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操作機

用于危險工作的機器人

發布日期:2022-04-27 點擊率:53

去年12月,在英國徹特西(Chertsey)的DERA(防御評價研究局)的Land 系統部舉行了機器人學專門興趣組的會議,并且演講了機器人學在軍用和爆炸物處理中的應用。介紹了對未來智能車的預測;戰場工場和機器人學;RAVEN爆炸物處理系統;用于機器人學的立體視覺和虛擬現實;和爆炸物處理方面的三篇文章。在午休時演示了會上評論的一些系統。

導言

歡迎參加SILVER先進機器人學和智能自動化專門興趣組的12月會議,在英國徹特西的防御評價研究局(DERA)Land系統部的David Anderson博士說明了DERA仍然是個政府組織,承包資金基本上來自政府,也從工業部門籌資。這是個很大的組織,具有約十億英鎊的營業額和1萬2千個工作人員,且大部分是科學家和工程師。

DERA在壓力下已經保證將它的知識更廣泛地用于工業,并在為防務和非防務兩種目的傳送其技術經驗方面有些成績。最近,政府在DERA中建立了防御的多種經營機構,其目的是使得DERA 的技術能為中小型企業更容易利用,并且也加速在非防務市場利用防務知識。

事實上技術只是給出有利條件。在軍事方面它意昧著戰場上的有利條件,而在競爭環境中它意昧著獲得競爭中的領先地位。

Anderson博士說,今天的裝甲戰車越來越象個非常復雜的電子設備和傳感器系統的外圍金屬箱。大部分附加值是在各種傳感器和電子設備上。DERA 中的各種開發技能是軍事所需要和雇用的,但它們可被跨部門應用,而一個正在增長的工作部分是使用和發布信息,以更大的程度卷入研究院和工業界。

智能車

在DERA Land系統部SRP的經理Clinton Blackman推測直到2020年未來的趨勢,機器人學和智能車。Blackman已涉及“機動的高級機器人學防御主動權”, 其研究在Clertsey實驗室十年前就開始了。他已為“Land 作戰2020” 工作, 長期的科學研究即將完成。

第一臺爆炸物處理機器人“獨輪手推車”(Wheel barrow)是約于1972年在徹特西度周末時發明的。它用兩根繩來控制:一根控制向左,另一根控制向右。根據這一原始的想法,今天已開發出許多機械。MARDI計劃的目的在于更遠范圍的遙控操作。設計了一個快而靈活并且攜帶了車載武器的全尺寸平臺。關鍵的因素是它基于現有的“蝎”(Scorpion)軍用車。它繼續更進一步的實驗,并研制在下世紀初可投入使用的戰車。

上述的這些設計,到目前為止在軍用環境方面沒產生什么影響,但是卻在航行智能控制和交通管理智能系統上提高了國民興趣。若要服務于國民,需要很長時間。“獨輪手推車”要10~15年遠距離遙控操作也要相當長的持續時間,而且實際上還沒有智能。這不只是簡單的技術推動問題。為了成功,必須要有實際用戶對機器人學的需求,而到目前為止,必要的條件是要有人參與循環。

DERA 已完成試圖使國防部機器人學研究計劃恢復生氣的戰略研究??疾炝巳虻臋C器人學技術之后,DERA向國防部(MOD)提出了建議,建議中涉及了大量的機器人學概念,其范圍從基本的術語到未來的想法。有兩個概念與機器人入厙和存儲分配有關。有一個方案用于被污染的陸地和地雷區清除的艱苦工作;航空觀察有兩種選擇:一個大型的航空器網絡,它們知道何時何地返回加油等等;一個小型的靈敏機器人用于分配工作;檢測留下來的人等等。

鑒于新概念離能達到生產的時間太長,DERA探求了大量適當成熟的技術,它們不再需要冗長的形容,并可望在2010年至2030年間獲得成果。其中有些是很有意義的,包括從任何事物中能識別出人來。有些同事已發現一些類似的蛾,它們只能由人測到所發出的信息素(Pheromone)。容錯協同系統是另一個重要領域。加速避免碰撞也是重要的領域,特別是用于國民市場上的。

