走向深海的机器人如何布局 这场论坛告诉你 - 深海机械臂技术

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读创/深圳商报驻穗记者 张莹

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5月22日,在大湾区科学论坛海洋科学分论坛上,海内外海洋科学相关专家济济一堂,共话前端技术发展,现场不时响起热烈的掌声。

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摄影:张莹

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来自美国四大理工院校佐治亚理工大学的院长教授张福民,最近刚刚加入香港科技大学。他带来全球最前沿的深海机器人技术进展,并对中国下一步布局相关产业作出详细建议。

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2018年,在北大西洋上同时有三个飓风在形成,当时来自美国30多个不同部门包括海军、大气海洋局、大学等共同在海底铺放了30多台水下滑翔机,对三个正在形成的台风进行观测。张福民教授参加了这个项目,对水下滑翔机自动操作提供软件支持和算法支持,轰动一时。

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他说,以往科考船载着人和设备到深海进行探测的方法,费时费力,而且昂贵。国际上流行的趋势是采用水下滑翔机。它能潜到非常深的海底,是进行基础调查关键的技术手段。

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近年,美国能通过布放大概50至100台水下滑翔机,操作时间达到几个月到一年,最高记录是两年,如果加上能量获取装置能持续工作两年以上。

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据悉,让人欣慰的是,中国已经拥有了类似的技术,早在2018年,中国2台“海翼7000”深海水下滑翔机在马里亚纳海沟连续工作46天,搜集了大量数据,这在国际上属于首次。此外,美国的队伍已经勘测了全球最深的5个海底,布放了大量有人和无人系统。

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张福民指出,中国换道超车研发自己的的深海水下滑翔机,可以做到和美国齐头并进的水平。

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他进一步指出,中国的海洋技术目前比较落后。放眼未来,要想超越,尤其需要换道超车的思维。也就是提前预判并布局未来的技术趋势。有些关键的“卡脖子”技术一时之间是没有办法突破的,如果换道超车,就可以把卡脖子的关键技术放一边,开发新技术。

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比较典型的例子就是中国的电动汽车行业,可以比肩甚至超越美国,就是因为中国一直没有攻克内燃机技术,有了电动汽车,内燃机技术就变得没有那么有意义了,直接上马电动汽车技术。

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有了海底环境的基础信息,下一步就用到遥操作的水下作业型机器人。这种技术基本被美国、英国、挪威垄断。包括本体技术和水下机械臂和机械手技术。前者是一个平台,像小卡车那么大,上面有很多的力量。后者可以在水下抓取,操作人员遥控它。

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张福民指出,中国这个技术的市场化不理想,因为以前能买到国外的设备,就不会用自己的设备。现在可能反而有机会去发展自己的装备。

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再下一步,就是人要下去深海,这涉及到深海载人深潜器。身临其境才能对深海有新的感悟、有新的科学思想发生。

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他认为,深海探测无人技术和有人技术相辅相成不能互相替代。即使采用有人技术,无人技术一定在前期做了大量工作,减轻了危险性。

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他说,目前各国都在开发自己的设备,叫坐底观测器。就是在一个定点上有目标,就把观测器放下去长期待在那儿,抓鱼、测数据、收集图像。这种长期布放对数据的实时传输,对通信网络、水下联网技术、水下传感器长期驻留技术等都提出了全新的要求。

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据此,张福民指出,未来明显的趋势是,海洋观测、海洋探测、海洋科学、海洋矿产开发,都是向着海底物联网的方向发展,所有的平台、所有的装置都要连起来,配合发挥作用,实现长期的观测。

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在这个技术趋势下有一些关键技术可以布局。这些技术目前为止只是刚刚开始的应用或者没有被应用。

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首先,常驻式装备一定是未来发展的趋势。张福民指出,以后作业型的机器人一定不是临时布放,一定是长期在海里,等需要的时候直接放出来。这将涉及一系列的问题,比如怎么找能源、怎么充电、怎么触发等。比如说跟海面上的浮标相结合,如果需要直接用信标触发让它海底操作就可以了。

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第二个深海探测必然要做的事情,就是多模态技术。像蚂蚁窝一样,在海底放一个基地,放不同的机器人,不同机器人协作完成一个任务,或者一个机器人做各种不同类型的任务。同时把它跟人机遥操作和虚拟现实技术结合起来,可以在很远的地方实现对整个基地的控制。目前德国、美国、日本都在研究。

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他指出,机器人行业里都有一个技术趋势,就是要往软体机器人和软体机械手去发展。因为软体的成本比硬体低很多,尤其是在深海探测中,通过结构设计能够软体做得很小,更耐压,更灵活,自由度更高,在各种情况实现复杂的抓去,更适合探索深海世界。

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他认为,“中国机械臂技术有一些关键技术没有撬动,但如果以后往软体机器人或软体机械手方向投入,会有机会”。

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另一个重要技术趋势是原位观测。这个在中国已经实现。把实验室搬到海底,在现场进行采样、分析,不传采样而直接传数据,可以大大地节省人力成本。同时,由于原位采样,数据是最真实的。

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还有一个技术趋势是自学习。张福民举了蚁群的例子。沙漠上的蚂蚁捕食,它先在自己的窝附近熟悉环境,下一步可以去到离窝很远的地方。

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深海探测类似,先把周围的环境感知并用深度神经网记录下来,离开基地以后,从很远的地方回来只要去寻找此前所熟悉的场景就可以了,不用非常复杂的算法或通信就能实现。这是对以后多模态、原位观测机器人而言非常重要的人工智能功能。

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最后一个趋势是人工智能的规划。

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据悉,目前在机器人领域有三个层次的规划:一个是在最底层的现实世界层面的控制和规划,已经做得比较完善,一般通过控制器得以实现;

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中层规划,是把任务变成图形,在树上或图上搜索和规划,这个我们目前在海洋领域也已经有应用,但是还没有充分应用;

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“我们现在缺的是最高层,在目标层的规划,在美国有大量的研究工作,叫做类人脑的结构,最近的Chat GPT出来以后,Chat GPT是一个超级强大的类人脑的东西,可以在最上层进行规划。我觉得以后的趋势就是这三层规划在海洋里面都会得到充分的应用。”

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张福民举了一个上层规划的例子,也是他的学生正在着手的项目,通过知识图谱和深度学习决定行为。比如,机器在深海看到以前没有见过的东西,可以通过以前的认知和经验自行决定怎么抓取。这种上层规划目前在海洋机器人还没有得到广泛的应用,需要各国研发人员深入开发。

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最后,张福民建议,中国要普及国家海洋机器人教育。高校、科研院所对机器人到联网到传感器到所有的算法做全开源的系统,可能没有直接经济效益,但可以让更多的人进来,产生更多更好的想法,继而催生真正能用的东西,才能把海洋机器人真正做起来。

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审读:乔会青

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墨趣
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