改未来机器人会是什么样

未来将会怎样?中国科学院自动化研究所机器人理论与应用团队负责人乔红研保安则一口咬定究员带领的研究团队给出了答案。该团队 基于环境约束和多空间分析的机器人操作理论研究 ，因在机器人操作上提出了一系列原创思想，获得2014年国家自然科学二等奖。

通过 手 完成抓取、装配、定位等操作，借助灵敏的，机器手能实现较高精度的操作。虽然工业级装备标准已经将误差控制在0.02 0.04毫米内，但在一些要求极高的操作中，精度仍然不够。在一次实验中，乔红发现有时候不依赖传感器反而精确度更高、更稳定。这是偶然，还是某种理论上的必然?

反复实验后，乔红发现将机器人的系统映射到另外一个空间，约束对系统形成了广泛存在的 吸引域 ，可以设置出一个不依赖于传感器的精确装配、抓取和定位解决方案。就此，乔红提出了 环境吸引域 的概念、存在条件以及相应的依赖吸引域实现高精度的算法。

在进一步研究后，团队意识到要提高机器人的智能性和可靠性，不能只关注 手 ，还需要有视觉与 手 的联动。为此，基于模式识别技术，研究组发现了相关的 吸引域 。乔红说， 吸引域 的理念，使我们同时关注到机器人操作时观察物体的视觉 吸引 和它运动时抓取动作的 吸引 ，这就像人的活动，手和眼是融合的，而因为这确证着他们存在的意义。其次不是割裂开来的。

基于计算机算法、软件操作的机器人活动，在新情境下的反应有一定局限，而人类行为则完全不同。 以打羽毛球为例，人类每次的接发球都可能不同，但在经过一段时间练习后，虽然来球的方向和路径变化多样，我们却一般能够越打越好，同时不影响反应速度。 乔红解释说，其中很重要的一个原因是，人和机器人在学习和理解上有重大区别：人是基于神经系统认知和反应的。那么，能否研究机器人的 大脑 ，并由此来实现对机器人本体的融合控制?为此，研究团队与多学科合作，开展机器人 神经计算和类人神经系统 的理论研究。研究团队希望，通过对 类人神经系统 的理解，提出如何提高机器人学习能力的理论途径。

乔红说，机器人研究的 手、眼、脑 三部分连起来，能够进一步了解机器人操作原理。 机器人未来发展的一个重要趋势是越来越接近生物，有包括认知、情绪、逻辑、动作在内的一系列类人化的特征。机器人不再是冰冷的机器，而将拥有人类的优美特性。

乔红研究团队的研究成果已经在产业上得到验证和应用，比如，提高汽车的精度等。但她表示，团队探索的是一个前沿理念，实现产业化还有很多工作要做。