“機器人將會改變世界!”“未來是屬于機器人的!”最近，包括Google Venture在內(nèi)的一些美國硅谷投資機構(gòu)一再重申這樣的言論，然而在通往機器人普及道路并非一帆風(fēng)順。如果以電腦發(fā)展史的思路來看機器人的發(fā)展，目前機器人的硬件本身已經(jīng)發(fā)展到了一定的成熟度，然而并沒有出現(xiàn)一個跨平臺的編程語言能夠讓開發(fā)者方便的為機器人編程。創(chuàng)始人來自CMU和MIT的工業(yè)機器人編程平臺Mujin便希望掃除這一障礙，并在最近獲得了來自日本風(fēng)投公司Jafco和Utec的600萬美元融資。
機器人比1歲小孩還不聽話
事實上，我們所說的機器人都不是“人”，而是一些可以模仿人類行為的機械，在工程師的“調(diào)教”下，他們能夠行走和搬運物體。不過“教”一個機器人走路遠(yuǎn)比教一個1歲的小朋友走路更辛苦，因為機器人的“大腦”一片空白，它的舉手抬足應(yīng)該以何種角度，到怎樣的高度，都需要工程師憑邏輯和經(jīng)驗一一設(shè)定。不僅如此，正如《大眾對機器人技術(shù)都有哪些誤解》這篇文章所言，由于目前并沒有成熟而通用的能對機器人行為進行復(fù)雜行為編程的平臺，機器人工程師不僅需要良好的編程功底，對底層硬件也必須有相當(dāng)?shù)牧私狻Ｒ虼耍@早就了機器人編程人才巨大的技術(shù)門檻和相關(guān)人才的稀缺，所以機器人目前只活躍在少數(shù)領(lǐng)域完成簡單而重復(fù)的動作。
產(chǎn)品生產(chǎn)線便是一個目前有較多機器人部署的領(lǐng)域。比如特斯拉汽車的生產(chǎn)線和富士康的一部分生產(chǎn)線上邊部署了大量的機器人，以特定頻率重復(fù)特定的動作來協(xié)作裝配。相比于人類工人，機器人既不需要休息，也不會因為勞累而降低效率，或產(chǎn)生錯誤，在許多方面比人類裝配工人更有優(yōu)勢。
工業(yè)機器人就容易調(diào)教了?Naive!
但盡管前景良好，機器人目前在生產(chǎn)線裝配的上的運用依然十分有限，除了上文提到的，機器人工程師的巨大技術(shù)門檻導(dǎo)致的人才稀缺，以及高價雇用稀缺人才導(dǎo)致的巨大人力成本外，生產(chǎn)線這個特殊的應(yīng)用場景也會帶來許多額外的問題。
目前最明顯的一個問題便是機器人的運動規(guī)劃。裝配空間是一個復(fù)雜的環(huán)境，機械臂在其中怎樣協(xié)作，怎樣避開障礙物，怎樣更加快速和高效的協(xié)作，都不是簡單的問題。一些我們看起來稀松平常的機器人的動作，往往都是工程師們熬了不知多少個夜晚調(diào)試出來了。而日本公司Mujin則試圖通過其建立工業(yè)機器人的編程平臺來一勞永逸的解決這個問題。
通用機器人編程平臺Mujin
Mujin作為一個工業(yè)機器人的通用編程平臺其實主要做了兩件事，通用和運動規(guī)劃。利用Mujin的編程平臺，程師可以直接控制不同制造商的機械臂規(guī)劃行為，而不必再去學(xué)習(xí)其使用的編程語言或底層的硬件邏輯，降低了學(xué)習(xí)成本;其二則是這不僅是一個高級的編程語言平臺，能將更為抽象的語言編譯為機器語言，更是一個高級的機器人操控平臺，在輸入抽象的行為后能夠自動規(guī)劃機器人的運動軌跡。
上圖是四行Mujin平臺上的代碼，下圖是編譯后機械臂實現(xiàn)的動作