在這個研究的基礎上,DERA明確建議貨幣投放在何處最好。該想法是,小投資會預先取得大收益。這些領域最終被確認為圖像操作和分析;為各種各樣的應用配置不同的技術;和協同工作,因為已認識到幾個系統一起工作比之一個系統單獨工作會有效得多。

北約已經研究辨別出一系列到2020年重要的關鍵技術領域。作為他們評價的一部分,已舉行了大量的國際的“技術模擬演習討論會”,其中有些包含了機器人學。有一個是比較大型標準的無人駕駛飛機,它具有武器攜帶能力,它飛得很高并具有強大的傳感能力。另一個是自動機器人地面武器。它可攜帶導彈,可被航空遞送,能在周圍運動和自我隱藏,并在必要時被引爆。再就是“入門/出門自動導航器”,它能從打開的窗戶飛進飛出,落在有利位置并進行觀察。最后是“R2D2”型機器人哨兵。

對于未來,Blackman并不認為機器人武器能起非常重要的作用。Demining和其他的人道主義者的工作有著巨大的政治性,而且冒著工作任務中的危險日益不受歡迎。在此領域也還有更多的工作在進行著。

Blackman說,后勤學可設想是最少裝飾而有意義的學科,而且它特別重要。如果你在恰當的地點于恰當的時間不能得到你的裝備,則會出現不幸,Balaclava戰役就是個歷史事例。在那兒以錯誤規格的炮彈提供給了部隊。步行不能保證越過設防地帶,因此引路的智能車有了用武之地,就如同在某大型超級市場所體驗的那樣,它具有超越國界的導引車網絡。還有個用于聯接無人駕駛飛機(UAV)和地面自動車(UGV)的各種傳感器進行信息收集的。

然而,Blackman預告,微電子機械系統(MEMS)超越了信息收集任務中的機器人學。它會是個硬幣大小的器件,圍繞著戰場自動行走,具有傳感器、微處理器、電源和通信手段。它不是特別準確,但是便宜,并且可大量地一起應用。

戰場機器人學

陸軍中校Ian Blanks談及了顧客對地面機器人學的感受,他是國防部(MOD)中有關負責人,在執行別的一些任務時,涉及到的機器人學研究題目是實現地面系統(Land Systems)的關鍵。

軍隊關注機器人學是期望:

l提高性能和操作效能
l減少對人的危險
l由節省資源、人力或系統需求帶來效益

國防部(MOD)主辦的技術研討涉及已知的技術領域,或者那些為將來遠程操作和地面遙控車(RLV)系統需求的會議認為是重要的技術領域。專門領域包括遠程存在和立體視覺;擴大真實性;新穎的視覺技術;圖像壓縮;圖像處理和光流量。

擴大真實性,特別是圖解目標定位能夠覆蓋視頻圖像。該領域的一些任務正開始被薩里(Surrey)大學的Pretlove博士的工作小組所完成。一個已被確認的概念是,當封閉時,對遠程控制或操作人員增強地面圖像是有效的。

陸軍中校Blanks認為,機器人學的進展受到限制,其中包括用戶的認識不足和對機器人學潛能的信心不足。有許多人看到開頭應用的需要發生周期中斷,至今還限制著機器人研究和爆炸物處理領域。

早先的研究目標是遠程操作,有裝甲車大型工程(AVRE),和作戰工程牽引車(CET)。裝甲車大型工程常用于高度危險的情況,那兒可能是敵人射擊的目標或者是在地雷區。作戰工程牽引車僅僅是高度裝甲的,但有時在直接交火區需要使用——因此可能需要遠程操作。

當前的工作包括未來工程坦克(FET),預期在2004年應當應用,它能突破多種復雜的目標,象溝渠、地雷區和小缺口。MINDER可提供地雷探測、失效化和路線,通過兩種戰車來證實其能力,“MINDER偵察”預期在2008年起應用。將來會真正實現國內和國際的展望研究,以避免不同區域重復研究的發生。

