LASA大学的博士后研究员迭戈·帕埃斯人在洛桑市中心测试Qolo机器人轮椅。鸣谢:阿兰·赫尔佐格/ 2021 EPFL机器人轮椅可能很快就能平稳安全地穿过人群。作为EU-资助项目CrowdBot的一部分，EPFL的研究人员正在探索与这种技术相关的技术、伦理和安全问题。这个项目的目的是最终帮助残疾人更方便地出行。过去几周，洛桑每周户外市场的购物者可能会遇到EPFL的发明之一——一种部分是轮椅、部分是机器人的新奇装置。它被EPFL学习算法和系统实验室(LASA)的研究人员用来测试他们在CrowdBot下开发的技术，crowd bot是由INRIA领导的一个项目，涉及七个研究机构，包括EPFL。
该项目得到了欧盟信息和通信技术(ICT)部门Horizon 2020计划的资助。CrowdBot旨在测试让机器人穿过拥挤区域的技术和伦理可行性。这些机器人可能是人形机器人、服务机器人或辅助机器人。“你会听到很多关于自动驾驶汽车的说法，但却没有听说过可以在行人中移动的机器人，”LASA的负责人奥德·比拉德说。“然而，机器人技术显然正在朝着那个方向发展，所以我们现在必须开始思考这将意味着什么。”
许多可能的情况
在正在研究的各种问题中，最明显的是关于机器人使用者和他们附近的人的安全。LASA的研究人员发现现有的立法没有解决这个问题，并开始研究所有可能的风险，包括与人相撞的风险。
科学家们选择了一个名为Qolo的机器人——移动生活质量的缩写——来进行风险评估。Qolo最初是由日本筑波大学开发的，旨在为残疾人士提供站立轮椅。它包含两个电动轮和一个被动外骨骼，让佩戴者可以轻松地从坐姿变为站姿。
LASA车队在伯尔尼对他们的Qolo进行了碰撞测试。“我们用两种假人进行了测试，因为碰撞的冲击力会因人的身高而异，”LASA大学的博士后迭戈·帕埃斯人说。"例如，儿童最容易受伤的部位是头部，而孕妇最容易受伤的部位是腹部。"研究人员发现，即使机器人速度很低，如低于6公里/小时，也会造成严重伤害。这使得防止这些碰撞变得更加重要。
学分:洛桑联邦理工学院主动导航系统
第一步是修改Qolo，使其能够分析周围环境并做出反应。科学家为机器人配备了各种传感器，包括前面的摄像头和前后都有激光的激光雷达系统。“对机器人来说，拥有360度的周围视野是很重要的，这样它才能避开前面和后面的障碍物。帕埃斯人说:“它还需要知道后面是什么，以防不得不快速倒车以避免碰撞。”。“激光雷达系统检测各种障碍物，摄像头让机器人知道障碍物是否是行人。”
该团队还在Qolo的前部安装了保险杠。“缓冲器告诉机器人它接触到了什么东西，并测量接触力，这样在机器人仍然移动时，最大的力可以保持在很低的水平，”帕埃斯人说。换句话说，Qolo在遇到障碍时不会停下来，而是绕开它。“对于靠近机器人的人来说，在人群中突然停下来可能会更加危险，”他说。
来自Qolo传感器的数据与人员检测和跟踪算法相结合，以估计机器人周围有多少人以及他们朝哪个方向移动。LASA的研究人员为Qolo开发了一种特殊的导航算法，让它在短短几毫秒内识别出最佳路径，这意味着它可以在拥挤的人群中快速做出反应。
预测不可预知的事情
尽管工程师们技术高超，他们的机器人还不能预测突然的运动，比如方向的快速变化。“我们无法真正模拟人们在不同情况下会做什么，因为每个人的反应都不一样。这就是为什么我们需要在真实世界的条件下测试Qolo，”帕埃斯人说。因此试验在洛桑的公开市场进行。
在那里，工程师们可以从机器人的所有系统——从硬件到算法——以及用户体验中获得有价值的反馈。初步结果是有希望的；行人似乎在机器周围表现正常，这对数据收集是一大利好。“我们仍然需要分析数据，但似乎机器人的半自动维度工作得很好，”帕埃斯人说。Billard补充说:“用户通过移动躯干来指示前进的方向，从而引导Qolo。如果一个障碍物突然出现，机器人会立即做出反应以避开它。这种辅助导航对残疾人来说是一种真正的优势。”
风险意识
随着机器人技术的快速发展，我们可能会在道路和人行道上看到越来越多的这种设备，比如送货机器人。然而，LASA团队强调了一个关键点:开发有效的方法来最小化碰撞和其他事故的可能性是至关重要的。“碰撞测试表明，受伤的风险可能很高，有时超过了汽车允许的范围，”帕埃斯人说。
“现在我们需要研究一种控制系统来降低这种风险，无论是通过降低机器人的速度还是提高其减震能力，”Billard说。“在未来的立法中考虑这些发现是至关重要的。这些法律可能包括为Qolo等辅助机器人设定速度限制，或者限制送货机器人等某些类型的车辆在频繁出现的区域运行的能力。”
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
