2020年9月美國計算機社區(qū)聯(lián)盟（CCC）發(fā)布第四版《機器人路線圖：從互聯(lián)網(wǎng)到機器人》（以下簡稱“路線圖”），探討了機器人在未來5年、10年和15年作為關(guān)鍵經(jīng)濟促進者的使能作用，尤其是在制造、醫(yī)療和服務行業(yè)。本版路線圖基于對第三版路線圖進展的審查和評估進行了更新，總結(jié)了既定的主要社會機遇、待解決的相關(guān)挑戰(zhàn)以及需要采取的措施，包括技術(shù)創(chuàng)新及其采用和政策措施兩方面，以確保美國在機器人技術(shù)領(lǐng)域的持續(xù)領(lǐng)先地位。

在美國計算機社區(qū)聯(lián)盟（CCC）的支持下，2009年工業(yè)界和學術(shù)界聯(lián)合制定了首份《機器人路線圖：從互聯(lián)網(wǎng)到機器人》，促成了美國國家機器人計劃（NRI）的設立。2013、2016年在美國國家科學基金會（NSF）和CCC的支持下，路線圖進行了修訂。新版路線圖總結(jié)了制造業(yè)、生活質(zhì)量、物流、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、安全、運輸?shù)绕邆€領(lǐng)域的社會驅(qū)動力，提出了成本、高混合度、安全性、易用性、響應時間、魯棒性等六個方面的挑戰(zhàn)，最終將挑戰(zhàn)映射到架構(gòu)與設計實現(xiàn)、移動性、抓取和操作、感知、規(guī)劃和控制、學習和適應、人機交互、多機器人協(xié)作等八個機器人研究領(lǐng)域，突出了在新材料、集成傳感、規(guī)劃/控制方法等方面的新研究內(nèi)容以及多機器人協(xié)作、魯棒計算機視覺識別、建模和系統(tǒng)級優(yōu)化方面的新研發(fā)內(nèi)容。

一、機器人的架構(gòu)和設計實現(xiàn)

機器人技術(shù)逐步從傳統(tǒng)帶有離散感知/驅(qū)動關(guān)節(jié)和集成控制器的低自由度的剛性連桿架構(gòu)邁向具有分布式/集成式多模態(tài)傳感/驅(qū)動的可變拓撲重構(gòu)高自由度系統(tǒng)。機器人在現(xiàn)實環(huán)境中成功應用的核心要求包括：半自主操作、對環(huán)境的持續(xù)適應、數(shù)據(jù)驅(qū)動的學習和控制以及能效和零停機，具體研究方向包括：（1）重構(gòu)網(wǎng)絡-物理系統(tǒng)架構(gòu)；（2）解決分布式異步復雜系統(tǒng)中模/數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)字接口設計挑戰(zhàn)；（3）實時機器人數(shù)字信息架構(gòu)；（4）集成傳感/執(zhí)行、機械和控制的多功能模塊；（5）新材料范式：柔性材料；（6）新的制造技術(shù)：增材制造。

表1 未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標

二、機器人的移動性

腿是機器人在許多環(huán)境中最有效的移動解決方案，目前有四足機器人和兩足機器人，后者對人類來說有更廣泛的適應和協(xié)作空間。足式機器人技術(shù)的研發(fā)可以衍生出康復機器人和外骨骼等副產(chǎn)品，同時其物理驅(qū)動機制具有一定的普適性。足式機器人在移動操作平臺方面仍處于起步階段，且需要配備更輕、更小、更低能耗的感知和計算包。

未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標：

（1）未來5年目標：足式機器人可實現(xiàn)3英尺降落后正常運作，水平運作可達到0.8m每秒的行進速度，在平整地面環(huán)境可續(xù)航5h以上。它具有實時感知、映射和推理能力以實現(xiàn)自主導航。

（2）未來10年目標：足式機器人可實現(xiàn)滾落后正常運作。給定一個近似的環(huán)境地圖，它可以自主且強健地合成和執(zhí)行給定的移動和操作任務，如搬運碎片以搜尋幸存者。

