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  • 如何让机器人有思想
    2021-01-14 14:55:37

    早教机器人作为新一代的产物,有着早教的功能。但是很多家长都不喜欢使用早教机器人,认为早教机器人有一定的危害,那早教机器人有哪些危害呢?有些早教机器人有一些危害是在它的功能上。可能会存在误导孩子的情况,就会起到相反的作用。

    早教机器人有哪些危害

    从社会化和AI教育的角度来看,早教机器人存在着众多问题,童年作为自主意识形成的关键时期,儿童机器人在其应用过程中,不可避免对孩子的身心成长带来不良影响!

    1.扭曲孩子对生命的认知:

    儿童在与机器人交互的过程中,可能会认为这是“真实”的而不是幻觉。当儿童18个月时,开始稍微理解人为一种意向性的生命实体;3岁时,才能理解人们的思维、情感、行为等相关性、因果性;甚至到4岁,部分儿童的心理认知仍然未完全发展成熟,无法完全理解他人思维。

    由于儿童机器人具有语音、行动等重要的拟人性特征,将儿童投入该环境中,机器人可以结合视觉、听觉和触觉形成“拟人化”的存在,并构成儿童一定的生命性幻觉。儿童常会把机器人视为有生命的个体,会认为其有思想、会疼痛,是自己的朋友。

    显然,将机器人看作一种生命,并不能培养孩子的“同理心”,机器人与人之间不存在分享与责任,此种关系也无法锻炼儿童的移情与友谊。

    2.影响儿童的人格发展

    所有动物包括人类,儿童在成长中与陪护者之间存在情感依恋关系。若儿童2岁前未与陪护者间形成亲密依恋关系,则会影响儿童的人格发展。

    儿童的依恋方式主要分为安全型、回避型、矛盾型和混乱型。其中大部分儿童的依恋方式属于安全型,即在母亲陪伴的场景下其能独立探索环境,当母亲离开时会心烦焦躁不安。

    当儿童与机器人长时间共处,孩子会形成对机器人的不安全依恋关系,儿童将对母亲的依恋转嫁至机器人身上,这种依恋是非安全的。每一个孩子需要量身定制的亲密沟通方式,这一切只有父母才能够给予。

    3.切割了孩子的社会关系

    早教机器人,简便了儿童的学习方式,智能化成为了儿童机器人的主要卖点;同时,也削减着儿童的社会的互动。而与社会互动是儿童认知发展的必要因素。

    当儿童机器人陪护,取代父母及其他人员陪护时,孩子与社会人的交流机会减少,儿童几乎变成了机器下的“原始儿童”,使孩子与其他社会关系产生了切割。

    此外,机器人自身的结构性对于儿童健康来说仍是挑战。电子屏对儿童眼镜存在着不可忽视的影响。这无疑对儿童视力保护存在危险。

    给宝宝买早教机好不好

    早教机的功能非常的丰富,可以讲故事、可以听儿歌、还能教宝宝学习很多的知识,对宝宝的好处非常多。尤其是宝妈的教育能力比较弱的情况下,给宝宝准备一个早教机益处更多。早教机可以代替宝妈来教宝宝一些早教知识,比如学习背诵唐诗、学习英语单词等,可以让宝宝学习到很多知识。

    尤其是那些睡前习惯听故事的宝宝,宝妈就可以用早教机给宝宝讲故事,这样就能给宝妈更多的时间做家务,这样宝妈也能轻松一些。但是给宝宝购买早教机一定要谨慎选择,最好不要购买那种带有闪光的早教机,这种早教机可能会刺伤宝宝的眼睛。

    而且要合理的给宝宝使用早教机,不要让宝宝对早教机形成依赖性,就像是大人离不开手机一样,那样对宝宝的身理健康和心理健康都是有坏处的。该陪伴宝宝的时候还是要陪伴,不要让早教机代替了自己的陪伴,否则不利于宝宝的心理健康。

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  • 仿生机器人知识体系

    千次阅读 2022-01-01 10:17:29
    ZMP零力矩点 判定仿人机器人动态稳定运动的重要指标,ZMP落在脚掌范围内,则机器人可以稳定的行走 执行器设计 机械传动的主要传动连接方式四种:直接连接、齿轮连接、输送带连接和丝杠传动连接。 步骤 1.选择传动...

