機器人的進化源于它們理解其移動空間以及獨立但協作地前進的能力。美國麻省理工學院的盧卡·卡龍 (Luca Carlone) 正在研究這個問題

我們人類認為這是理所當然的，但機器人的空間感知卻并不簡單。對人類來說，幾乎可以立即了解周圍環境，探測有關圖案、物體及其在環境中位置的復雜信息是直觀的，但對機器來說，這是一個非常復雜的問題。不過，有些人正在努力使機器人系統也能做到這一點：麻省理工學院（MIT）的 SPARK 實驗室就是這方面最先進的機構之一。感知、知覺、自主和機器人動力學實驗室 "的主任是航空航天系副教授、美國麻省理工學院信息與決策系統實驗室（LIDS）首席研究員盧卡-卡隆（Luca Carlone）。

卡洛尼出生于意大利，擁有都靈理工大學機電一體化工程專業的學位，多年來一直從事智能機器人系統的研究，并獲得了眾多獎項。

Luca Carlone，“傳感、感知、自主和機器人動力學實驗室”主任，航空航天系副教授，麻省理工學院信息與實驗室首席研究員。決策系統（LIDS）。

特別是，他和他所領導的實驗室的興趣集中在空間感知，或者機器人感知和理解周圍環境的能力。它是人類移動、操縱和互動的關鍵因素。算法和感知系統的最新進展使機器人能夠創建未知環境的大規模幾何地圖并檢測感興趣的物體。盡管取得了這些進步，機器人和人類的感知之間仍然存在很大差距。這就是盧卡·卡龍 (Luca Carlone) 工作的地方，他堅信在這個問題上取得重大進展將對許多行業產生重大影響，機器人在“行業自動駕駛汽車的開發。只有最后一個市場預計將大幅增長：Statista 估計到 2030 年，該市場的規模將從 2021 年的 1060 億美元增至 23,000 億美元。

要點

對于人類來說，機器人的空間感知是本能和自然的，是一個高度復雜的問題，但它是保證它們能夠在最不同的環境中獨立、安全移動的基礎。

美國麻省理工學院的 Spark 實驗室由麻省理工學院教授、意大利人盧卡·卡龍 (Luca Carlone) 領導，正在努力創造條件，使機器人系統能夠依賴盡可能類似于人類感知的空間感知。

由于人工智能技術的采用，許多多機器人系統也帶來了前景：從搜索和救援行動到工業自動化，再到物流和自動駕駛汽車。

機器人空間感知今天取得的進展

正如 MIT 最近發表的一篇文章所報道的，由 Carlone 領導的團隊開發并發布了 Kimera，這是一個開源庫，它允許單個機器人實時構建其環境的三維地圖，標記視野中的不同物體。兩年后的 2022 年，Carlone 和 Jonathan How（SPARK 實驗室和航空航天控制實驗室）的研究小組推出了Kimera-Multi，這是一個更新的系統，其中多個機器人相互通信以創建統一的地圖。這一發現和發表的論文為 Carlone 和 How 及其研究團隊贏得了IEEE Transactions on Robotics Fu King-Sun Memorial Best Paper Award 2023，授予上一年在該雜志上發表的最佳文章。

復雜環境中的機器人運動（Kimera-Multi）

Carlone教授，機器人的空間感知需要考慮哪些方面？

除了相當重要之外，機器人的空間感知也是一個令人著迷的問題，因為我們作為人類解決這個問題的容易程度與機器人解決這些挑戰的強大技術難度相對應。莫拉維克悖論很好地解釋了這一點，該悖論指出：人工智能困難的事情看起來很簡單，而簡單的事情看起來很困難。讓我們想象一下人工智能系統在下國際象棋或圍棋或在很短的時間內為人類解決需要高推理能力的復雜問題的輕松程度。相反，在環境中移動或操縱物體，即使對于孩子來說，這種與生俱來的簡單能力對于機器人來說仍然非常關鍵。