（3）未來15年目標：人形機器人可以在完全非結(jié)構(gòu)化、動態(tài)環(huán)境中自主且強健地運作。

三、機器人的抓取和操作

一些研究團隊和公司正在探索機器人抓取的新方法，抓取不熟悉對象的方法目前可分為3D模型、硬件設計、演示學習、強化學習四類。機器人抓取的新方法是基于物理或模擬數(shù)據(jù)的訓練學習，未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標如下：

（1）未來5年目標：生產(chǎn)出廉價的機器人夾持器能夠從雜物箱中抓取新奇的剛體，其可靠性接近人類，并將應用于電子商務和制造業(yè)中。

（2）未來10年目標：生產(chǎn)出廉價的機器人夾持器能夠從雜物箱中抓取大量剛體和柔體，其可靠性超過人類，能夠精準定位并從箱子中提取特定的目標物體。

（3）未來15年目標：生產(chǎn)出各式各樣的機器人夾持器，可靠地從雜物箱中抓取任何剛體或柔體，但不包括形狀極端不稱的物體，如蘋果耳機。

機器人操作方面的發(fā)展方向是完全沉浸式、具有觸覺的臨場感以及多模態(tài)傳感器反饋，未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標如下：

（1）未來5年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的簡單機器人手，能夠執(zhí)行抓握調(diào)整或簡單物體再抓握。

（2）未來10年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的中度復雜的機器人手，能夠執(zhí)行動態(tài)抓握調(diào)整和再抓握。

（3）未來15年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的高度復雜的機器人手，其密度和靈敏度接近人類，能夠高速全手抓取新奇物體并精細控制；其技能和可靠性接近人類，可以執(zhí)行靈巧的操作任務。

四、機器人的感知

計算機視覺技術(shù)發(fā)展迅速，觸覺技術(shù)也有一定的進展，其它感知技術(shù)進展有限。機器人技術(shù)在可靠性和速度方面對計算機視覺提出獨有的挑戰(zhàn)，需要推進的關(guān)鍵技術(shù)包括：（1）從觀察視頻活動推進到主動執(zhí)行類似任務；（2）主動感知；（3）復雜、高維度推理；（4）開放性（Open-world Performance）；（5）與其它系統(tǒng)的集成性；（6）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖像端到端強化學習與可遷移性之間的權(quán)衡。

五、機器人的規(guī)劃和控制

未來的機器人將需要更先進的控制和規(guī)劃算法，能夠處理不確定性和自由度更大的代理系統(tǒng)。在過去，控制和規(guī)劃被認為是兩個單獨問題，而現(xiàn)在控制和運動規(guī)劃越來越需要綜合處理。相關(guān)的技術(shù)方向包括：不確定環(huán)境下的任務和運動規(guī)劃，抓握規(guī)劃和操作，復雜和動態(tài)環(huán)境下的自主規(guī)劃和約束控制，高維、高動態(tài)和混合系統(tǒng)的控制，自主性平滑可調(diào)的規(guī)劃和控制。

六、機器人的學習和適應系統(tǒng)

未來機器人將面臨成千上萬種不同的任務，需要自己或在人類的幫助下學習和適應。未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標如下：

（1）未來5年目標：在傳統(tǒng)機器人平臺中引入機器人學習、持續(xù)改進機器人在相當受限的環(huán)境中執(zhí)行特定任務的性能。

（2）未來10年目標：通過新材料和架構(gòu)，微型/大型機器人和機器人數(shù)量來提升機器人平臺的多樣性，要求機器人學習應對日益增長的復雜性；開發(fā)大規(guī)模、實用的數(shù)據(jù)集、基準等。

（3）未來15年目標：機器人在協(xié)作環(huán)境中無縫操作。

七、多機器人系統(tǒng)

多機器人系統(tǒng)已成功應用于制造業(yè)、倉庫管理、災害監(jiān)測、建筑和農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，但在分布式控制與決策、分散/集中混合機制、異構(gòu)機器人團隊、多機器人系統(tǒng)的通信和傳感等方面面臨著諸多挑戰(zhàn)。

