图像识别让机器人拥有眼睛可以像人类一样看世界

图像识别、AI、无人驾驶、机器人等未来趋势技术，被一班年轻大学生“玩”出新高度。作为国际性的大学生机器人赛事，第十七届全国大学机器人大赛2018 RoboMaster机甲大赛日前圆满落幕，本届大赛共吸引了全世界近200支战队和近万名学生参加，经过近5个月激烈比赛，广州本地高校华南理工大学“华南虎”战队，凭借过硬的实力成为卫冕冠军。

每届机甲大赛的最大亮点就是体现高端制造业发展趋势，今年图像识别的应用成为决胜的重要因素之一。目前，图像识别是除语音识别外，人机交互的重要手段之一。苹果、微软、谷歌、英特尔、华为等企业都纷纷致力于让机器具备深度学习能力，让图形识别更智能，让计算机、机器人“看”世界。

今年的RoboMaster（以下简称RM）机甲大赛类似于手机游戏《王者荣耀》的模式，被称为《王者》的机器人版。一支团队分为英雄机器人、步兵机器人、工程机器人、空中机器人、哨兵机器人共5个角色，其中，步兵机器人有三个，其他角色机器人均有一个。对战双方通过机器人之间的协同工作、射击等进行对抗，最后“击毁”对方基地或基地血量高者胜利，而且每局限制在7分钟之内。

机甲大赛的科技含量在于参赛战队需要 *** 作团队亲自研发的机器人，从一个细小的零件开始，焊接、装拼、核心主板装嵌、无人机改装、写程序、调试……到最后完成和 *** 控一支机器人队伍。近日，全媒体记者来到位于华南理工大学五山校区的机器人实验室，里面放置着零件焊接的机器、无数的装配工具、排线、电路板等，还有用于写程序的电脑。

要制作如此高比赛级别的机器人，过程是漫长的，经历无数次反复制作与测试。例如步兵机器人顶端是一个云台，包含了子d发射器，底部是四个轮子组成、能灵活转向的“车辆”。队员李佩佩表示，目前这款参加比赛的步兵机器人，不是团队做出来的“唯一”步兵机器人，“之前有机器人已经做出来了，因为只有做出实物，并且达到较为完整的程度，才能进行测试。虽然比如今这辆更加小巧和灵活，但由于车速以及稳定性没有后者快与良好，所以被放弃了”。一台步兵机器人从机械加工到电控“上电”，完成出来大概半个月时间。据介绍，制造出一台英雄机器人大概需要6位成员共同完成。整个战队中，工程与英雄机器人复杂性相对较高，其中，英雄机器人的难点在需要快速“取d”，这是比赛决胜因素之一，“我们的优势就在于英雄机器人取d快，一次性能取两个d药箱，时间在2~3秒之间。”队员李佩佩说。

卫冕“秘籍”：

视觉研发 帮助机器人自动瞄准更精确

尽管RM大赛每年的规则都有所更新，今年采用的技术和零件明年不能用，但是由于大赛有一项固定规则就是射击，因此打击、识别、发射等项目都是一众强队钻研的方向。

根据赛制，发射出的子d必须打在对方机器人身上规定的裁判系统位置才算有效——让对方扣掉血量。射击技术的一个核心是机器人射击子d的d道要稳定与精准，RM官方对子d的射速有上限规定，每个具备射击能力的机器人的子d发射口都有一个测速的装置，假如检测到子d超速就会扣掉血量。所以，参赛队伍都会尽量在限速的情况下做到高速。

视觉组成员杨泽霖对此解释道，比如RM官方的限速是25米/秒，团队就要做到每颗子d的速度均是24~25米/秒，并且一颗子d都不超过上限。另外，子d不能卡住“q管”，若是卡住了就全场都不能发d了——这亦是众多队伍遇到的难题之一。杨泽霖介绍，今年的机器人采用了较多的气动结构，相比用电机而言，前者取d速度更快，而且也加入了众多的自动辅助技术，例如使用相机自动对位，相比人工对位，前者更加稳定、准确和快速。据了解，上届赛事中仅有极个别队伍采用了自动瞄准技术，到了本届比赛，这一技术已成机器人的“标配”。据视觉组队员杨泽霖表示，团队机器人身上装载的摄像头能自动识别对方，自动跟随过去，这也是图形识别技术的应用。