恐怖分子的炸彈

“臨時組合的爆炸物探測”(IEDD)是個專門術語,它方便地復蓋了可能對公眾造成直接威脅的爆炸物的發現和處置,有別于戰場操作。威脅可能來自脾氣乖戾的人、罪犯(大部分與毒品有關)、從威爾士人(Welsh)到穆斯林(Islamic)的國家集團,以及來自世界各地的許多不同的個人和團體。

防御評價研究局(DERA)Fort Ha1stead的Mark Ruglys談到在RAVEN(見圖1)名稱下所開發的一個系統,并忠告,由于該課題靈敏特性的緣故,在其顯示中存在一些間隙。

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圖1 防御評價研究局Fort H1astead的部“RAVEN”爆炸物檢測機器人車

在這種情況下有一些特征。首先,時間是特別重要的推動力。若他們再有十分多鐘,曼徹斯特(Manchester)爆炸就不會發生。在軍用的情況下就完全不存在同樣的時間壓力。其次,在必須達到某些目的的極大壓力下要處置設備。必須考慮到非常多變的環境,包括從建筑物的內部到室外的冷熱極值、污物等等;以及可達到的預算也是一個限制因素。還有完全可靠是必不可少的。

RAVEN方案承認涉及世界的恐怖分子集團比之本地的恐怖分子集團要多得多。被恐怖組織所使用的技術范圍非常廣、器件高度復雜。還有個事實是,由于要適合上述情況的解決,對各種新威脅研制了無制造公差的不同的響應靈敏度設備,對付炸彈威脅的設備數量已經增加。以前放得進通道搬運車(Transitvans),現在需要三噸半卡車,而且空間能允許運出來。要考慮到后勤的成本。

為了設計、研制和生成一個臨時組合的爆炸物探測系統,進行階段研究,設計成技術許可和接受命令的、具有對抗還是未知威脅的最大發展潛力的系統。

為了加強重點,Mark Ruglys忠告,雖然對軍隊用戶來說,這不是軍隊的戰場任務,但任務的重點是拯救生命,包括爆炸物處理(EOD)小組和警察的生命;包括保護所有物和減少災害;包括保存法庭證據;以及盡可能快地將現場恢復正常。Ruglys說,這些是此刻考慮得最多的。

為了避免大炸彈需要用大武器來攻擊的循環,實時診斷范圍的一些技術是必須的,要正確地指出炸彈中極其重要的部件——要知道定時器和電池組在何處,以便移走電池,并在盡可能短的時間內干完。這個長期研究的方案正在防御評價研究局(DERA)的許多部門進行著。

按Ruglys所說,有一條研究路線將于1999年在DERA之外進行。這將涉及帶有多關節多手譬的遙控裝甲車。操作員將無須顧及別的關節來移動未端執行器。也需要明白被遙控的裝甲車在相關目標的何處,使用攝像機來達到正確的位置。這是今天通過機器人學研究要實現的技術。可以期望,將來會有一組軟件能廣泛地用于不同的裝甲車。

“常規”軍火

軍方一方面繪制了各種恐怖炸彈間的區別,另一方面繪制了各種地雷或象在戰場上碰見的各種未爆的炸彈的區別。防御評價研究局(DERA)Fort Halstead的John Edward-Winser和DERA Chertsey的Major James Wood是有關對抗-地雷(Counter-Mine)計劃與國防部(EOD)計劃的軍事顧問,他捫回顧了當前或不久的將來所能利用的裝備和技術。有許多不同類型的器件被處理,并且甚至知道器件的類型,不知道它的條件。已經作成一個大型數據庫,它有絕大多數已知的器件和涉及它們的程序。

這些炸彈可以在地面、淺埋的或者深埋的(3至8米)。對于地面和近地面炸彈,有機器人車(象Groundhog那樣的,見照片1)可被雇用。掩埋的炸彈能被地音探聽器(geophones)和金屬探測器檢測出來。如果它們是深埋的,則低頻振蕩正在被研究,這是油田技術,但是是小型的,它們給出了更多的不同問題。

