通过机器人世界杯跟上机器人趋势

发布的塞巴斯蒂安·卡斯特罗，2019年7月31日

30次观看(过去30天)|0喜欢|2的评论

2017年3月，我加入了MathWorks学生竞赛团队重点支持校级机器人竞赛。金宝app我花最多时间与之竞争的是“机器人足球世界杯”这很好，因为机器人世界杯包含各种各样的联赛和技术水平，让我对场上发生的几乎所有事情都保持敏锐。

今天，我将谈谈我在这个角色上的经历，以及在离开这个领域5年多之后，回到机器人和学术界是什么感觉。

机器人世界杯前的生活

让我先讲讲我在机器人领域的个人经历。

我是一名机械工程师，具有控制、动力学和系统方面的背景。然而，在我上大学的时候，我主要是被以下几个人吸引到机器人领域的。

荣休教授莫文辉他教过我的“机器人入门”课程。我记得两件截然不同的事情:首先，他让我们亲自去图书馆查阅机器人出版物(谷歌是不允许的);第二，他让我们推导出了我们的第一个三自由度机械手的逆运动学解，他经常把它称为“高中数学”，让我们沮丧的是，我们在学士学位课程中一直在努力。
Hadas Kress-Gazit教授她是我无畏的导师，给了我一个当她助教的机会自主移动机器人类更重要的是，它影响了我学习Python、Git、LaTeX和许多其他基本工具模块化机器人的硕士论文．
李普森教授而且Ashutosh Saxena博士他向我介绍了人工智能和机器学习。我第一次接触ROS是在2010年Saxena博士的课上。我还记得舞台上的模拟器写我的第一个c++ ROS节点。这看起来微不足道，但作为一个机械工程专业的本科生，我认为这是一个不朽的壮举。

2011年大学毕业后，我在MathWorks学习了控制和仿真方面的知识，在那里我花了几年时间为建模和仿真软件开发培训内容。我很擅长使用MATLAB和Simulink，但机器人并不是我日常工作的重要组金宝app成部分。

直到2015年，MathWorks才正式发布了第一个版本的机器人系统工具箱。点击这里查看时事通讯。

2019年机器人世界杯:两年后

快进到现在，我刚从忙碌的一周回来2019年机器人世界杯在澳大利亚悉尼举行．

现在成为机器人世界杯“常客”的一些好处是，知道如何理解这项巨大的赛事，并看到所有熟悉的面孔——来自世界各地的学生、教授和赛事组织者。当然，与来自如此多不同地方的团队进行互动，需要不同领域的专业知识，这意味着我们与机器人世界杯的关系是我们全球多个办公室的同事共同努力的结果。

我们在悉尼的一周包括:

展台。在这里，我们展示了很酷的演示，包括我们正在进行的工作Kinova Gen3超轻型机器人并从我们的机器人竞技场系列视频．
研讨会．这是我们为RoboCup@Home教育挑战赛提供帮助的另一个机会，我们之前在两篇博客文章中提到过[博客1] [博客2]。
研究研讨会。在这里，我们将跟上机器人世界杯的最新研究趋势，并更深入地挖掘比赛中最好的机器人背后的前沿技术。该计划和论文列表可以在这个链接．

2019年机器人世界杯上的MathWorks展台，包括我来自日本和澳大利亚的一些同事。

2019年机器人世界杯趋势

这3个^{理查德·道金斯}作为我的国际赛事，我想要反映一下我在机器人世界杯中看到的趋势，我认为这准确地描绘了更大的机器人学术领域正在发生的事情。

AI无处不在

当我在研究生院的时候，我的“大”人工智能成就是教我的模拟机器人以理想的特征移动，使用一个热门的新东西叫做遗传算法．回到我在RoboCup的开始，已经建立的(很快就会被淘汰)机器学习技术是用于物体检测的计算机视觉。通常这涉及到手册特征提取从图像，然后训练一个分类器或回归模型在这些特性上。

