智能機器人：爬壁機器人能看穿“豆腐渣”工程

圖為肖繼忠博士向記者展示其研制的微型四旋翼機器人模型。本報記者 馮衛東攝

說起紐約的大學，國人可能首先想到哥倫比亞大學。但在曼哈頓，有一所不為國人熟知的紐約城市大學，這里曾先后培養出13位諾貝爾獎獲得者。在掛滿名人肖像的學校榮譽墻上，一位華人科學家的面孔顯得格外突出，他就是在機器人技術領域取得重大成就的肖繼忠博士。

爬壁機器人能看穿“豆腐渣”工程

現任紐約城市大學感知機器人與智能儀器研究中心主任的肖繼忠博士，從1999年開始涉足機器人研究，其發明的爬壁機器人系列產品樣機，在國際機器人比賽中屢獲殊榮，引領了爬壁機器人技術的發展。其中，City-Climber視覺檢測機器人，獲得2006年IEEE國際機器人與自動化大會最佳錄像決賽獎;Rise-Rover無損檢測機器人，獲得2015年第18屆爬壁和步行機器人國際會議實踐創新獎。

隨著現代城市高速發展，摩天大樓越來越多，依靠“蜘蛛人”清洗玻璃幕墻曾是紐約這類大城市的一道亮麗風景。但人工清洗高樓大廈的玻璃幕墻，效率低、勞動強度大、危險性高。而爬壁機器人最簡單的應用，是解放“蜘蛛人”，讓這項清潔城市的工作變得更安全易行。

肖博士介紹說，他發明的爬壁機器人更重要的用武之地在于建筑、水壩、橋梁等基礎設施的無損檢測，費用僅為人工檢測的1%。如紐約市法律規定，7層以上的建筑每5年必須進行一次外表面的強制檢查，使用爬壁機器人進行檢測，僅搭建腳手架一項，每年即可節約8000萬美元。美國有8.4萬座大壩，平均使用年齡已達52年，政府每年投入的檢修費用高達210億美元。據統計，美國現有的7.2萬座橋梁中，約有12%具有結構缺陷，每年用于檢修的費用也將高達203億美元。

由于省去了搭建腳手架的時間和費用，免除了調度車輛載具占據道路進行人工檢測引起的交通堵塞等麻煩，機器人自動檢測極大地加快了檢測速度，降低了勞動強度，提高了安全性，而且成本更低。

除了利用搭載的攝像頭進行表面缺陷檢測，肖博士研發的大載荷模塊化檢測機器人還搭載有雙頻穿地/穿墻雷達，可檢測鋼筋混凝土的厚度，發現和定位混凝土結構內部缺陷(砂眼、孔洞、分層等)，基礎設施建設中的“豆腐渣”工程在機器人的“火眼金睛”下將無所遁形。

微型旋翼機器人不靠GPS也能導航

肖博士領導的紐約城市大學機器人學研究團隊，是最先研究微型旋翼無人機在復雜環境中實時感知、自主導航和三維地圖創建等關鍵技術的團隊之一，而且，他們取得了豐碩的研究成果。他們創造性地設計出單相機全景立體視覺系統，不但能夠獲取360度的圖象信息，而且能計算出與目標的距離。這項成果榮獲2011年IEEE國際機器人與自動化大會最佳視覺論文決賽獎。此外，他們提出的機器人實時姿態估計算法和實時密集地圖創建方法，分別榮獲2012年多傳感器和信息融合大會最佳論文決賽獎和2015年《機器人：科學和系統》大會最佳系統論文獎。

大中型無人駕駛直升機或高速飛行的固定翼無人機，主要依靠全球定位系統(GPS)在開闊的高中層空間實現遙控，或基于航點規劃的自主導航以執行各種軍事和民用任務。而微型旋翼機器人由于具有垂直起降、高機動性、體積小、噪音低、不易被發現等特性，特別適合在近地面的低空環境(GPS信號較弱的室內、高樓林立的市區、山洞和叢林)執行偵察、監視、證據搜集、洞穴搜索、交通監控、火災搜救及航空攝影等任務。

肖博士主持研發的CityFlyer微型四旋翼機器人實現了在室內環境自主飛行，并繪制三維地圖的能力。其利用圖像實時處理/激光掃描匹配技術來估計自身運動，綜合利用RGB-D傳感器/小型激光測距儀提供的距離信息，設計信息融合算法，以實現壁障、軌跡規劃和自主飛行控制，解決了在沒有GPS信號情況下準確進行自身運動估計的技術難題。他們研發的視覺里程計快速解算方法具有理論創新和技術突破，得到業界的廣泛關注。谷歌公司主動提供科研資助給肖博士的團隊，幫助谷歌公司的TANGO項目開發三維建模和實時定位軟件。

在向科技日報記者展示的視頻中，CityFlyer微型四旋翼飛行器一邊自主導航，一邊創建三維地圖，并安全地到達了預先設定的室內目標。肖博士介紹說，微型旋翼機器人在反恐執法、軍事偵察、城市巷戰、治安和民用等領域具有廣闊的應用前景。例如，裝備有攝像頭的警用微型旋翼機器人可以低空飛入危險小巷，近距離監視和拍攝犯罪分子的行為;也可以從窗戶飛入高層建筑物內部，幫助消防隊員開展搜救工作。

此外，肖博士還演示了他的最新研究成果：一位盲人患者攜帶智能手機，利用他們開發的輔助導航軟件獲得語音提示，從多層辦公樓的前廳，穿走廊、坐電梯順利地走到了位于8層樓的會議室，完全不需要人工幫助——這一技術必將為全球285萬視障患者帶來福音。