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低成本VR装置推动工业机器人革命

低成本VR头戴式装置可望成为指导工业机器人如何在更短的时间内完成更多复杂工作的关键。预计在接下来的几个月,透过Embodied Intelligence的神经网络编程软件,能让工业机器人在观察人类行为中学习如何完成任务。


新创公司Embodied Intelligence日前发表神经网络编程软件,能让机器人随时间演进而提升其效能。预计在接下来的几个月,采用这一软件工具的工业机器人将能透过观察人类的方式学习如何完成任务。


这项成果象征着业界正朝着让机器人了解视觉世界的未来更迈进了一步。今天,人类专家通常以一种相对较缓慢的两步骤过程训练厂房中的机器人重复几个动作,但这有时还需要人类编写客制软件。


Embodied Intelligence共同创办人兼执行长Peter Chen表示:「我们提供的工具并非编程每一步骤,而是证实机器人并不需要人类专家的协助……它也能从尝试与错误中学习。」


「我们的机器人软件并不限于固定的动作。当今的机器人一遍又一遍地重复执行相同的机械式任务。透过我们的软件,能够赋予机器人经由摄影机真正『看』到的能力,并因而进行调整。」


除了更迅速且便宜地训练机器人之外,该软件工具还为教授新的任务开启了大门。例如,这套系统能教导机器人如何将线穿过机械组件。由于追踪与编程弹性化对象极其复杂性,使得大多数计算机视觉系统都无法顺利实现这一类的应用。


Embodied Intelligence采用虚拟现实(VR)头戴式装置来训练机器人。目前使用的是HTC Vive头戴式装置及其动作控制器,但任何VR装置都适用。

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Embodied Intelligence采用VR链路连接工业以太网络,透过模仿指导机器手臂执行任务(来源:Embodied Intelligence)


他说:「你可以看机器人『看』到什么了,并根据机器人『看』到的对象做决定,而机器人也会加以模仿。」


Peter Chen曾经是美国加州大学柏克莱分校(UC Berkeley)的研究人员,他和其他2位研究人员在今年初发表其采用机器学习与VR连结,教导机器人10项基本任务的实验结果。「在进行3分钟的VR展示中,机器人解决了以往可能需要由博士编写算法的所有任务。」


该途径使用了Google和Facebook等网络巨擘用于辨识影像和其他任务的相同深度神经网络技术。VR展示就像训练一样,设定神经网络路径或策略,并让机器人能在执行推论后加以改善。


该公司并打造自家Linux x86服务器,使用多达8个高阶Nvidia GPU以实现训练以及推论任务。


他说:「一开始,我们将提供此软件服务给我们的客户,以及满足其所需要的规格…而这也将有助于我们完善这一平台。到了某个时候,我们将授权软件给系统整合商。」


2017年工厂机器人销售量逾30万台

Chen指出,工厂对于机器人的投资大部份都花在负责训练的系统整合商——这部份的支出在平均约15万美元的总投资中就占了高达9万美元。


其他人也认同,在投资机器人时,最吃重的成本都位于基础硬件之外,大部份的钱都花在训练机器人。


市场研究公司ABI Research机器人研究总监Dan Kara表示,2017年全球的工厂预计将购买超过30万台机器人。如果以一个工业机器人平均售价为42,000美元来看,系统安装与训练费用就高达126,000美元,而其中大部份的成本都在于软件开发。


Kara表示:「编程工业机器人是一项困难、昂贵且费时的任务。对于能够简化并加速机器人控制编程的工具和技术存在很高的需求。」


Kara还列出另外三家同样从事教导工业机器人的公司,包括Fizyr、Osaro和Preferred Networks。Google和美国布朗大学(Brown University)也投入了该领域的研究。

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Embodied Intelligence创办人(左起)执行长、Peter Chen、总裁兼首席科学家Pieter Abbeel、技术长Rocky Duan以及研究科学家Tianhao Zhang。(来源:Embodied Intelligence)


美国加州大学圣地亚哥分校(U.C. San Diego)情境机器人研究所所长Henrik I. Christensen指出,PlusOne、Universal Robotics以及西雅图的研究人员也正积极投入这个领域。他说:「有相当多的单位都想让机器人使用机器学习。」


然而,Chen说:「现实情况是机器学习在工业机器人领域的应用还很有限。最常见的还是在检测时使用机器学习。」


在创立Embodied Intelligence之前,Chen和Pieter Abbeel、Rocky Duan这两位同样来自UC Berkeley的同事共同撰写了180多篇有关该领域的文章。他们三个人还曾经在OpenAI工作了一年半,后来决定离去并自行创业。来自Microsoft Research的Tianhao Zhang也加入了这些伙伴们的创业行列。


该新创公司在首轮即募得了700万美元的资金,Chen说公司前两年的营运不成问题。这笔投资以Amplify Partners为主导,此外还包括Lux Capital、11.2 Capital、A. Capital、SV Angels、Rostrum Capital以及Cadence执行长陈立武(Lip-Bu Tan)等天使投资人。

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