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天津大学机器人与自主系统研究所教授李伟

2014-12-01 点击数:      

  1965年英特尔(Intel)创始人之一戈登·摩尔预言半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量将每年增加一倍,这就是著名的摩尔定律,揭示了芯片时代的到来。2012年,比沙粒还小的芯片在美国研发成功,这意味着芯片可以进入我们的身体,进入到我们的血液当中。

  科技的进步正以难以想像的方式改变着我们传统的生活方式,颠覆着我们传统的对人类的认识。然而这仅仅是开始,最前沿的科学家们已经开始探索生物科学和生命科学对智能技术和系统设计的影响。近日,本刊记者对李伟进行了采访,亲身感受到了基于生物行为的机器人设计方法和意念仿人机器人技术的神奇魅力。

  李伟是美国加州州立大学贝克尔费尔德分校计算机系的教授。在德国求学期间, 以优异成绩获得博士学位,并出版个人专著《Graphical Simulation and Collision Avoidance of Robots》。归国后, 他在清华大学任教授期间主要从事智能技术的研究。他荣获1995年的中国博士后“国氏”奖励基金和1998年的德国洪堡奖学金。如今,已在国内外学术期刊和会议发表学术论文近百篇,并引起同行的极大关注。

  2009年起,李伟受聘为中国科学院沈阳自动化研究所客座研究员和博士研究生导师。2012年,李伟作为天津市“千人计划”引进人才,被聘为天津大学电气与自动化工程学院兼职教授和博士研究生导师。2014年被选为中国科学院海外评审专家。李伟的主要研究领域为智能系统设计、化学羽流追踪、基于脑机接口的机器人控制系统、基于行为的建模与控制、多传感器信息融合技术、模糊逻辑控制和神经网络等。他曾提出了障碍物从机器人工作空间到机器人姿态空间的快速影射算法;研发了基于模糊逻辑和神经网络的行为融合方法;提出了混合Fuzzy P+ID控制器,并成功地应用于一些复杂系统的控制;提出了利用模糊推理提取道路边缘的方法来提高移动机器人导航性能的鲁棒性;研发了基于飞蛾行为的化学羽流跟踪和化学源定位的方法。

  海洋中的公飞蛾

  化学羽流跟踪机器人是李伟在智能机器人领域研究的一个杰作。这是在上世纪末由美国军方启动的一个项目。当时,美国与伊拉克的战争结束后,在波斯湾布下的许多水雷顺着海流散失,成为海上交通的重大隐患。如何找到并定位这些漂散的水雷成了一个难题。为此,生物科学家们提出一种观点,即研制出能够模仿昆虫的定位特征的羽流跟踪机器人,以此确定水雷的位置。这一设想源于一项百年前著名的飞蛾实验:生物科学家们先把母飞蛾封在一个笼子里,然后把雄飞蛾带到数公里外的地方放飞。结果显示,许多雄飞蛾飞回到了母飞蛾的所在之地。

  进一步的研究发现,公飞蛾是通过追踪母飞蛾释放在空气中的气味信息素而准确地找回来的。这项实验给其后的科学家们的启示是:如果能够利用装置在机器人上的化学传感器把水雷携带的爆炸物质的化学成分转变成电信号,机器人就能够根据流体的特征去追踪化学物质,并锁定水雷的位置。这是生物与机器人的一个跨学科的研究课题。当时项目投标竞争非常激烈,其中不乏知名大学的实验室。然而,李伟所在的美国大学课题组经过艰苦的努力,取得了最好的研究成果。他们研制出来的基于飞蛾的羽流跟踪方法,运用到美国东、西海岸的近海实验中,事先假设的水雷目标均被成功锁定。李伟至今记忆犹新,当时他们的机器人在60个足球场大小的浅海范围内跟踪到了1公里之外的水雷,并锁定了位置,创造了一个这个领域的纪录,而这一纪录至今尚未被打破。

  中科院沈阳自动化研究所对李伟的这项研究成果非常重视,2009年聘请他为沈阳所客座研究员。李伟课题组试将基于飞蛾的羽流跟踪方法应用于深海热液喷口的寻找项目,期待着利用自主水下机器人搭载多种探测传感器来定位热液喷口的位置。所谓“深海热液”,又称为“热液硫化物”,是世界各国日益关注的海底矿藏物。它是一种含有铜、锌、铅、金、银等多种元素的重要矿产资源,主要存于2000米海洋深处的中脊和断裂活动带。  深海热液喷口的定位不仅具有开发深海能源的深远意义,而且探索热液喷口附近的生物链还有巨大的生物医药价值,因为在其附近形成的多金属硫化物矿床和独特的热液生态系统为人类提供了丰富的矿产和生物等资源,还对生物资源的研究还具有对生命起源的研究提供科学依据的潜能。

  除了用于海洋以外,羽流跟踪机器人有着更广泛的应用前景,如可用于石油管道的泄露点的寻找,空气污染源的搜索,农作物病虫害的区域的确定等等。目前,课题组的研究多种传感器搭载在移动机器人,并在设计基于无人机的羽流跟踪器。李伟充满自信地说:“在羽流机器人研究方面,我们已走在了世界前列。”

  脑控仿人机器人的探路者

  脑控仿人机器人的研究是李伟目前从事的另一项主要工作。仿人机器人与传统的机器人不同,它集机械、电子、计算机、材料、传感器、控制技术等多门学科于一体,代表着一个国家的高科技发展水平。脑控仿人机器人在服务、医疗、教育、娱乐等领域都有着广阔的应用前景。早在2009年,李伟就决定从事脑控仿人机器人的研究。而那时,可参考的文献仅有位于美国西雅图的华盛顿大学发表的一篇相关论文。李伟与天津大学的课题组克服重重困难,在国内首次开展此方向的研究。