当然，神经网络的复兴是由于计算能力的提高和聪明的新架构等卷积神经网络(cnn)将算法开发者的大量手工特征工程工作转移到我们所提到的东西上了吗端到端学习．

截图来自我们的使用定向梯度直方图特征的数字分类的例子。这些特征用于支持向量机(SVM)模型的分类。金宝app现在，我们也可以用深度学习来解决同样的问题，如图所示另一个例子．

我浏览了今年研究研讨会上的所有论文，排名前三的类别与机器学习和/或其对大型数据集的需求有关，这并不令人惊讶。

足球、工业和服务机器人的目标检测。
用于腿部运动、操纵和多机器人策略的强化学习。
数据驱动的开发包括比赛数据记录工具而且协作式图像标签框架

与此同时，MathWorks推出了深度学习工具箱而且强化学习工具箱，甚至被提及Peter Corke教授在研讨会的主题演讲中!

MATLAB实时脚本训练一个神经网络上的RoboCup@Home-OBJECTS基准数据集该研究在今年的研究研讨会上获奖。这涉及到迁移学习上的众所周知AlexNet而且GoogLeNet网络，还有改进的空间!

万物中的ROS

自2007年成立之初，机器人操作系统(ROS)已经成为机器人技术的准标准软件框架——尤其是在学术界。ROS最初是为一组小型研究机器人开发的，它的通信和打包基础设施最终带来了更多的硬件平台和软件工具，从而构建了一个令人印象深刻的开发人员社区。我喜欢把今天的ROS看作是机器人领域的“有一个应用程序”。

机器人世界杯始于1997年，所以当时还没有ROS。许多老联盟，尤其是足球联盟，仍然在很大程度上使用传统的通信协议。一些较新的联赛，如RoboCup@Home，几乎只使用ROS，特别是与赞助标准平台，如丰田人力支持机器人(HSR金宝app)而且软银胡椒．

然而，一些更成熟的联盟已经在向ROS发展的过程中取得了进展，因为有大量的社区包可用。从我在活动中的讨论来看，救援联盟中的许多团队都表达了在他们的项目中使用更多ROS的兴趣。另一个例子来自研究研讨会，一个来自足球人形联盟的团队展示了他们对新技术的探索ROS 2它在实时应用程序和服务质量方面的潜在用途，以及对非linux操作系统的支持。金宝app

同时，MathWorks自2015年起就有了自己的官方ROS接口。这允许在MATLAB和Simulink中开发支持ros的组件，这些组件可以轻松地插入到其他第三方模拟器、机器人硬件或用其他语言编写的软件金宝app节点中，而不必担心驱动程序和“包装器”代码来集成一切。你可以从中学到更多我们的一篇博客文章．

来自RoboCup@Home Team hibikini - musashi的系统架构图，展示了一个典型的带有ROS的分布式软件系统的样子:http://www.brain.kyutech.ac.jp/~hma/wordpress/robots/hsr/

基于项目的机器人教育

机器人世界杯最初是一项大学比赛，但多年来已经有了RoboCupJunior专注于19岁以下学员教育的部门。一个重要的原因是确保未来一代机器人专家能够熟练地继承机器人世界杯的遗产。

然而，从初级联盟的挑战类型到大联盟的挑战类型的跨越并不总是容易的。考虑到主要团队可以(而且经常)有博士后研究人员，这可能会让一个新的本科生感到有点吓人。

为了解决这些问题，机器人世界杯最近开始了“中级”联赛，比如救援仿真(原CoSpace),拯救快速制造联盟,RoboCup@Home教育．通过机器人进行基于项目的学习的其他举措也引起了人们的兴趣。例如，来自Duckietown我们参加了今年的活动，他们在研究研讨会的教育轨道上发表了研讨会和演讲。

这些努力是帮助新学生走上AI和ROS陡峭学习曲线的好方法(遵循前2个趋势)，我的部分职责是帮助教育工作者介绍MATLAB和Simulink作为学习机器人工程师这些基本技能的软件选项。金宝app自2017年底以来，我个人一直参与RoboCup@Home Education，我们希望其他教育工作者能够利用我们提供的支持和专业知识!金宝app