在高度不確定的環(huán)境中制定安全路線。一種新技術可以安全地引導自主機器人，而無需精確了解其環(huán)境條件或可能遇到的障礙物的大小、形狀或位置。近日，這個項目的聯(lián)合首席作者中國小伙上了美國麻省理工學院的新聞頭條。這項研究是全球首次突破解決同時存在許多不確定性和復雜安全約束的軌跡規(guī)劃問題的技術，已在IEEE機器人和自動化國際會議（ICRA）上發(fā)表，并獲得杰出論文獎。
麻省理工學院的研究團隊研發(fā)的這項自動駕駛車輛的軌跡規(guī)劃系統(tǒng)，即使在環(huán)境中存在許多不同的不確定因素的情況下，也可以從起點行駛到目標位置。韓位嶠（WeiqiaoHan）是研發(fā)團隊的聯(lián)合首席作者，浙江寧波人，他目前是麻省理工學院電氣工程和計算機科學系以及計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）的博士生。
一艘探索宇宙遙遠區(qū)域的自主航天器穿過一顆遙遠的系外行星的大氣層降落。這輛車以及為其編程的研究人員對這種環(huán)境知之甚少。在如此多的不確定性下，航天器如何繪制出一條軌道，以防止被一些隨機移動的障礙物壓扁或被突然的大風吹離航線？
這項技術，可以幫助這艘航天器安全著陸?？梢允棺灾鬈囕v在高度不確定的情況下繪制出可證明安全的軌跡，其中環(huán)境條件和車輛可能碰撞的物體存在多個不確定性。這項技術可以幫助車輛在隨機移動的并隨著時間的推移改變其形狀的障礙物周圍找到一條安全的路線。即使車輛的起點不明確，并且車輛將移動受到風、洋流或崎嶇地形等環(huán)境干擾，這項技術也會繪制使車輛到達目標區(qū)域的安全軌跡。
聯(lián)合首席作者韓位嶠表示：“未來的機器人空間任務需要有風險意識的自主性，以探索有高度不確定性的偏遠和極端世界。為了實現(xiàn)這一點，軌跡規(guī)劃算法需要對不確定性進行推理，并處理復雜的不確定性模型和安全約束。”
優(yōu)化解算器生成一條風險有界的軌跡，這意味著如果機器人沿著該路徑行走，它與任何障礙物碰撞的概率不超過某個閾值，如1%。由此，他們獲得一系列控制輸入，可以將車輛安全地轉向其目標區(qū)域。
聯(lián)合首席作者韓位嶠還將開發(fā)反饋控制器應用于該系統(tǒng)，這將幫助車輛更接近其計劃軌跡，即使有時偏離最佳路線。他還致力于硬件實現(xiàn)，這將使研究人員能夠在真正的機器人上演示他們的技術。
參與這項研究的另一位聯(lián)合首席作者是美國宇航局噴氣推進實驗室（NASAJPL）研究員、前CSAIL研究科學家AshkanJasour。與Han和Jasour一起登上這篇論文的是資深作者BrianWilliams，他是麻省理工學院航空航天學教授和CSAIL成員。這項研究在IEEE機器人和自動化國際會議上發(fā)表，并獲得杰出論文獎。
