机器人技术研究人员聚焦团队协作 - 《华尔街日报》

在典型的亚马逊物流中心，成千上万的机器人与人类协同工作，执行各种任务。机械臂协助从货架上拣选订单商品并将其装载到移动机器人上。移动机器人穿梭于仓库中，将物品运送至负责分拣订单的人类员工处。订单打包完成后，另一台机械臂会将其放置到机器人运输车上进行发货配送。

这套复杂的协作系统能够顺畅运行，得益于亚马逊开发的精密软件——它能指示人类员工和机器人前往何处、执行何种操作以确保高效协作。各机器人系统还会在作业现场相互通信，避免堵塞和瓶颈。

“这套软件大部分功能类似于交通指挥系统，“亚马逊机器人首席技术官泰·布雷迪表示，“这些机器人的移动经过系统层面的周密协调与规划。”

如今机器人在工厂、仓库等场所执行任务已很常见。但研究人员指出，若要实现更复杂任务的自动化并保持高效，自主机器人群体需要具备当前多数机器人尚不具备的能力——彼此之间以及与环境的实时通信、协作与响应能力。

在辛辛那提/北肯塔基国际机场的亚马逊设施中，机械臂正在分拣包裹。图片来源：杰弗里·迪恩/彭博新闻社科学家们数十年来一直在研究如何让多个机器人协同工作。虽然大部分技术仍处于研究阶段，但像亚马逊物流中心那样的多机器人系统已开始在实际场景中部署。研究人员表示，如果研究持续取得进展，这些系统将有望应用于各种新领域——从地面机器人与空中无人机协同的搜救任务，到自动驾驶场景，再到太空探索。

复杂算法

多机器人系统存在不同类型，其自主程度各不相同。

例如群体机器人被设计为可协同移动且避免碰撞，但在任务分配方面能力有限或完全不具备。研究人员指出，群体机器人在监控或搜救等领域具有应用潜力——让多个机器人拍摄同一区域可能很有帮助。在更先进的系统中，机器人可独立移动并通过中央控制器（人类或软件）分配任务，比如像亚马逊案例中的订单分拣准备。另有尚处研究阶段但距离实现较远的系统，人类只需设定目标，机器人会通过人工智能自主协商最佳执行方案。

科学家表示，随着机器人系统自主权提升，复杂性也随之增加。一大挑战是通信问题——不仅涉及通信方式，更在于如何从每秒钟可能产生的数百万数据点中筛选必要共享信息。牛津大学计算机科学教授迈克尔·伍尔德里奇指出，多机器人系统中的每个成员都必须感知其他机器人的行动和目标，这需要开发高效的通信与协调算法来避免碰撞并优化性能。

“大量研究致力于理解机器人可能用于信息共享的协议，”伍德里奇教授表示。“谁需要知道什么、何时知道，以及他们是否需要动态组织成团队，谁来担任领导角色并组织其他成员，或者他们各自扮演什么角色？这些都是极其艰巨的挑战。”

成本是另一项挑战。与多机器人系统相关的投资可能会将其应用限制在能够承担前期成本、维护费用以及在集体中一个或多个机器人损坏时进行更换的公司。另一方面，多机器人系统可以提高效率，因为如果团队中的一个机器人出现故障，其他具有类似能力的机器人可以介入并完成任务。

“可以考虑采用异构团队，而不是依赖一个能做所有事情的非常昂贵的单一机器人，”波士顿大学机械工程助理教授艾丽莎·皮尔森说。“我们能否将那个机器人上的所有传感器分散到多个更便宜的机器人上，这样也许故障风险会稍微高一些，但故障成本会更低？”

机器人世界杯比赛

据伍德里奇教授介绍，多机器人系统的一些最重大突破来自机器人世界杯（RoboCup），这是一项始于1997年由研究人员发起的年度比赛，其中机器人团队进行足球比赛。机器人世界杯的既定目标是到2050年开发出一支完全自主的机器人足球队，能够击败人类球队。德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学教授彼得·斯通最近担任该组织的主席，他表示这一目标类似于IBM的深蓝在国际象棋中击败人类冠军加里·卡斯帕罗夫，以及AlphaGo在古老的棋盘游戏围棋中击败李世石。

2019年悉尼RoboCup赛事中的青少年机器人足球联赛。图片来源：RoboCup联合会"我们希望在足球领域实现这一目标，“斯通教授表示，“为此必须攻克一些具有广泛影响力的关键技术难题。”

其中一项RoboCup联赛展示了具有类人身体结构和感知能力的自主机器人。早期这些机器人在快速移动、急停或变向时容易摔倒。联赛曾使用橙色足球以提升辨识度，但即便如此，机器人的摄像头和算法仍难以远距离稳定识别。如今联赛改用黑白相间的小型足球，机器人能轻松识别。它们可以自如地移动并多次射门得分，同时持续掌握足球和其他球员在场上的位置。研究人员指出，过去十年的重点研究方向是即时团队协作，即让自主智能体具备与素未谋面的队友合作的能力——就像临时组队踢球的人类陌生人那样。

“人类非常擅长快速评估队友的优劣势，“斯通教授说，“随着我们开发出能长期自主运行的智能体，它们必然会遇到程序预设之外的合作对象，这时它们需要自主摸索协作方式。”

斯通教授指出，其中一些应用在灾难救援场景中可能发挥关键作用。例如，最终能够进行临时团队协作的机器人可以聚集在建筑物倒塌的现场，无需联网即可无缝展开联合搜救行动。

汽车与太空领域

在多机器人系统进步至关重要的领域还有许多其他应用。

以自动驾驶为例，要实现其普及，不同公司的自动驾驶汽车需要能够相互通信和响应，同时还需对周围环境（如道路危险和交通信号）做出反应。

斯坦福大学航空航天学副教授麦克·施瓦格指出，自动驾驶汽车面临一些独特挑战，使其在多机器人系统中显得尤为特殊。最重要的是，一旦出错将危及人类生命。另一方面，他表示，联网汽车共享道路危险或事故等信息有助于提升高速公路安全性。

施瓦格教授表示：“车载网络可以向周边车辆预警即将发生的危险，或分享其他车辆可能无法察觉的突发状况。”

研究人员称，这种车联网系统尚未实现，若没有5G网络提供更好的互联网覆盖就无法建立。

美国国家航空航天局（NASA）自主系统高级负责人丹妮特·艾伦认为，太空探索将是多机器人系统发挥关键作用的另一个领域。

阿耳忒弥斯计划将是一个主要需求领域，该计划旨在重建人类在月球上的存在，并预期从着陆到月球表面建筑等各方面高度依赖多机器人系统。艾伦博士表示，这些机器人将被委派执行对人类不安全的任务，且必须具备强韧性能。即便经过大量研究和规划，机器人仍会陷入彼此未曾预料的处境，必须迅速做出应对。

“它们不能象征性地举手投降，“艾伦博士说，“当遇到全新情况时，我们需要它们像人类一样思考和行为，并提出创造性的解决方案。”

斯诺女士是洛杉矶的撰稿人，联系方式：[email protected]。

刊载于2023年4月17日印刷版，标题为《机器人技术研究者聚焦团队协作》。