太空機器人2.0:智能型火星車將可以自主決策(組圖)

750) this.width=750' src=http://space.wenxuecity.com/gallery/others/IT/2009/0922/20099221419.jpg onclick=document.location='http://uku.com'>

美國宇航局的下一代火星車-好奇號

750) this.width=750' src=http://space.wenxuecity.com/gallery/others/IT/2009/0922/200992214250.jpg onclick=document.location='http://pop.'>


新一代太空機器人的自主決策能力更強,可以更為獨立地完成複雜的任務


750) this.width=750' src=http://space.wenxuecity.com/gallery/others/IT/2009/0922/200992214346.jpg onclick=document.location='http://uku.com'>

雖然這些自動係統越來越先進,但若想成為像科幻作品描述的那種有意識的機器人,還有很長的路要走

  新浪科技訊北京時間9月22日消息,據《新科學家》雜誌報道,目前,各國探索太空的熱情日趨高漲,美國宇航局也在加緊開發新一代機器人探測器----月球車和火星車,也就是所謂的“太空機器人2.0”,新一代太空機器人的自主決策能力更強,可以更為獨立地完成複雜的任務。

  利用漫遊車探索遙遠世界

  有東西在動!塵土中一動不動的兩個機器人發現了異常情況,其中一台六輪機器人將信號發給另一台停在岩石斜坡上的機器人。它們會拍照然後將信息發回任務控製中心呢?時間有限,它們還有一大堆工作需要完成,而且能量儲備也在一點點耗盡,兩個機器人必須在幾秒鍾內做出決定。它們該怎麽辦?

  今天,任務控製中心距離兩個機器人隻有10米----它們都在位於加利福尼亞州帕薩迪納的美宇航局噴氣推進實驗室的一個車庫裏。工程師可以隨時走進來,糾正機器人的錯誤。如果此次實驗取得成功,兩個機器人發現異常情況後,能夠自行決定將圖像傳回基地,那麽科學家距離實現美國宇航局未來目標又前進了一步,即利用智能太空探測器探索遙遠世界,在很少或根本沒有控製人員幫助的情況下,尋找水或生命跡象。

  美宇航局多年前便同其他太空研究機構一道,對這種自主任務進行了嚐試。例如,1999年,美宇航局“深空1號”探測器利用智能導航係統尋找一條通往一顆小行星的道路——這一行程長達6億公裏。

  從2003年至今,美宇航局“地球觀測1號”(EO-1)衛星上的一套自動控製係統便開始繞地球旋轉。它協助“地球觀測1號”衛星發現火山噴發和災難性洪水,以便讓這顆衛星可以拍攝到這些事件,將照片傳回地麵控製中心供科學家研究。今年10月左右,一套經過升級的最新智能軟件將上傳至美宇航局的一部火星車上,進一步提升其自我決策能力,令它可以獨立尋找不同尋常的岩石結構。

  這一構想不是為了徹底讓機器人擺脫科學家對其控製。不過相比以前,將機器人送入太空第一次變得如此容易,而且費用大大降低,所以,何不讓它們變得更有效率呢?此外,機器人距地球基地越來越遠,使得通過地麵人員對機器人進行遙控變得越來越不切實際,因為指令從地球到達火星可能需要20分鍾,而到達木星的幾顆衛星更是長達一個小時。在這種情況下,我們應該開發什麽樣的機器人呢?

  首先,應該建造可以獨立導航,對意外事件迅速做出反應、甚至在關鍵零部件失靈仍能繼續工作的機器人。其次,訓練行星機器人去發現岩石中的骨骼化石,而像將活細胞同土塊區別開來這樣的任務更是小菜一碟。美宇航局“機遇”號和“勇氣”號是最接近具有大腦的太空機器人目標的兩部火星車,盡管如此,它們的能力仍相當有限。自2004年1月著陸火星以來,它們不得不處理六項重大技術故障,比如存儲模塊發生故障,車輪陷進沙土等。“機遇”號和“勇氣”號目前仍在火星上工作,將重要的地質數據傳給地麵任務控製中心的工程師,後者可以遙控對它們進行維修。


 依賴控製人員幫助

  美宇航局噴氣推進實驗室人工智能部門主任史蒂夫·陳(Steve Chien)表示,事實上,“機遇”號和“勇氣”號隻能獨立從事一些簡單的工作,比如,從A點移動到B點,停下來拍個照。此外,它們可以獨立發現雲團和稱為塵卷風的小塵暴,還能保護自己免遭意外損壞的傷害——遠離陡峭的山坡或大塊岩石。至於更為複雜的工作,它們隻能依賴於地麵控製人員的幫助。

  這便是太空機器人的重大缺陷。美宇航局第一個火星漫遊車“旅居者”號(Sojourner)在1997年的任務期間僅僅移動了100米,而“機遇”號和“勇氣”號迄今行程已達24公裏。在火星表麵行進過程中,它們拍攝了很多地形地貌照片,但仍不能對這個紅色星球做出全麵的探索。資深電腦專家、美宇航局噴氣推進實驗室自動科學開發小組成員塔拉·埃斯特琳(Tara Estlin)說:“每發射一個探測任務,我們在火星表麵都會走得更遠。可有誰知道我們錯過了哪些有趣的東西呢?”

