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机器人为灾难响应做好准备
在犹他州克兰德尔峡谷矿，一个摄像机器人正在被插入一个钻孔中。
图片来源:机器人辅助搜救中心
1995年1月17日，日本神户附近发生地震，造成约6434人死亡，20万栋建筑物倒塌，造成1025亿美元的损失。三个月后，一辆卡车炸弹在俄克拉荷马城的联邦政府大楼外爆炸，造成168人死亡，并破坏或摧毁了半径16个街区内的324栋建筑。虽然这一年对于灾难来说是非常值得纪念的一年，但这两起悲剧都引发了机器人研究的热潮，观察人士说，这些研究可能会在未来的灾难中挽救无数人的生命。
事实上，搜索和救援机器人的开发人员表示，这项跨越人工智能、传感、通信、材料和机械工程等多种学科的技术几乎可以投入使用。应用可能包括搜索、侦察和绘制地图、清除或支撑瓦砾、运送物资、医疗和疏散伤员。
然而，仍然存在许多技术挑战。此外，研究人员还担心，标准的缺乏、联邦资金的匮乏以及那些还没有看到机器人救援大市场的公司的不冷不热的兴趣，会阻碍机器人救援技术成熟所需的小型化、设备硬化和系统集成。
目前，美国新泽西州Oneso特遣部队中只有一个应急小组拥有机器人。近年来，研究人员在几次灾难中测试的机器人的表现显然好坏参半。“我们仍然不知道如何使用这些东西，”德州农工大学计算机科学与工程教授、机器人辅助搜救中心主任罗宾·墨菲(Robin Murphy)说。“真正的灾难很少发生，而且每一次都是不同的。机器人永远不会像你想象的那样被使用，它们会不断发现新的瓶颈和问题。所以这是一项新兴技术。”
墨菲说，这些设备通常是在不切实际的机器人友好实验室进行测试，或者通过模拟进行测试，这些模拟并不完全复制现实生活中的现实情况，比如泥土和沙子、海拔的陡峭变化或阻挡无线电的金属结构。一些最棘手的问题似乎很简单，但仍然令人沮丧地难以解决。例如，2007年，在犹他州的克兰德尔峡谷矿(Crandall Canyon Mine)， 6名矿工和3名救援人员遇难，泥浆极大地阻碍了工人们的摄像机器人的工作效率。墨菲说:“我们将机器人引导到滴水的地方，并将其正面朝上冲洗掉一些泥浆。”然而，摄像机器人最终被岩石滑坡困住，导致机器人的系绳断裂，失去了联系。
卡耐基梅隆大学(CMU)机器人副教授豪伊·乔塞特(Howie Choset)专门研究蛇形机器人，这种机器人很细，没有腿，有多个关节。它们可以去更传统的地方，而履带式或轮式机器人不能去，但这项技术仍需改进。乔塞特说:“我上次在德克萨斯州的碎石堆里受审，结果不太顺利。“他们没有克服我认为他们应该克服的小障碍。我们的控制定律仍然没有很好的定义;我们没有好的反馈;我们在机器人上没有足够的感知能力;而且它们的皮肤必须更好地设计。”
因此，尽管他的机械蛇可以表演非凡的壮举，比如爬上垂直管道的内部或在游泳池中游泳，但乔塞特说，缺乏资金阻碍了蛇真正的多功能和健壮性。例如，乔塞特需要开发更多的机械蛇步。他希望他的蛇能够根据命令从垂直起伏的步态转变为响尾蛇的步态，或者更好的是，能够自主地切换步态以适应新的环境。他希望机械蛇知道如何在前部执行一种步态，在后部执行另一种步态。乔塞特说:“我们已经开发出了世界上最丰富的蛇形步态，但一堆碎石的情况比我们预期的要多得多。”
当被问及进一步的动物研究是否会有所帮助时，乔塞特回答说:“你确实受到了生物学的启发，但蛇有200块骨头，而蛇机器人只有15个链接。蛇有一种叫做肌肉的物质，但我们短期内不会制造肌肉。”而且，他补充说，蛇的皮肤上有神奇的热量和压力传感器，这是其他技术还无法轻易匹敌的。
三个层次的挑战