    仿生机器人最核心的是模仿行为。

    机器人控制算法

    PID控制(比例积分微分控制)

    根据给定值和实际输出值构成控制偏差,将偏差按比例、积分和微分通过线性组合构成控制量,对被控制对象进行控制。
    在这里插入图片描述

    ZMP零力矩点

    判定仿人机器人动态稳定运动的重要指标,ZMP落在脚掌范围内,则机器人可以稳定的行走

    执行器设计

    机械传动的主要传动连接方式有四种:直接连接、齿轮连接、输送带连接和丝杠传动连接。
    步骤
    1.选择传动连接形式,确定转动惯量(一个物体对于旋转运动的惯性,用于建立角动量、角速度、力矩和角加速度等数个量之间的关系。)
    2.确定运动方程式和运动轨迹曲线
    3.计算选择合适的电机和驱动功率单元

    陀螺仪(角速度传感器)

    质点对固定点的角动量对时间的微商,等于作用于该质点上的力对该点的力矩。
    对一固定点,质点所受的合外力矩为零,则此质点的角动量矢量保持不变。

    通俗的来讲,一个旋转物体的旋转轴所指的方向在不受外力影响时,是不会改变的。

    单轴的角速度传感器只能测量单一方向的改变,一般的系统需要三轴传感器。

    Inertial Measurement Unit

    IMU惯性测量单元,用于测量角速度以及加速度

    数字式传感器

    数字式传感器能够直接将非电量转换为数字量,这样就不需要A/D转换,直接用数字显示。数字式传感器与模拟式传感器相比有以下优点:测量精度和分辨率高,稳定性好,抗干扰能力强,便于与微机接口,适宜远距离传输等。

    应变式传感器

    电阻应变传感器是以电阻应变片为转换元件的传感器。它是一种将应变转换为电阻变化的器件。电阻应变片粘贴在被测试件表面上,由于被测试件的变形使其表面产生应变,从而引起电阻应变片的阻值变化,阻值的变化即反映了应变的大小。只要能变为应变的相应变化,都可进行测量。

    压缩机

    将低压气体提升为高压气体的从动的流体机械。它从吸气管吸入低温低压的制冷剂气体,通过电机运转带动活塞对其进行压缩后,向排气管排出高温高压的制冷剂气体,从而实现压缩→冷凝(放热)→膨胀→蒸发(吸热)的制冷循环。

    红外传感器

    红外辐射的物理本质是热辐射,物体的温度越高,辐射出来的红外线越多,辐射的能力就越强。
    红外传感器一般是由光学系统、探测器、信号调理电路及显示电路等组成。红外探测器是利用红外辐射与物质相互作用所呈现的物理效应来探测红外辐射的。

    热探测器

    热探测器探测光辐射包括两个过程,一是吸收光辐射能量后,探测器的温度升高;二是把温度升高所引起的物理特性的变化转化成相应的电信号。

    多足机器人

    仿昆虫机器人从尺寸上分为重载大型六足机器人和小型六足机器人,重点研究仿生腿的优化设计、行走稳定、足端精确控制、足端脚力分配、步态规划等。
    六足机器人可通过特殊步态来实现原地的旋转,以及重心的稳定。在不平整的路面上也可以依靠腿部上舵机角度的协调改变来保存平衡。
    六足机器人较二足、四足机器人,具有控制结构相对简单、行走平稳等特点,最容易实现稳定行走,可适应于复杂地形。

    六足昆虫的运动原理

    昆虫有3对足,在前胸、中胸和后胸各有一对,相应地称为前足、中足和后足。 行走是以三条腿为一组进行的,即一侧的前、后足与另一侧的中足为一组。这样就形成了一个三角形支架结构,当这三条腿放在地面并向后蹬时,另外三条腿即抬起向前准备替换。前足用爪固定物体后拉动虫体向前,中足用来支持并举起所属一侧的身体,后足则推动虫体前进,同时使虫体转向。

    为了保证机器人在陆地与水下运动的机动性,配置感知自身姿态的陀螺仪与检测水下深度的压力传感器。

    步态

    步态是行走系统抬腿和放腿的顺序。以怎样的方式行进,才能发挥多足机器人用点接触来行进的优势?

