
| 本文作者： 楊曉凡 | 2017-07-07 16:29 | 專題：GAIR 2017 |
2017年7月7日至9日，全球人工智能與機器人峰會CCF-GAIR大會在深圳大中華喜來登酒店舉行。本次CCF中國計算機學會主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的大會聚集了全球30多位頂級院士、近300家AI明星AI企業 ，參會人數規模高達3000人，都是國內頂級陣容。雷鋒網記者在會議期間第一時間進行現場報告。
7月7日下午，卡耐基·梅隆大學教授、美國工程院院士、京都獎獲得者金出武雄教授進行了主題為“Smart robotic systems that work in real out door enviroments”（戶外環境的機器人系統）
在金出武雄教授看來，除了完成圖像分類之類數字化任務外，人工智能系統與環境的系統也非常重要。比如，雨天的時候如何避免雨滴對車燈的反光，給司機提供更好的視線。金出武雄教授想到的辦法是，把車燈光線分成許多線束，然后讓這些線束躲開正在下落的雨滴，只照在雨滴的空隙里。他們開發的測試系統把高刷新率的投影儀作為車燈，然后把和照相機放在同一個光路上。系統先通過照相機采集雨滴的位置，然后投影儀就只可以在需要的位置依據系統判斷的危險程度投射光線。
這個系統效果還挺不錯的。但是這個系統有點大。一個更實用的類似方案，可以用來防止對側的公司被遠光燈晃眼。用類似的方法，采集別的車的位置以后，讓車燈躲開別的車的司機的位置。這樣就可以在開車的時候放心開閃光燈而不擔心晃到對側司機的眼睛了。
根據他對利用智能系統改進人類生活的研究經驗，金出雄武教授還說了一項他自己對AR的理解：得到了增強的不是現實，而是對現實的顯示。
不過，金出武雄教授今天演講的重點是戶外用機器人。早期的戶外機器人主要是用于進入人類無法進入的危險環境執行任務的。后來戶外機器人的使用范圍也拓展到了采礦、種植物的全天候收割等等。
金武雄武教授還研發過早期的自動駕駛系統，20年前，巨大的一個箱子，花費超過30萬美元，還以98.2%的自動駕駛率完成了一項橫穿美國挑戰。
當時他們還做了一個能夠全自動執行目標尋找、下降、抓取目標等一系列任務的自動直升機，成功的時候整個團隊都喜極而泣。
如今的機器人可以做得更好，可以不依靠GPS就準確判斷自己的位置，可以在高速運動的狀況下依靠激光掃描準確地3D重建周圍的環境。在解決了環境探測的問題以后，在真正的任務中機器人系統就需要考慮任務的完整性，要把環境探測、自動化、任務特性、任務全流程等等都考慮在內。
為了更好地研究戶外機器人，金出武雄教授在CMU建立了一個機器人工程中心，并圍繞中心建立了一系列自然環境，以便更好地開發、制造、測試、訓練機器人。
CMU的一系列機器人研究活動也帶動了CMU所在地匹茲堡的經濟，讓這個老城市20年前的許多荒地現在都成了高價的地塊。
在最后，金出武雄教授說，以前有人說這樣那樣的系統做不出來，研究的目的就是把這樣的系統做出來；也有人開發了各種各樣的系統，但是造出來以后脫離實際不好用。金出武雄教授希望人們都能夠誠實地制造出能給人類帶來實在收益的機器人系統。未來所有方面都得到的全功能系統也值得我們期待。
演講詳細內容以及更多CCF-GAIR大會的后續報道，請繼續關注雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
專題