CMU机器人研究所的研究教授桑吉夫·辛格(Sanjiv Singh)说，搜索和救援机器人的用户面临着三个层面的挑战。最底层是信息处理——获取和管理有关环境的信息。下一个层次是移动性——把机器人送到需要它的地方。最高级别的是操作，使机器人能够在到位后执行适当的物理任务。辛格的“灰烬”项目得到了美国国家科学基金会的部分资助，旨在帮助前两个级别的急救人员，以及在动态、混乱和通常能见度很低的情况下。
例如，在燃烧的建筑物内，建筑物的通信系统不太可能继续工作，急救人员也没有建筑物的地图或计划。辛格的团队已经开发出一种技术，消防员或机器人可以在建筑物内散布智能无线电信标。有些信标是固定的，有些则连接到人或机器人上。这些节点开始相互交谈，并自主地组织成一个特设传感器网络。这些无线电测量彼此之间的距离，并使用辛格团队开发的算法，构建出它们的物理布局图，或者温度等条件的地图，并跟踪机器人或人的运动。
搜救机器人的小型化、设备硬化化、系统集成化是搜救机器人走向成熟的必然要求。
辛格说:“想象一下，有一个指挥官站在大楼外面，他看着屏幕，可以看到他所有的人都在大楼里。”他们可以在没有事先调查这栋建筑的情况下，在没有任何电力或事先的通信基础设施的情况下做到这一点。”
从纯距离数据构建空间地图已经可行了一段时间。辛格说，仅从地图集后面的城际里程表就可以绘制出美国城市的位置。但他的创新之处在于开发了基于卡尔曼滤波、马尔霍夫方法和蒙特卡洛定位的算法，这些算法可以在稀疏的距离表中完成工作。
辛格还在第二层次上取得了进展，即机器人的移动性。他开发了一套搜索算法，供机器人团队在人类不能或不想去的空间使用。有些适合寻找静止不动的人，而另一些则适合寻找移动的人，比如入侵者。在后一种情况下，机器人可能会在建筑物的不同位置设置“警卫”，以发现入侵者的行动。
此外，辛格的算法可以归类为“高效”(在最低预期时间内找到目标);“保证”(清除环境，确保捕获);或者“受限”(保持机器人的位置，以确保网络连接或视线通信)。“如果你有一个机器人团队，或者一个机器人和人类的团队，你可以结合这些算法，”他说。将高效搜索与有保证的搜索相结合，可以尽量减少搜索时间，同时仍然确保搜索最终成功。
墨菲已经成为美国搜索和救援机器人社区的福音传道者，他说与设备相关的技术问题将在适当的时候得到解决。但她表示，如果搜救机器人要在不到10年的时间内得到广泛应用，就需要强有力的政府资金和支持。墨菲预测，美国国家标准与技术研究所正在制定的标准也将大有帮助。
墨菲说，优秀的机器人技术已经存在，但它需要集成到完整、强大的系统中，传感器和其他组件必须做得更小、更强、更便宜。她指出，所有这些都需要企业的努力。墨菲说:“我们只差几英寸。”“很多软件都在等待硬件迎头赶上。”
进一步的阅读
墨菲，R.， Tadokoro, S.， Nardi, D.， Jacoff, A.， Fiorini, P.， Choset, H.， Erkmen, A.。
搜索和救援机器人。施普林格机器人手册，西西里亚诺，B.和哈提卜，O.(合编)。施普林格科学与商业媒体，西考克斯，新泽西州，2008。
库马尔，V.，罗斯，D.，辛格，S.。
用于急救的机器人和传感器网络。IEEE普及计算3，2004年10月至12月。
沙玛斯，E，乔塞特，H，瑞兹，A。
两类欠驱动机械系统的几何运动规划分析。国际机器人研究杂志26，2007年10月10日。
国际救援系统研究所
http://www.rescuesystem.org/IRSweb/en/IRSU.html
卡内基梅隆大学生物机器人实验室
http://www.cs.cmu.edu/~biorobotics/
德克,S。
理解人为错误的现场指南．阿什盖特出版社，法纳姆，萨里，英国，2006年。
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