    三角步态

    六足昆虫最常使用的一种步态,也被誉为最快速有效的静态稳定步态。大部分六足机器人都是从仿生学的角度出发使用这一步态。昆虫三角步态的移动模式较简单,非常适合步行架构的机器人的直线行走,行进速度也比较快。

    定点转向

    转弯的过程实际就是抬腿与落地。

    在这里插入图片描述

    STM32F103

    微控制器中的定时器实际上是一个计数器,可以对内部脉冲/外部输入进行计数,不仅具有基本的计数/延时功能,还具有输入捕获、输出比较和PWN输出等高级功能。

    在这里插入图片描述

    固件库开发模式

    寄存器对于一款功能简单的芯片(如51单片机只有二三十个寄存器)开发起来比较容易。为了提高开发 效率,芯片制造商通常会设计一套完整的固件库,通过固件库来读写芯片中的寄存器。

    GPIO

    GPIO(General Purpose Input Output) 通用输入输出,简单来说就是STM32可以控制的引脚,基本功能是控制引脚输出高电平或者低电平。

    脉冲宽度调制PWM

    一种利用微控制器的数字输出来对模拟电路进行控制的非常有效的技术。

    调试和下载电路

    为了让微控制器按照程序员的设想真正跑起来,要事先将实现指定功能的程序烧写到微控制器片内ROM或RAM中进行反复调试。

    仿生鸭子

    模拟鸭子为水稻施肥、捉虫、清除杂草等行为。帮助稻农保护稻田,并清除稻田中的杂草。其底部设计有两个旋转的橡胶滚刷可以控制它的前进或后退,还可以用来仿生代替鸭子的双蹼,通过橡胶滚刷搅动水流来防止杂草生根并帮助水稻的根部更好的吸收肥料和氧气。

    仿生蜻蜓

    MAV(Micro Air Vehicle)可分为固定翼、旋翼、扑翼三种。其中,扑翼指通过扑动翅膀来获得升力和改变飞行方向。与固定翼和旋翼MAV相比,扑翼MAV能够在较小尺寸下产生更大的升力,并且飞行更具灵活性。由于扑翼飞行时的精准导航和控制特性,它对红外温度传感器的设计具有重要的指导意义。

    仿生海胆

    伺服系统

    用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统,伺服系统使物体的位置、方位、状态等输出被控量能够跟随输入目标的任意变化的自动控制系统。
    伺服系统主要由三部分组成:控制器、功率驱动装置、反馈装置和电动机。

    舵机

    舵机的旋转不像普通电机那样只是古板的转圈圈,它可以根据你的指令旋转到0至180度之间的任意角度然后精准地停下来。
    对于舵机而言,位置检测器是它的输入传感器,舵机转动的位置一变,位置检测器的电阻值就会跟着变。通过控制电路读取该电阻值的大小,就能根据阻值适当调整电机的速度和方向,使电机向指定角度旋转。

    复位电路

    当微控制器上电时,电压不是直接跳变到微控制器可工作的范围,而是一个逐步上升的过程。此时,微控制器无法正常工作,会引起芯片内程序的无序执行。同样的情况也会发生在微控制器的供电电压波动不稳定时。因此,需要复位电路给它延时,使微控制器保存复位,暂不进入工作状态,直至电压稳定。

    锂电池

    锂电池芯过充到电压高于 4.2V 后,会开始产生副作用。3.0V 是一个理想的放电截止电压

    2.4G无线通信

    参考文献

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    1 公司简介

         

      Realtime Robotics 是一家2016年成立的初创公司,位于美国波士顿。Realtime Robotics的核心技术是通过定制化的硬件对运动规划进行加速,从而让机器人实现实时的运动能力。Realtime Robotics的硬件产品可以被比喻成人类大脑的运动皮层,它能够让机器人灵活的运动。不久前(2021年6月4日),该公司又获得了3140 万美元的融资。该公司是典型的技术人员创业,公司的创始人之一George Konidaris本身也是一个机器人学者。George Konidaris在MIT做过4年博士后,而且是在Lozano-Perez手下干活。Lozano-Perez是研究机器人运动规划的大牛,提出了著名的构形空间概念,深刻影响了机器人的发展。
      关键词:碰撞检测、实时、运动规划、FPGA、并行计算、人机协作

    2 技术背景

    2.1 机器人真的很强大吗?

