帮助机器人避免碰撞

乔治·科尼达里斯（George Konidaris）仍然记得他对机器人技术的沮丧介绍。

他说：“当你还是一个年轻的学生并且想对机器人进行编程时，首先让你感到失望的是，你对那个机器人不能做多少事情。”

大多数新的机器人专家都希望对他们的机器人进行编程，以解决有趣，复杂的任务-但事实证明，仅在空间中移动它们而不会与物体发生碰撞比听起来要难得多。

幸运的是，Konidaris希望未来的机器人专家在该领域能有一个更加令人兴奋的起点。那是因为大约四年前，他与人共同创立了Realtime Robotics，这是一家致力于解决机器人“运动计划问题”的创业公司。

该公司发明了一种解决方案，该解决方案使机器人能够快速调整其路径，以避开物体移动到目标的过程。实时控制器是一个盒子，可以连接到各种机器人并部署在动态环境中。

“我们的盒子只是根据客户的程序运行机器人，”目前担任Realtime首席机器人专家的Konidaris解释说。“它负责移动，机器人的速度，检测障碍物和碰撞检测。只需要说：“我希望这个机器人移到这里。”

Realtime的关键支持技术是独特的电路设计，当与专有软件结合使用时，可为机器人提供插入式电机皮质。除了帮助满足满天星斗的机器人专家的期望之外，该技术还代表着朝着可以在不断变化的环境中有效工作的机器人的根本前进。

帮助机器人四处走走

Konidaris并不是第一个因机器人技术中的运动计划问题而灰心的人。该领域的研究人员对此进行了40年的研究。在麻省理工学院（MIT）进行为期四年的博士后期间，科尼达里斯（Konidaris）与工程学院教授卓越教学一职。托马斯·洛萨诺·佩雷斯（Tomas Lozano-Perez）是该领域的先驱，他在科尼达利斯出生之前就发表了有关运动计划的论文。

人类认为避免碰撞是理所当然的。Konidaris指出，从冰箱中拿啤酒的简单动作实际上需要执行一系列任务，例如打开冰箱，将您的身体伸进去，避开冰箱中的其他物体以及决定在哪里拿啤酒罐。

Konidaris说：“实际上，您需要计算多个计划。” “您可能需要计算数百个计划才能采取所需的行动。……人类每天要做数百次最简单的事情实际上需要大量的计算，这很奇怪。”

在机器人技术中，运动计划问题围绕着机器人在太空中移动进行频繁测试所需的计算能力。在计划路径的每个阶段，这些测试有助于确定各种微小的移动是否会使机器人与周围的物体碰撞。这样的测试激发了研究人员近年来思考越来越复杂的算法，但是Konidaris认为这是错误的方法。

Konidaris说：“人们试图使算法更智能，更复杂，但这通常表明您走错了道路。” “实际上，超级技术先进的技术解决诸如此类的问题并不普遍。”

Konidaris于2014年离开麻省理工学院加入杜克大学，但他继续与麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员合作。Konidaris还是Duke与Realtime联合创始人Sean Murray，Dan Sorin和Will Floyd-Jones会面的地方。在2015年，联合创始人合作制造了一种新型计算机芯片，其电路专门设计用于执行频繁碰撞测试，以使机器人安全地穿越太空。定制电路可以并行执行操作，以更有效地测试短运动碰撞。

Konidaris说：“当我离开麻省理工学院去杜克大学时，令我烦恼的是，现在应该真正解决这个运动计划问题。” “这确实的确来自MIT的许多经验。在进入麻省理工学院之前，我将无法撰写有关运动计划的论文。”

研究人员于2016年创立了Realtime，并迅速聘请了机器人行业的资深人士Peter Howard MBA ’87，他目前担任Realtime的首席执行官，也被认为是联合创始人。

“我想在波士顿成立这家公司，因为我知道麻省理工学院，并且在那里开展了许多机器人工作，” 2016年移居布朗大学的Konidaris说。“波士顿是机器人技术的枢纽。这里有大量的本地人才，我认为很多是因为MIT在这里-MIT的博士学位成为了当地学校的老师，而那些人开始了机器人程序。这种网络效应非常强。”