CMU教授金出武雄演讲：户外机器人系统 | CCF-GAIR 2017

2017年7月7日至9日，全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会在深圳大中华喜来登酒店举行。本次CCF中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的大会聚集了全球30多位顶级院士、近300家AI明星AI企业 ，参会人数规模高达3000人，都是国内顶级阵容。雷锋网记者在会议期间第一时间进行现场报告。

7月7日下午，卡耐基·梅隆大学教授、美国工程院院士、京都奖获得者金出武雄教授进行了主题为“Smart robotic systems that work in real out door enviroments”（户外环境的机器人系统）

在金出武雄教授看来，除了完成图像分类之类数字化任务外，人工智能系统与环境的系统也非常重要。比如，雨天的时候如何避免雨滴对车灯的反光，给司机提供更好的视线。金出武雄教授想到的办法是，把车灯光线分成许多线束，然后让这些线束躲开正在下落的雨滴，只照在雨滴的空隙里。他们开发的测试系统把高刷新率的投影仪作为车灯，然后把和照相机放在同一个光路上。系统先通过照相机采集雨滴的位置，然后投影仪就只可以在需要的位置依据系统判断的危险程度投射光线。

这个系统效果还挺不错的。但是这个系统有点大。一个更实用的类似方案，可以用来防止对侧的公司被远光灯晃眼。用类似的方法，采集别的车的位置以后，让车灯躲开别的车的司机的位置。这样就可以在开车的时候放心开闪光灯而不担心晃到对侧司机的眼睛了。

根据他对利用智能系统改进人类生活的研究经验，金出雄武教授还说了一项他自己对AR的理解：得到了增强的不是现实，而是对现实的显示。

不过，金出武雄教授今天演讲的重点是户外用机器人。早期的户外机器人主要是用于进入人类无法进入的危险环境执行任务的。后来户外机器人的使用范围也拓展到了采矿、种植物的全天候收割等等。

金武雄武教授还研发过早期的自动驾驶系统，20年前，巨大的一个箱子，花费超过30万美元，还以98.2%的自动驾驶率完成了一项横穿美国挑战。

当时他们还做了一个能够全自动执行目标寻找、下降、抓取目标等一系列任务的自动直升机，成功的时候整个团队都喜极而泣。

如今的机器人可以做得更好，可以不依靠GPS就准确判断自己的位置，可以在高速运动的状况下依靠激光扫描准确地3D重建周围的环境。在解决了环境探测的问题以后，在真正的任务中机器人系统就需要考虑任务的完整性，要把环境探测、自动化、任务特性、任务全流程等等都考虑在内。

为了更好地研究户外机器人，金出武雄教授在CMU建立了一个机器人工程中心，并围绕中心建立了一系列自然环境，以便更好地开发、制造、测试、训练机器人。

CMU的一系列机器人研究活动也带动了CMU所在地匹兹堡的经济，让这个老城市20年前的许多荒地现在都成了高价的地块。

在最后，金出武雄教授说，以前有人说这样那样的系统做不出来，研究的目的就是把这样的系统做出来；也有人开发了各种各样的系统，但是造出来以后脱离实际不好用。金出武雄教授希望人们都能够诚实地制造出能给人类带来实在收益的机器人系统。未来所有方面都得到的全功能系统也值得我们期待。

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