机器人拥有“眼睛”

视觉测试需要反复多次调试

据了解，华工战队今年主要将图像识别运用到了各机器人的自动瞄准、步兵机器人激活大小能量机关、工程和英雄机器人自动取箱、补给机器人自动给子d这4个方面，“今年所有机器人都加载视觉识别程序，例如补给站机器人就是自动识别并跟机器人对接进行补d的”，视觉组队员解释，图像识别技术使机器人的速度和稳定性有很大提升。

然而，为机器人装上摄像头，写入自动图像识别程序后，让它能准确地识别图像并不简单。“因为实际环境与工业试验环境是两回事”，视觉组成员成斌告诉全媒体记者，团队有一个独立的视觉实验室进行机器人视觉测试，测试并非一两次就能完成，需要多次反复调试。因为实际场景的光照强度、光照方向、曝光时间和增益等，都会影响机器人的视觉“能力”。例如在赛场上复杂的光线或者突如其来的光照，都会给机器人战队的视觉系统带来困难。视觉组队员表示，他们需要做足够多的实验测试，模拟实际环境较为充分，“我们会模拟不同的光线情况，将众多的实际情况考虑进去”。

据了解，目前团队所研究的识别技术，优势在于延时低、转换回来的坐标较为精准，这让机器人打击的准确率很高。

让机器像人类一样观察和理解世界

未来：除了图像 还有视频识别

作为机器视觉系统的重要组成部分之一的图像处理应用，相当于人的大脑对系统获取的图像，做出正确判断。除了在摄像头中加入图形识别功能外，据了解，今年华工战队的机器人换上了麒麟970，这个人工智能移动计算平台最大的特点之一是AI场景识别，因为除了CPU外，更拥有具有独立神经处理单元（NPU），AI运算相比CPU处理能效提升50倍，性能提升25倍。据了解，从去年全球科技厂商苹果在iPhone X上使用了具备神经网络引擎的A11仿生处理器后，目前，众多科技厂商的高端处理器都带有了“深度学习”能力，并且集中“火力”在图像识别上。高通、英特尔、谷歌、英伟达等都专门开发针对图像识别的平台。

图像识别，被认为是人工智能科技领域中，除语音交互外，人机交互中的重要手段之一，例如目前消费者们经常在中高端手机产品上看到的人脸识别技术，就是图像识别功能之一。另外，目前众多智能终端拥有AI拍照功能、相册筛选等等，同样是图像识别发挥着重要的作用。

根据科技行业最新的消息称，日前，谷歌抛出了新的黑科技：视频内容识别。通过这一技术，能够识别视频当中的各种动物、物体、风景等内容，例如你要在视频当中搜索一只狗，搜索引擎很快就能为用户找出视频中包括狗的画面。业界解释，其中可以通过图像识别的原理来理解视频识别。实际上，国内有物联网团队亦致力于这一方面，正把图形识别、视频识别的研究用于在城市交通监测当中。

记者观察

科技技术有应用场景，才得以深入发展以及发掘新的研究方向。“华南虎”战队的指导老师、来自华南理工大学机械与汽车工程学院讲师张东认为，只有通过动手实践，知识才能真正掌握，成为有价值有意义的知识。

作为国际性的机器人赛事，机甲大赛并非仅有刺激性与观赏性。纵观整个比赛的机器人竞技模式，除了不同角色的机器人本身拥有不同“含金量”的技术外，更重要的是团队合作、整体战术，以及考验不同角色机器人之间的协同。业内专家表示，多机器人的协同控制在学术圈是研究热点。今年3月在平昌冬奥会闭幕式的“北京八分钟”表演中，我国新松的24台人工智能机器人控制着“冰屏”与24名轮滑演员，配合地面投影不断变幻曼妙舞姿，当中讲求的就是多机协同、人机协同——如果有一台机器人稍有延迟或动作偏差，整个演出都会失败。