  相比于传统的机器人,仿人机器人可以完成更为复杂的任务。如果能够通过人的意念控制仿人机器人,不仅具有较高的科学研究价值,而且具有较为广泛的应用前景。这个项目的前沿性引起了天津大学的课题组的强烈兴趣,于2011年开始从事该项目的研究,目前取得了令人瞩目的成就,尝试了利用人类意念来控制仿人机器人完成多种复杂的运动。在中央电视台制作的大型纪录片《互联网时代》第十集中,有若干片断专门讲述机器人的意念控制。目前世界许多大学和研究机构都开始从事脑控机器人技术的研究,而在该集纪录片中仅介绍了三所大学的研究成果,其中包括美国匹斯堡大学的芯片植入式意念控制机械手臂、明尼苏达州立大学非侵入式的意念控制飞行器和中国天津大学非侵入式的脑控仿人机器人。

  人类在脑科学研究方面有许多成果,能否将它与机器人的研制结合起来,使机器人的研发取得革命性的突破,是当今科学家们思考的问题。人脑与机器人结合的研究不同于传统的脑机接口技术,因为要考虑到机器人的运动特性和环境反馈,具有更大的挑战性,其研究难度在于神经科学研究不是用一、两个数学公式就能描述清楚的,而是必须基于复杂的科学试验平台。更为重要的是,它还需与认知心理学、生命科学等多种学科的相互结合。从2011年开始,课题组艰难攻关,搭建起来世界上最完整的脑控机器人平台之一。相比于已有的仿人机器人意念控制平台,如美国的华盛顿大学,德国的比勒菲尔德大学和韩国的科学技术学院 KAIST等,课题组搭建的平台在软硬件系统架构上更为完整,并具有很强的可扩展性。他们在平台上实现了利用脑电信号对机器人的速度和行为组合策略的控制,并且利用该平台进行了脑控仿人机器人在密集障碍物环境中导航、在未知环境中巡航和遥控监测等多项实验。课题组的这些实验均代表了当前的国际水平。

  李伟着重向记者介绍了自主搭建的意念控制实验平台,描述了如何利用平台对3种经典的脑电信号模式进行验证的过程。第一种是稳态视觉诱发法。面对几幅闪烁频率不同的图片,当一位测试者注视某幅图片时,他大脑信号活跃的频率取决于那幅频率闪动的图片。由于相应诱发的脑电波频率不同,通过测试到的特定的信号频率,可以判断他在注视哪一幅图。如果把他注视的频率标识为机器人相对应的某种动作,就能建立起了大脑信号和机器人运动控制指令间的联系。比如把一种频率图标编码为机器人左转,测试者想让机器人左转时,他就注视这一幅图。这时,大脑相应的区域会诱发与该频率相关的脑信号。当传感器识别出了这个脑信号时,控制器就会生成让机器人左转的相应指令。大脑就是通过这种方式实现控制机器人运动的。这种典型的视觉诱发方法只需要按照自己的想法注视相应频率的图片,就能够把意识变成机器人的指令。

  第二种方法是视觉诱发P300和N200脑电位信号。该方法也是通过注视图片来诱发的。在视觉诱发界面中的每一幅图都在特定的时间内随机出现。当测试者注视到随机出现的图片后的300毫秒左右,大脑就会在视觉诱发区产生一个具有正向峰值的脑电位信号。1965年科学家就发现了这种在时序上诱发脑电位信号的现象。目前,科学家们利用这种脑电位信号进行编码,生成控制机器人的指令。N200电位是一种视觉运动触发的脑电信号,这种在200毫秒左右触发的脑电信号具有一个反向峰值。与P300脑电信号类似,它也可以用于控制机器人的运动。课题组已将P300和N200脑电信号结合起来,设计更为有效的仿人机器人控制器。

  第三种方法是运动想象。当测试者想象自己身体的某个部位时,就会在大脑的特定区域内出现相应的脑电信号。这种不利用诱发源而完全靠意识的方法难度较大,因为大脑神经系统映射着(控制着)人体的各个器官。当测试者想象自己身体的某个部位时,就会引发大脑相应区神经元的活跃,进而产生脑电信号。目前的研究表明,该方法的成功率低于前两种方法,因为这种诱发脑电信号的方法跟测试者的注意力、测试房方法、训练程度等多种因素更为密切相关。

  采访中,李伟向记者展示了一个如何利用意念控制机器人完成复杂任务的视频。记者目睹了人脑对仿人机器人进行意念控制的全过程:在视频中,仿人机器人在测试者的脑信号的控制下,走到一个台子前,双手将台上的一只橡皮球抱起来。在通往橡皮球的运动过程中,机器人要慢慢地侧身走过窄巷,要调整速度以便绕过障碍物,还要调整和球的位置关系。而这一切,都是测试者用自己的意念去控制机器人完成的。课题组提出的这种用分层递解的控制新方法可把多种行为组合在一个控制体系下。目前,他们已用这种新方法控制了机器人14个到16个行为,而从理论上讲,这种方法可控制的行为远超过这个数字。李伟认为,在该领域中仍有很多无法解释的现象等待去探索。

  在未来的研究中,生物科学和生命科学研究成果将为智能机器人的发展注入新的生命力,同时也带来了巨大的挑战性。作为智能系统设计的探索者,尽管未来的科研之路漫长而艰难,李伟对此充满信心。