机器人驯服者 Madeline Gannon:新平台将大规模驯服机器

by Scott Martin

NVIDIA 机器人专家分享打造灵动有趣的机器人以构建艺术装置存在哪些挑战,同时她期待着展开自主机器领域的新篇章。

训练、测试以及为机器人编码并非易事。我们最近发布的 Isaac 平台承诺可以改变现状,克服种种困难。

没有人能比机器人专家 Madeline Gannon 更清楚这一点。过去一个月里,她一直待在匹兹堡周边波兰山中的研究工作室,潜心钻研机器人艺术装置。

她将主要研究精力放在 Manus 的首次亮相上。Manus 能够将 10 个工业臂与单个机器人大脑连接,展示人机交互的新前沿。

今天,世界经济论坛展览会在中国天津举办。她一直争分夺秒、全力以赴地开发软件和交互设计,就是为了能够在此展览会上准时为大家展示这些机器人臂灵动有趣的一面。数周以来,她每周都在仓库中投入 80 个小时,而面临的主要困难是:从机器人公司 ABB 租借两台机器人,然后使用这两台机器人模拟要在展览会上展示的全部 10 台机器人的交互情况。

Gannon 主要依靠模拟情况来创造与观众交互的场景。而且,在中国现场启动并运行 10 台机器之前,她并不确定这样做是否确实有效。

模拟实际操作中的机器人会面临一些挑战,这些挑战传统上已驱使机器人专家进行自定义编程(更不用说大型赌博和让人焦虑的事件),因为直到最近,软件还无法稳定可靠地运行。

然而,这仍然是行业中的一个关键问题,因为物流业务和仓库作业越来越依赖机器人,这些机器人具备越来越多的自主权,能够与人类协同配合。

“随着我们从机器人自动化过渡到机器人自主,利用 Manus 这样的艺术装置,人们有机会亲身体验未来人类如何与自主机器共存,”她说。

可以肯定的是,Gannon 为实现此次展示历尽艰辛,彰显了该行业大规模开发机器人技术的新动态。

机器人助手时代到来

其中大部分仍在改进。今年早些时候,我们发布了 Isaac Simulator,用于在虚拟环境中开发、测试和训练自主机器。上周,在 GTC Japan 上,我们宣布推出 Jetson AGX Xavier Devkit,以帮助开发者开发机器人和无人机等自主机器。

此解决方案将软件与硬件相结合,通过助力缩短开发周期来推动机器人革命。

“利用 Isaac,人们能够以更快的速度开发智能应用程序,”Gannon 说。“目前,我们正处于机器人技术的黄金时代。”

这并不是 Gannon 首次参加机器人竞技。去年,她还是卡内基·梅隆大学的博士研究生,她开发了一种交互式工业机器人臂,在伦敦设计博物馆展出。

机器人 Mimus 是个 2600 磅的巨人,专用于观察周围的环境。这款机器人被安置在观察区域,使用博物馆天花板中嵌入的传感器来观察和接近,甚至是跟随它觉得有趣的观众。

在天津世界经济论坛展出的 Manus 是她开发的第二个且更复杂的机器人装置,因为该装置需要使用自定义软件从头开始创建交互。

打造灵活有趣的 Manus

打造 Manus 绝非易事。到达中国之后,在开始这次交互式展览之前,Gannon 只有 10 天时间在现场部署全部 10 个机器人。Manus 的机器人在 9 米高的基座上排成一排,并且使用有机玻璃包裹。在基座底部装有 12 个深度传感器,借此相互连接的机器人能够跟踪访问者的移动情况,并据此作出响应。

“这个项目需要处理大量视觉信息,这正是其大脑使用 NVIDIA GPU 的原因所在,”Gannon 说。

利用此视觉系统,Manus 可以自动移动以回应周围的人:如果 Manus 找到了有趣的人,随着其机器人目光紧随在目标人物周围,所有的 10 个机器人臂都会重新定向。

要为 Manus 创建交互设计,Gannon 需要为其机器人开发自定义通信协议和运动求解器,以及自定义人员感知、远程监控和人机交互设计软件。

她表示,直到现在还没有可靠的技术资源,可以与智能机器人配合完成非典型的任务。因此,她每创造一个新的机器人部件,都不得不做无谓的重复,浪费时间做无用功。

Mamus 软件堆栈的技术开发大约占用了三分之二的项目时间,只剩三分之一的时间可用于项目的核心内容,即人机交互设计。

未来机器人训练

利用 Jetson 实现计算机视觉并利用 Isaac Sim 训练机器人,有助于开发者在未来的类似项目中扭转这些比率。而且,它们非常适合开发和模拟大量企业用于仓库和物流操作的工业机器人。

Gannon 擅长针对这些障碍训练机器人,其开创性工作引起了广泛关注,而且多年来她一直被称为“机器人语者”或“机器人驯服者”。

她耸了耸肩。“现在,有了 Isaac,我想我们不再需要机器人语者了。”

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