图像辨认、AI、无人驾驶、机器人等将来趋向技术，被一班年轻大先生“玩”出新高度。作为国际性的大先活力器人赛事，第十七届全国大学机器人大赛2018RoboMaster机甲大赛日前圆满闭幕，本届大赛共吸引了全世界近200支战队和近万名先生参加，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，仰仗过硬的实力成为卫冕冠军。
每届机甲大赛的最大亮点就是表现高端制造业发展趋向，往年图像辨认的运用成为决胜的重要要素之一。目前，图像辨认是除语音辨认外，人机交互的重要手腕之一。苹果、微软、谷歌、英特尔、华为等企业都纷纷努力于让机用具有深度学习才能，让图形辨认更智能，让计算机、机器人“看”世界。
参赛机器人均由团队亲手研发
往年的RoboMaster（以下简称RM）机甲大赛相似于手机游戏《王者光彩》的形式，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。对战单方经过机器人之间的协同工作、射击等停止对抗，最后“击毁”对方基地或基地血量高者成功，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求操作团队亲身研发的机器人，从一个粗大的零件末尾，焊接、装拼、核心主板装嵌、无人机改装、写程序、调试……到最后完成和操控一支机器人队伍。近日，全媒体记者离开位于华南理工大学五山校区的机器人实验室，外面放置着零件焊接的机器、有数的拆卸工具、排线、电路板等，还有用于写程序的电脑。
要制造如此高比赛级别的机器人，过程是漫长的，阅历有数次反复制造与测试。例如步兵机器人顶端是一个云台，包含了子弹发射器，底部是四个轮子组成、能灵敏转向的“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“独一”步兵机器人，“之前无机器人曾经做出来了，由于只要做出实物，并且达到较为残缺的程度，才能停止测试。虽然比如今这辆愈加小巧和灵敏，但由于车速以及波动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工夫。据引见，制造出一台英雄机器人大概需求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求疾速“取弹”，这是比赛决胜要素之一，“我们的优势就在于英雄机器人取弹快，一次功能取两个弹药箱，工夫在2~3秒之间。”队员李佩佩说。
卫冕“秘籍”：
视觉研发协助机器人自动瞄准更准确
虽然RM大赛每年的规则都有所更新，往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、辨认、发射等项目都是一众强队研讨的方向。
根据赛制，发射出的子弹必须打在对方机器人身上规定的裁判系统地位才算有效——让对方扣掉血量。射击技术的一个核心是机器人射击子弹的弹道要波动与精准，RM官方对子弹的射速有下限规定，每个具有射击才能的机器人的子弹发射口都有一个测速的安装，假如检测到子弹超速就会扣掉血量。所以，参赛队伍都会尽量在限速的状况下做到高速。
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弹的速度均是24~25米/秒，并且一颗子弹都不超过下限。另外，子弹不能卡住“枪管”，若是卡住了就全场都不能发弹了——这亦是众多队伍遇到的难题之一。杨泽霖引见，往年的机器人采用了较多的气动结构，相比用电机而言，前者取弹速度更快，而且也加入了众多的自动辅助技术，例如运用相机自动对位，相比人工对位，前者愈加波动、准确和疾速。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辨认对方，自动跟随过去，这也是图形辨认技术的运用。
机器人拥有“眼睛”
视觉测试需求反复多次调试
据了解，华工战队往年次要将图像辨认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弹这4个方面，“往年所无机器人都加载视觉辨认程序，例如补给站机器人就是自动辨认并跟机器人对接停止补弹的”，视觉组队员解释，图像辨认技术使机器人的速度和波动性有很大提升。
但是，为机器人装上摄像头，写入自动图像辨认程序后，让它能准确地辨认图像并不简单。“由于实践环境与工业实验环境是两回事”，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停止机器人视觉测试，测试并非一两次就能完成，需求多次反复调试。由于实践场景的光照强度、光照方向、曝光工夫和增益等，都会影响机器人的视觉“才能”。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，他们需求做足够多的实验测试，模拟实践环境较为充分，“我们会模拟不同的光线状况，将众多的实践状况思索出来”。
据了解，目前团队所研讨的辨认技术，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了解世界
将来：除了图像还有视频辨认
作为机器视觉系统的重要组成部分之一的图像处理运用，相当于人的大脑对系统获取的图像，做出正确判别。除了在摄像头中加入图形辨认功能外，据了解，往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场景辨认，由于除了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，功能提升25倍。据了解，从去年全球科技厂商苹果在iPhoneX上运用了具有神经网络引擎的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”才能，并且集中“火力”在图像辨认上。高通、英特尔、谷歌、英伟达等都专门开发针对图像辨认的平台。
图像辨认，被以为是人工智能科技范畴中，除语音交互外，人机交互中的重要手腕之一，例如目前消费者们常常在中高端手机产品上看到的人脸辨认技术，就是图像辨认功能之一。另外，目前众多智能终端拥有AI拍照功能、相册挑选等等，异样是图像辨认发挥着重要的作用。
根据科技行业最新的音讯称，日前，谷歌抛出了新的黑科技：视频内容辨认。经过这一技术，可以辨认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，其中可以经过图像辨认的原理来了解视频辨认。实践上，国内有物联网团队亦努力于这一方面，正把图形辨认、视频辨认的研讨用于在城市交通监测当中。
记者观察
科技技术有运用场景，才得以深化发展以及发掘新的研讨方向。“华南虎”战队的指点教师、来自华南理工大学机械与汽车工程学院讲师张东以为，只要经过动手实际，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形式，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、全体战术，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讨热点。往年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——假如有一台机器人稍有延迟或动作偏向，整个演出都会失败。 |