未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標如下：

（1）未來5年目標：自動生成分布式控制算法，在分布式控制和決策方面取得重大進展，可實現(xiàn)多時間尺度處理，互操作處理，多維度（功能、空間和時間）處理，形成權(quán)衡移動、傳感和通信的有效模型。

（2）未來10年目標：在真實環(huán)境中有力地部署大規(guī)模機器人團隊，并且通過云架構(gòu)實現(xiàn)團隊間相互學習和協(xié)作；實現(xiàn)以人為中心的商用群系統(tǒng)；通過動態(tài)團隊組合實現(xiàn)復雜任務的異構(gòu)解決方案；優(yōu)化傳感、移動和通信之間的功耗。

（3）未來15年目標：實現(xiàn)在農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、倉儲和環(huán)境監(jiān)測等多個行業(yè)的商業(yè)化應用和大規(guī)模部署；通過大力部署低成本混合協(xié)作機器人團隊實現(xiàn)真正的“機器人物聯(lián)網(wǎng)（Internet-of-Robotic-Things）”生態(tài)。

八、人機交互

機器人在人機交互方面仍然面臨理解人類、多時間尺度交互、信任度、接受度等諸多問題，具體挑戰(zhàn)包括：交互多樣性帶來的難以客觀評估；缺乏用于人機交互研究的機器人平臺；缺乏來自交互場景的可用數(shù)據(jù)集；缺乏真實世界評估的途徑。

未來5-15年的技術(shù)發(fā)展目標如下：

（1）未來5年目標：機器人能夠可靠地確定與上下文相適應的基本行為和情感表達；機器人能夠在半受控設置下與用戶保持幾個月的互動、學習和適應；增強和交互現(xiàn)實系統(tǒng)，將允許特定場景專業(yè)人員實時利用和操作機器人數(shù)據(jù)；機器人能夠解釋它們的行為，取得人們的信任；通過大規(guī)模研究使人們在很大程度接受機器人；人機交互系統(tǒng)的社區(qū)試驗臺、評估指標，可以直接比較不同方法；在結(jié)構(gòu)化的現(xiàn)實環(huán)境中進行機器人研究測試。

（2）未來10年目標：機器人可以動態(tài)地學習和更新用戶和任務模型，并在半結(jié)構(gòu)化的任務和環(huán)境中處理感知、建模和適應，能夠適應環(huán)境和用戶的合理變化；可以處理對話中的突發(fā)事件，適應用戶狀態(tài)，并在半受控設置下無縫集成社會行為；在半結(jié)構(gòu)化設置下工作一年，并滿足多個用戶需要；能夠模擬人們的期望和事先理解，以提供最相關(guān)的信息來促進信任；共享自主系統(tǒng)可以確定用戶目標，同時不斷調(diào)整和促使用戶支持這些目標并選擇適當?shù)淖灾鞫?；用戶所期望的機器人功能將會部署、應用和測試。

（3）未來15年目標：機器人利用歷史交互信息和公開數(shù)據(jù)來調(diào)整自己的行為以適應個體；人機信任達到人人信任水平；機器人越來越多地出現(xiàn)在日常工作場所、公共場所和家庭中，安全地履行特定的角色和任務；用于機器人接口的編程工具，支持標準、彈性目標，解決安全和隱私問題；機器人可以在半結(jié)構(gòu)化的任務和環(huán)境中感知、建模和適應復雜的用戶行為、動作和意圖，并跨領(lǐng)域和環(huán)境遷移學習；機器人可以在不受控設置下，通過對話和社會交互策略，適應不同的用戶群體；機器人不僅能夠識別而且能夠預測意外事件、用戶錯誤、以及人類協(xié)作者不斷變化的能力，并采取行動防止或最小化其影響；共享自主系統(tǒng)可以集成和融合各種形式的用戶輸入，動態(tài)地為用戶目標和錯誤建模，在必要時改變與用戶溝通的自主度；在幾年的時間里，面對不同能力水平的任意數(shù)量的用戶，機器人將在不受控制的環(huán)境中維持自適應功能；基于已部署系統(tǒng)的長期使用和交互理解，相關(guān)準則和標準將加以完善，使機器人無縫地融入社會，在不受控設置下實現(xiàn)安全、有效和可接受的協(xié)同工作。