机器人与网络技术

1、互联网时代机器人面临的机遇与挑战互联网提供了“无处不在”的服务 当今网络可提供4a服务 any time, any where, any person, any thing 任何形式与内容的信息（数据）信息（数据）服务 声、图、文、视频， 衣、食、住、行、娱乐， 不能提供“物理物理”服务 为机器人发展提供了机遇机器人发展面临的机遇机器人互联网时代自动化的 “最后一公里”！一、机器人进入千家万户机器人如何进入千家万户 ？1、机器人通用化之路 - pc机模式（东方-日本思路）2、机器人多样化之路 （西方-美国思路）pc机如何进入千家万户 ？计算机如何进入千家万户？ 微软“维纳斯”计划的启示 pc3

2、 的思路 这是一条什么路线 ？ 通用化，多功能通用化，多功能：通信+计算机+控制+=pc3从 pc pc+ pc3 (个人计算 personal computer 个人通讯 personal communication 个人控制 personal control) 通用性与多功能化 iphone, ipad, icloud+iphone ipad icloud移动计算机器人走通用化之路面临的挑战（1）机器人通用化之路通用化之路第一台工业机器人 unimate robot universal automation(unimation 公司）可编程的（拟人）多关节的臂 通用性（universal）

3、1954年 g. devol 发明，1960年售给gm，2005年 popular mechanics 杂志选为近50年50大发明之一工业机器人产业 多用途：装配、焊接、喷漆、堆放等 2011年全球年产13.41万台，年均增长速度4.1% 在有限的工业生产领域二、服务机器人-专用化之路专用化之路 特殊环境下作业的机器人：反恐防暴、抢险 救灾等 服务于人的机器人：医疗康复、家政服务、 教育娱乐硬件通用化之路 可组装 变结构 多功能可组装模块化机器人软件通用化之路将服务机器人变为机器人服务 1975年微软诞生：软硬件分离-软件成为产品 1998年谷歌诞生：软件由产品变为服务altair8800 +

4、bill gates = microsoftinternet +l page, s brin = google机器人操作系统 -robot operating system （ros） mit, stanford, technical university of munich 谷歌于2011年5月10日google i/o developer conference:android open accessory development kit（机器人开放开发平台）2. 机器人多样化之路 机器人嵌入千万设备 机器人渗入千百领域机器人嵌入千万设备 -设备的智能化 变吸尘器为清扫机器人清扫机器人 变普

5、通椅子为智能轮椅智能轮椅 变打印机为触摸式智能打印智能打印 装备装备 变pc机为触摸式智能智能pc （ipad）！它们都是机器人化的智能装备它们都是机器人化的智能装备 垃圾箱任何变为“机器人”？设备的信息化、自动化、 智能化利用机器人的“思想” 与技术垃圾箱的智能化机器人嵌入千万设备 thank you打气机器人洗衣店（德国汉堡）智慧（smart）洗衣间智慧厨房智慧家居（smart home）智慧教室机器人的定义自由百科全书自由百科全书a robot is a mechanical or virtual intelligent agent that can perform tasks auto

6、matically or with guidance.形形色色机器人机器人渗入千百领域二、机器人的智能化之路人工智能的发展现状与机器人智能化的困难人工智能的发展现状与机器人智能化的困难传统人工智能： 基于知识的符号处理方法（如专家系统） 优点：类似于人类方法-智能方法 缺点：可使用范围有限：规划、推理、诊断 等某些高级智能行为， 不适于感知、动作等的智能行为不适于感知、动作等的智能行为 detector（检测子） semantically meaningful features: boundary, shape,. there is no clear boundary among parts

7、segmentation problemdescriptor（描述子） structural uncertaintyk. s. fu, syntactic pattern recognition, new york: prentice-hall, 1974. d. marr, vision, new york: freeman, 1982句法分析 syntactic analysis 传统信息处理传统信息处理 基于基于数据数据的数学处理方法的数学处理方法-数据驱动数据驱动 互联网的出现大大推动数据驱动法的发展 传统信息处理存在的问题 与人类方法不同-非智能方法 与数据相关，推广能力差 向人类大

8、脑学习hmax-sum + max top-down feedback top-down feedback local connectiondata-driven v1 v2 ithigh-levelknowledge-driven大脑视觉处理过程基本结论 data driven + knowledge driven (feedback) hierarchical structure combinational representation -distributed representation network computing组合（分布）表示feature based combinatio

9、nal representation shape color position left right人工智能的未来 statistical inference over an abstract structured declarative knowledge representation1 the probabilistic approach to artificial intelligence21 how to grow a mind: science 11 march 2011: vol.331, no.6022, pp1279-12852 judea pearl: 2011 winner

10、 of acm turing award机器人的环境感知与行为规划region-adaptive grid partition,*argmax ()argmax () ( )1( , )exp( (),)( ,)( , )() ( )zziiii jijii jzp z ip i z p zp i zf i xzg z zzp i zp i z p zi-dataxi-image positionz-state (feature)g(zi,zj)-the probabilistic region-basedconstraints (co-occurrence)the peobabilistic

11、 graphical modelsgenerative model discriminative model2d-hidden markov model (hmm)markov random field (mrf)conditional random field (crf)experimental setting 4002 corel images (384256 or 256384) 11 basic (region) concepts features: color moment + wavelet 5 models: 2 without structural knowledge (gmm

12、, svm) 3 with structural knowledge (hmm*, rmf*, crf*)the categories of image region annotations experimental results计算机对联苏堤春晓秀平湖秋月明网上购物红红火火电子商务热热闹闹月落乌啼霜满天风吹雁过雨连宵江枫渔火对愁眠质量第一唐张继枫桥夜泊一江春水向东流八月秋风从西下海外学子回国创业江南书生离乡读书鸿是江边鸟蚕为天下虫input word segmentationword lookuptraining corpusthesaurusgenerate candidatesdecode to generate n-best candidatesrerank candidates with maximum entropy modeloutput candidates日志（log）统计 4065/6080=67% (accepted)训练数据 manual collection coupletslanguage model trigram model 2,149,882 sentence pairstranslation model 342,255 couplets 115