      如今,机器人已经不是什么稀罕的东西,在自动化工厂里经常能看到机械臂和无人搬运车忙碌的工作。无论在力量、速度还是精度上,机器人都已经全面碾压人类。可以说,机器人行业已经发展到了这样一个阶段,即它们完全有能力实现复杂的、精密的、迅速的动作。但是你可能和笔者有同样的一个疑问——为什么机器人还没有替换掉所有的体力劳动?要回答这个问题并不容易,如果勉强给出一个答案,那就是现在的机器人还不够“智能”。
      如果在机器人的工作现场仔细观察一段时间你就会发现,这些机器人的动作都是重复的。你看到的机器人更像“机器”而不是“人”,它们只知道死板地执行人类的命令,没有一点灵气。这也是为什么在机器人工作的环境中绝对不能有人员进入,因为它们无法不撞到你。机器人在“肉体”上早已超越了人类,但是在“智能”上却连三岁小孩都不如。机器人学家对这样的现状满意吗?当然不满意,他们早就开始为机器人设计复杂的算法期望让机器人表现的更灵活。但是事实是,我们依然只能看到笨笨的机器人,为什么?要想继续了解这个问题,下面就不得不涉及一些技术背景知识了。

     

    2.2 猪队友——规划

      不太严格的划分,机器人领域有三大方向:感知、规划、控制。要让机器人灵活的运动,这三个方向都是要研究的。但是,感知和控制已经可以满足普通的使用场景了,唯独规划这个猪队友拖了后腿。规划到底是干什么的呢?简单来说,规划的任务就是告诉机器人应该怎么动作。如果说的专业一点,规划的目的是为机器人生成安全、高效的运动轨迹。作为人来说,你肯定觉得规划是一个很简单的任务,因为我们每天都在进行大量的运动,不管简单还是复杂,每个运动都在进行规划。但是,实际上恰好相反,规划是件相当有挑战性的任务,尤其是对机器人来说。它刚好就陷入莫拉维克悖论里了:“对于人类很简单的东西,对于机器人来说却很困难”。
      规划的问题出在哪里呢?如果我们先考虑一些简单的情况,例如环境中的障碍物都是固定的,现在已经有一些规划方法可以为机器人生成运动了,只是不那么快而已。但是既然环境是不变的,障碍物也就是固定的,那么我们可以提前计算出安全的轨迹然后存储起来即可。这种用空间换时间的方法是没问题的,可是实际情况可没有这么理想,就算没有人员进入机器人的工作范围,其它机器人的运动也可能造成障碍。此时,现有的方法就遇到问题了,它们都太慢了,以至于慢到无法忍受,无法适应时刻变化的环境。Realtime Robotics公司就是为了解决这个痛点的,这也是为什么公司的名字叫Realtime,因为Realtime的意思就是实时,暂时你可以理解成快。

    3 技术方案揭秘

      Realtime Robotics公司采用了什么方法解决了规划的难题呢?这可以从公司发表的一系列论文中一探究竟,论文的作者中就有创始人。The microarchitecture of a real-time robot motion planning acceleratorRobot Motion Planning on a Chip

    3.1 碰撞检测

      对规划问题分解后发现,规划中耗费时间最多的步骤是碰撞检测,而探索算法其实是比较高效的。碰撞检测的目的是判断两个物体也没有发生碰撞。碰撞检测是一个非常重要的步骤,可以说只要机器人与不确定的环境打交道,都离不开碰撞检测,重要的应用有自动驾驶和协作机械臂。但是碰撞检测的计算量极大,有人统计过,在极端的情况下,规划99%的时间都消耗在碰撞检测环节上,碰撞检测成为瓶颈。因此作者提出,通过加速碰撞检测的计算过程,能够提高规划的速度。如何加速碰撞检测呢?这就要分析碰撞检测的计算过程了。通过分析发现,碰撞检测中包含很多独立的计算环节,这就意味着可以并行计算从而加速。当然作者不是第一个这么干的人,已经有人在GPU上实现过了。但是,该文作者采用了另一种思路——用FPGA实现,并通过对比证明FPGA比CPU和GPU都要快。文章本身没有什么太难的地方,思路也比较简单直接。
      下面我们安装论文的安排顺序讲解一下作者是如何解决规划的问题的。
      首先,作者开始考虑应该使用哪种运动规划方法。显然,图搜索方法存在组合爆炸问题,并不适合。因此作者把目光投向基于概率的方法,概率的方法主要就是PRM和RRT,作者选择的是PRM,当然作者也说RRT方法也是可以使用的。
      然后,作者开始思考如何让碰撞检测计算得更快。这里,作者没有一下把最终答案给出来,而是把尝试的失败过程也描述了。通常碰撞检测主要有两类方法:几何边界碰撞检测和栅格空间覆盖枚举。作者首先尝试的是对现有的碰撞检测算法直接进行加速,即用三角形相交的方法检测碰撞,但是后来发现这种方法并不是最好的。