事實上，機器人的運動軌跡規(guī)劃遠(yuǎn)沒有聽上去那樣輕松。在有限的空間中，怎樣避開其他障礙物，怎樣讓機械臂的移動距離最短，怎樣讓機械臂的磨損更小，都需要多名經(jīng)驗豐富的工程師少則數(shù)日多則數(shù)月的調(diào)試。并且機械臂的移動方式往往是反直覺的，為了達(dá)到較優(yōu)的運動軌跡，機械臂時常會做出180°旋轉(zhuǎn)等人類無法實現(xiàn)的動作。
Mujin在機器人運動規(guī)劃方面使用的是目前學(xué)界較為流行的一種叫RRT(Rapidly exploring Random Tree)的算法，簡單的來說便是在三維空間中，隨機產(chǎn)生可以從點a到點b的路徑，再從中取機機器人能夠?qū)崿F(xiàn)且最短最短的路徑。Mujin的CTORosen Diankov的博士導(dǎo)師James Kuffner便是RRT算法的發(fā)明人之一。因此，將裝配車間的三維模型導(dǎo)入在Mujin平臺后，輸入有關(guān)機械臂任何運動指令，Mujin都會直接計算出較優(yōu)的運動軌跡，然后告訴機械臂怎樣運動。并且，算法能夠計算出人類完全無法想象的多維機械臂運動軌跡，比如有7個關(guān)節(jié)的機械臂的運動。
Mujin的愿景
盡管RRT算法聽上去很“暴力”，但這已經(jīng)是目前人類所知的最高效而通用的運動軌跡算法了，并且算法的效率實質(zhì)取決于使用者對其的理解，優(yōu)化，和實行。畢業(yè)于MIT的Mujin軟件開發(fā)總監(jiān)劉歡告訴我，Mujin的目前幾乎可以做到實時運動軌跡規(guī)劃，也就是說，幾乎在輸入指令的同時，機器人便可以展示計算出的軌跡。這樣的計算效率的領(lǐng)先程度，目前幾乎沒有任何其他的大學(xué)實驗室或者商用公司可以實現(xiàn)。
Mujin的團隊由中國、日本、美國、烏克蘭、印度，等多個國家的程序員組成，辦公室坐落在目前世界上工業(yè)機器人運用的最廣泛的日本。Mujin平臺已經(jīng)被部署在了包括佳能，本田，日產(chǎn)等日本企業(yè)的一部分生產(chǎn)線。
目前，一條有20個通用機械臂的生產(chǎn)線對機械臂的成本支出在40~100萬美元，但操控機械臂帶來的人力成本往往是機械臂成本的數(shù)倍。因此，理想情況下，使用少量工程師加上Mujin平臺能為一個條生產(chǎn)線節(jié)省大量的費用，而且因為算法生成的運動軌跡往往比憑工程師經(jīng)驗規(guī)劃的軌跡更為更快速有效，使用Mujin后的生產(chǎn)效率也會得到提高。然而這只是理想情況，在穩(wěn)定的前提下追求高效的大廠商憑什么信任一個初創(chuàng)企業(yè)?對此，劉歡自信的告訴我，“本來我也有些疑問，但他們(日本企業(yè)的代表)真的很有經(jīng)驗，看到Mujin平臺計算出的運動軌跡就知道它在這方面做的更快更高效。”Mujin也因此獲得了來自Jafco和Utec兩家日本風(fēng)投機構(gòu)的的600萬美元融資。
在更長遠(yuǎn)的角度上，Mujin希望能將此平臺推廣到更多領(lǐng)域。可移植的編程語言，和智能的運動軌跡規(guī)劃幾乎是機器人在通往大眾普及道路上必經(jīng)的兩步路。通過提供高級，通用，不用考慮運動規(guī)劃的機器人編程平臺，讓開發(fā)者甚至是普通人都能更好的利用機器人，實現(xiàn)”industrial robots for everyone“便是Mujin對未來的使命與愿景。
對許多科技上的樂觀主義者來說，Mujin正在做一些激動人心的事情，然而這條路在現(xiàn)實中不僅異常繁瑣而且困難重重。但我認(rèn)為Mujin正在做出很好的嘗試：在學(xué)界和業(yè)界的融合中，人類離機器人的大眾化運用又邁進了不知距離的一步。
