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未來機器人將會怎樣？中國科學院自動化研究所機器人理論與應用團隊負責人喬紅研究員帶領的研究團隊給出了答案。該團隊“基于環(huán)境約束和多空間分析的機器人操作理論研究”，因在機器人操作上提出了一系列原創(chuàng)思想，獲得2014年國家自然科學二等獎。

工業(yè)機器人通過“手”完成抓取、裝配、定位等操作，借助靈敏的傳感器，機器手能實現(xiàn)較高精度的操作。雖然工業(yè)級裝備標準已經將誤差控制在0.02—0.04毫米內，但在一些要求極高的操作中，精度仍然不夠。在一次實驗中，喬紅發(fā)現(xiàn)有時候不依賴傳感器反而精確度更高、更穩(wěn)定。這是偶然，還是某種理論上的必然？

反復實驗后，喬紅發(fā)現(xiàn)將機器人的系統(tǒng)映射到另外一個空間，約束對系統(tǒng)形成了廣泛存在的“吸引域”，可以設置出一個不依賴于傳感器的精確裝配、抓取和定位解決方案。就此，喬紅提出了“環(huán)境吸引域”的概念、存在條件以及相應的依賴吸引域實現(xiàn)高精度的算法。

在進一步研究后，團隊意識到要提高機器人的智能性和可靠性，不能只關注“手”，還需要有視覺與“手”的聯(lián)動。為此，基于模式識別技術，研究組發(fā)現(xiàn)了相關的“吸引域”。喬紅說，“吸引域”的理念，使我們同時關注到機器人操作時觀察物體的視覺“吸引”和它運動時抓取動作的“吸引”，這就像人的活動，手和眼是融合的，而不是割裂開來的。

基于計算機算法、軟件操作的機器人活動，在新情境下的反應有一定局限，而人類行為則完全不同。“以打羽毛球為例，人類每次的接發(fā)球都可能不同，但在經過一段時間練習后，雖然來球的方向和路徑變化多樣，我們卻一般能夠越打越好，同時不影響反應速度。”喬紅解釋說，其中很重要的一個原因是，人和機器人在學習和理解上有重大區(qū)別：人是基于神經系統(tǒng)認知和反應的。那么，能否研究機器人的“大腦”，并由此來實現(xiàn)對機器人本體的融合控制？為此，研究團隊與多學科合作，開展機器人“神經計算和類人神經系統(tǒng)”的理論研究。研究團隊希望，通過對“類人神經系統(tǒng)”的理解，提出如何提高機器人學習能力的理論途徑。

喬紅說，機器人研究的“手、眼、腦”三部分連起來，能夠進一步了解機器人操作原理。“機器人未來發(fā)展的一個重要趨勢是越來越接近生物，有包括認知、情緒、邏輯、動作在內的一系列類人化的特征。機器人不再是冰冷的機器，而將擁有人類的優(yōu)美特性。”

喬紅研究團隊的研究成果已經在產業(yè)上得到驗證和應用，比如，提高汽車裝配機器人的精度等。但她表示，團隊探索的是一個前沿理念，實現(xiàn)產業(yè)化還有很多工作要做。