    3.2 三角形面片相交检测

      机器人的几何外形一般比较复杂,人们用很多小的三角形面片来近似的表示,这是从计算机图形学中借鉴的思想,如下图所示。您可能会问,为什么不用其它的形状,比如四边形。这是因为三角形是最简单的多边形,它涉及到的一些计算实现起来也最简单。

      我们把环境中的障碍物也用三角形面片进行表示。对于障碍物上的三角形和机器人身上的三角形,如果这两个三角形面片交叉了,就说明发生碰撞了。因此碰撞检测问题就转换成了一个几何问题,专门研究这个方向的学科叫计算几何。具有复杂外形的机器人或者障碍物可能会离散成很多三角形,通过组合遍历,实际要检测的三角形对可能有上万甚至几百万个。
      当然,三角形交叉还是不能直接判断,要继续分解,把每个三角形用三条线段表示。计算每条线段与另一个三角形所在的平面的交点,根据交点的坐标范围就能判断交点是否落在三角形内部。任何一条线段与对应三角形相交于内部就可以判定两个三角形相交,即发生碰撞。对于每对三角形(分别记为A和B),A要判断三次,反过来,B也要判断三次,所以一共是6次。作者根据这个逻辑设计了实现的加速器的框图,如下图所示。

      但是在FPGA中实现时作者遇到了困难。每个三角形对相交判断需要做114次乘法,48次加法和21次减法。如果在FPGA中实现,最多只能支持几十个这样的三角形对检测,这显然无法满足实际要求的至少上万次,因此这种方法不可行。由于笔者不是FPGA专家,所以不深入探讨实现的原理。

    3.3 占据栅格检测

      既然三角形检测不太适合FPGA加速,那就换一种方法。要想知道环境中都有哪些障碍物,就需要借助可感知物体的传感器。常用的感知传感器就是激光雷达或者深度相机。这两种传感器输出的是覆盖物体表面的点云数据,从点云中可以得到的重要信息是某个点处是有障碍物还是没有。如果我们使用三角形面片连接这些点云,那我们就又回到了上面的老路。为了更简单的描述障碍物的位置和形状,一种做法是把环境按照一定的分辨率划分为网格,当网格中一个单元内存在激光点则说明这个单元包含障碍物的一部分,那么就将该单元的状态标记为被占据,反之则是未被占据,这样得到的结构就叫占据网格。当然,机器人真实的工作空间是三维的,所以前面的网格应该叫三维栅格,或者叫体素(像素的三维版)。可以想到,占据栅格是一种对物体形状的近似表示方法,单元分辨率越高则表示的精度越高,与之相比三角形方法则是一种精确的表示(即便它其实也是一种近似表示,但显然比栅格要准确)。举个例子,例如安装Intel深度相机的机器人看到的世界是这样的,见下图。

      机器人的躯干占据了空间中一定的区域,将其离散化之后就是一些体素。环境障碍物也占据了空间中一定的区域,将其离散化之后也是一些体素。我们只需要判断机器人占据的体素是否与障碍物占据的体素存在交集就能知道是否存在碰撞。所有体素的信息被送到FPGA,逐个体素进行布尔值逻辑判断是非常容易在FPGA中实现的。当然机器人在运动的过程中,其躯干占据空间中的区域也一直在变化,因此它占据的体素是不断变化的,如果障碍物也在运动,则同理它占据的体素是不断变化的。
      凭借着FPGA的并行加速能力,作者声称他们的碰撞检测效率提高了三个数量级,即1000倍。每次运动规划所需的时间在毫秒级,也就是说每秒可以进行100~1000次规划,如此高的规划频率能够适应绝大多数的动态环境。作者后面也对感知能力进行了提升,能够在8个深度相机的输出数据上实现90Hz的刷新率,这相当惊人了。
      Realtime Robotics公司还制作了一个完整的机器人控制器以及运动解决方案。控制器可以和厂家的机器人控制PLC通信,从而控制机器人,其实就是个PCI总线插着FPGA板卡的工控机。Realtime Robotics公司已经与很多机器人制造商建立和合作,能够提供控制器接口。
      公司创始人George Konidaris还说,他们认为自己的工作非常有意义,因为绝大多数的创业公司都是为已有的技术寻找一个应用领域,而他们做的是实打实的硬核科技,设计一个app或者搭建一个网站对科技边界的推动实在是太小了。哈哈,也不知道他在讽刺哪些创业公司。

       

      因为运动规划与环境障碍物是紧密相关的,这就离不开感知。所以公司也开发了感知相机标定软件RapidSense。

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