  美宇航局並不期望由火星漫遊車去記錄下它們看到的一切事物,然後將其全部發回地麵。它們畢竟沒有從事這項工作的足夠能量、帶寬和時間。噴氣推進實驗室的科學家花費十年心血開發出一套新軟件,令火星漫遊車可以分析它們拍下的圖像,獨立決定哪些地質特征值得深入探究。實現這一目標的關鍵是一套名為 OASIS的軟件包,即機載自動科學調查係統。

  按照科學家的構想,在漫遊車每天動身以前,地麵控製人員會給OASIS軟件包上傳指令,使漫遊車按指示對重點目標進行探測。這個目標可能是漫遊車視野中最大塊或最蒼白的岩石,或是由火山噴發留下的有尖角的岩石。接下來,隻要漫遊車一拍照,OASIS軟件包即通過特殊的運算公式對視野裏的所有岩石進行甄別,挑選出指令名單中的那些目標。OASIS軟件包不僅可以告訴漫遊車哪些特征會令科學家感興趣,還知道它們的相關價值:相比於表麵粗糙的岩石,更應該對可能遭到水腐蝕的表麵光滑的岩石展開研究,這有助於漫遊車決定下一步該做什麽。

  麵臨現實問題考驗

  但是,科學家還需要考慮一些實際問題。當漫遊車在崎嶇的表麵探索的時候,它們必須時刻清楚是否有足夠的時間、能量和存儲空間繼續前進。於是,美宇航局噴氣推進實驗室的研究團隊開發了另一套可以規劃和製定活動日程的新軟件。

  據悉,這套軟件可以幫助漫遊車安排活動順序,以便它們可以安全地實現既定目標,沿途做出必要的日程更改。例如,在經過次優目標時,漫遊車會決定是對其拍攝6張照片,還是拍攝幾米外的更有趣的目標,因為完成後一個任務會消耗更多能量。

  為何要在那裏停下來呢?OASIS軟件包可以令漫遊車獨立識別最高優先目標,噴氣推進實驗室的研究團隊決定開始下一步:讓漫遊車駛向令其感興趣的目標,利用其攜帶的傳感器近距離展開探測。為了做到這一點,埃斯特琳及其同事不使用OASIS軟件包,相反,他們利用該軟件包的數據,創建一個名為“搜集優先科學目標自主探索”(Autonomous Exploration for Gathering Increased Science,簡稱AEGIS)的新控製係統。這套係統在噴氣推進實驗室的測試中取得了成功,計劃在9月下旬傳輸到“機遇”號探測器。

  一旦AEGIS係統載入,“機遇”號就能獨立用其高清晰相機拍照,將數據傳回地麵,供地麵人員分析——這將是電腦軟件首次可以對在另一個世界表麵的裝置進行控製。埃斯特琳說,這僅僅是個開始,例如,噴氣推進實驗室和衛斯理大學的研究人員已聯手開發出一套智能探測係統,可以讓漫遊車獨立實施基礎科學實驗。在這種情況下,它的任務就是識別外星球岩石中的特定礦物質。

  這套探測係統由兩個“支持向量機”(SVM)控製的自動化分光計(類似人工神經網絡的裝置)組成,已經應用於“地球觀測1號”衛星上。新型支持向量機利用分光計進行測量,然後將測量結果同含有數千種礦物質光譜的機載數據庫進行比較。去年,研究人員在《國際太陽係研究》(ICARUS)雜誌上發表了他們的研究成果。該研究結果表明,即便在複雜的岩石混合物中,他們的支持向量機幾乎每次都能自動識別黃鉀鐵礬的存在。黃鉀鐵礬是一種同熱水泉有關的硫酸鹽礦物質。

  研究項目無果而終

  雖然這些自動係統越來越先進,但若想成為像科幻作品描述的那種有意識的機器人,還有很長的路要走。在科幻作品中,機器人可以講話,有各種感覺,還能識別新生命形式。史蒂夫承認,眼下,我們確實不能讓機器人具有“新奇探測能力”,即在一堆岩石中挑選出具有特別形狀的骨骼,更別提讓它們發覺活的生物了。

  從理論上講,像冰晶和活細胞這樣結構複雜的自然物體的外形能以電腦編碼的形式被描述出來,並嵌入軟件庫。接下來,機器人隻需要用某些傳感器對其拍照,比如具有足夠放大倍率的顯微鏡,輕鬆完成整個任務。事實上,確認細胞是一項頗具挑戰性的技術,因為細胞的特征或許難以捉摸。1999年,美宇航局資助了一個雄心勃勃的研究計劃,試圖發現外形、對稱性或一係列組合特征這樣的具體簽名,是否是識別和歸類結構簡單的生物的關鍵。