如果所有的給予安全的程序是遙控的,那么合乎需要的機器人學方法是有意義的。有時還需要從地里面獲得炸彈。目前包括對JCB的研究工作,比得上作戰工程牽引車(CET),但在前方和近處要鏟土。還有對于磨蝕水射流切割操作機的研究工作。成熟的挖掘技術查看所記錄下象未爆的可深達8米炸彈落下處的中部。這包括放置一個混凝土環到地面上,并挖出里面的土塊,使它下沉,一直到另一個混凝土環能置于其頂上。

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照片1左為“Bison”機器人車,右為“Groundhog”機器人車(DERA)徹特西

英國機器人學界有個方案是送一個鼴鼠(mole)到地下,就好像公用事業用一些鼴鼠在地下鉆洞以避免挖到路上。象這樣被石油工業所用的可控制的鉆孔已被拒絕使用,因為能被充分控制的距離很短。

在某些場合,沖擊倉庫并爆破掉是有意義的。例如,在中等大小的區域并且直埋得深,但是如果它在房屋底下,那么必須有預防財產受損失的措施。設備必須是非磁性的、不擺動,并且若要使用“鼴鼠”,它必須裝備有金屬探測器或雷達或一些別的接近傳感器件。

診斷是下一個難題。識別特殊的倉庫一般是不困難的,而對于大范圍譯碼,多傳感器設備變得有效。射線照相術是可行的,但其功率必須高得能用于1000磅炸彈情況下的厚金屬。三維激光掃描是可的。

為移去炸彈引信,已經開發了兩種設備。一種是在起反應時間之前非??斓匦D;另一種是為防止起反應工作得很慢。特別有用的是在市場上出售的Fire Ant:火舌將在兩個合適的位置燒透地雷外殼,并將燒光所有成份而不引起爆炸。

立體視覺

DERA位于徹特西(Chertsey)Land系統的Peter Gibson博士,研究了使用排雷裝甲車上的視覺系統來避免地面同事處于危險狀態的需求。復雜的虛擬現實和遠程存在設備可以得到,而通信不可思議地困難。在飛行模擬裝置上,信息從計算機到顯示器僅僅能傳輸10英尺。在炸彈處置地點,越過一段距離1/4秒的延遲會是災難性的,而那個時間會很容易地被其他項技術用完。

Gibson博士說,有三種控制遙控機器人的方法。一種是參與循環的人注視著屏幕進行遠程操作。一種是全自治的,計算機關注著圖像并根據畫面做出決定以及完成一些簡單的動作。雖然真正需要的是這兩種方法的混合,而操作員作為管理的角色。

機器視覺的可能類型包括邊緣跟蹤,注視所行進道路的邊界,但是更有用的是拐角跟蹤——為提取特征和發現拐角而尋找當地的最大亮度和最小亮度。現可實時跟蹤400個拐角。其結果的質量不是很好,但是可按照場景變換來獲得更多的信息,所以可測到移動目標。它對繪制和測定三維地形圖是非常好的。它可以輔助車輛在未知的地形上駕駛(圖2)。

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圖2DERA的徹特西Land系統——計算機視覺檢測航路和障礙物

計算機現在是高智能的,并且能給出人更多的技能和敏捷,但計箅機缺少一般的感覺和責任感。所以Gibson明白,作為一協同工作的關系,用計箅機的智能去減少大量的傳輸數據,而保留人去進行他所做的大量判斷。放置一些攝像機獲得一批相關視圖。用個1200視角的攝像機由上面看下來的確是好,但問題在于視場和分辨率。已經發現,甚至連續讀出載有機器人的車輛號碼牌都不可能。那需要大概十倍的微距鏡頭。

對諸如挖掘那樣的一些任務,提出了一個大問題,在那兒車輛是不動的,所以沒有三維信息,并且容易出錯。立體攝像機給出很少的景深效果。雖然它們有異乎尋常的顯示和代價高昂,但是實際上給出很少的三維信息。這兒沒有視差、沒有閉合(occlusion)、沒有什么人們實際應用的跡象。

雙目鏡被認為很有價值。它對于雙眼觀察更為協調,并且更容易決定在場景中什么是有意義的。

Gibson博士斷定,目前在實驗室中的視覺應用,對于將來機器人車輛的使用將是很有實用價值的。

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