  按照這一研究計劃,科學家希望創建一個包括地球例證的大型圖片庫,指導神經網絡去尋找哪些特征。不幸的是,該項目還未發現任何有用信息便匆匆結束。正如簡單的測算不可能提供有關外星生命的確鑿證據一樣,大多數行星科學家都認為,單個機器人探測器的人工智能無論多高,也無法解開所有謎底。於是,噴氣推進實驗室的科學家提出讓各個機器人小組攜手合作,繞外星世界旋轉,在表麵尋找令其感興趣的目標,然後相互通知幫助確定哪些特征值得近距離觀測。

  這一模式仍在進行試驗。2004年以來,從南極洲的艾瑞貝斯峰,到夏威夷的莫納羅亞火山和基拉韋厄山,布設在火山周圍的傳感器一直在密切注視著可能預示火山噴發的突然變化。一旦發現異常信號,它們可以召喚“地球觀測1號”衛星,這顆衛星利用電腦軟件去規劃飛越路線,並對目標區域進行篩選,如果晴空萬裏,它會錄下圖像並進行處理,然後將其發送給地麵控製人員。

  探索任務成敗的關鍵

  今年7月,15套探測器被安設在聖海倫斯山,這是位於美國華盛頓州的一座火山。這些探測器攜帶的傳感器可以監控聖海倫斯山內部狀況,相互溝通實時分析數據,召喚“地球觀測1號”衛星拍照。如果發現地球軌道有異常活動,衛星甚至可以命令這十多套探測器聚焦於某個點。自動探測器網絡可以為太空探索提供大量優勢,比如幫助探測任務覆蓋更大的區域,即便其中一兩台探測器受損或遭到破壞,也能保證任務不會間斷。

  這種方法還提高了數據處理能力,不同探測器攜帶的電腦可以協同作戰,更為快速地處理數據。研究人員逐漸認為,一組組探測器的人工智能最終足以從事幾乎科學家的所有工作,即便是在最遙遠的太空。去年,在發表於《行星與空間科學》雜誌的一篇論文上,一個由美國、意大利、日本三國科學家組成的研究小組提出了利用模糊邏輯(fuzzy logic)控製的自動探測器搜尋外星生命的新戰略。所謂模糊邏輯是在20世紀60年代開發出來的一套算術工具,賦予電腦處理不確定事物的能力。

  他們的計劃涉及三種探測器的使用:具有傳感器的地麵漫遊車,用以發現水和潛在熱源的跡象,比如地熱口;在頭頂漂浮的飛艇,幫助確定研究的最佳地點;拍攝火星表麵圖像的軌道器,與任務控製中心配合,將數據傳回地球。研究小組認為,模糊邏輯是比神經網絡和其他人工智能技術更好的選擇,因為這種方法善於處理不完整的數據或模棱兩可的指令。

  他們還表示,隻要聯合起來,上述三種探測手段的調查和推斷能力同行星科學家不相上下。對火星任務的模擬實驗似乎也證明了這一點:機器人在兩次測試中均得出了與地球學家相同的結論。研究表明,這套係統從事對土衛六和土衛二的探測任務尤其有用,因為在距離地球如此遙遠的星球,自主能力會成為任務成敗的關鍵。

  對目標進行“定點”探測

  在噴氣推進實驗室,當天的機器人自動化實驗即將結束。兩個機器人正在依靠新軟件改善相互之間的協調能力。實驗的目標之一是分析兩個機器人能否捕捉移動目標(這次實驗是一個綽號“小個子”的遙控小卡車)的照片,通過延遲容忍網絡(Delay-tolerant networking)將其傳回“任務控製中心”。延遲容忍網絡是用於數據傳輸的新係統。在未來實施的深空任務中,機器人會在更長距離行進中需要獨立決策能力,因為地麵發送的指令需要一個小時左右才能傳給它們。

  由於行星不停旋轉,會有一段時間沒有任何通訊。延遲容忍網絡依賴於一種“儲存和轉送”方法,這種方法有望為行星探測器和任務控製中心之間的聯係提供更為可靠的手段。網絡中每一節點——無論是漫遊車,還是軌道器——會不斷傳輸信號,直至將信號安全地傳輸給下一個節點。信息以這種方式到達目的地可能會耗費更長的時間,但是,最終結局是好的,畢竟信息會抵達目的地。

  這種辦法看上去奏效了:兩個機器人拍攝的照片均傳送到“任務控製中心”,其中包括對“小個子”的廣角鏡頭和高清晰近照。埃斯特琳對此欣喜萬分。她說:“當我們大熱天站在那裏的時候,一隻蠑螈快速地從岩石爬過。我禁不住想知道兩個機器人是否能捕捉到這個鏡頭。此時,我想火星漫遊車必須在塵卷風和逃之夭夭的兩棲動物之間做出選擇?史蒂夫向我保證,軟件會指示漫遊車根據兩者的相對價值做出優先選擇。我希望它選擇蠑螈。哪怕外星生命有蠑螈一半害羞,我也希望漫遊車可以快速行動起來,把外星生命的照片拍下來。”

請您先登陸,再發跟帖!