見識機器人摩托車賽車手

Motobot 2.0是一臺全自主摩托車駕駛機器人

美國加州圣克拉門托的雷山賽道是摩托車運動的歷史圣地，這里是美國耗時最長的摩托車比賽——雷山25小時拉力賽的舉辦地。在去年9月，這里舉辦了一次非常特殊的比賽：真人賽車手和機器人賽車手之間的比賽。

在遠處，有一位摩托車手像其他職業(yè)車手一樣熟練地駕車過彎。但是距離靠近后，真實的一幕驚呆了觀眾們：這位車手不是人類，而是一臺就好像剛剛從電子游戲《光環(huán)》（Halo）的場景中走出來的藍色類人機器人。

電子游戲《光環(huán)》設(shè)置的場景是人類和稱作“圣約”的一群外星人之間爆發(fā)的星際戰(zhàn)爭。按照游戲里的情節(jié)，當這臺名為Motobot的機器人停下來后，你會感覺它會自動下車來追殺你。當然，在現(xiàn)實中它還做不到這點。

Motobot 2.0是一臺全自主摩托車駕駛機器人，它可以駕駛一輛雅馬哈YZF-R1M高速行駛。傳奇車手瓦倫迪諾·羅西駕駛的也是這款摩托車。人類操控員只需設(shè)定好Motobot的駕駛激烈度——從0～100%，其余的事情全都由它自行完成，過程類似于比賽支持團隊與人類騎手討論比賽策略。摩托車看上去就是一臺能夠在賽道上迅速超越你的經(jīng)典現(xiàn)代流線型賽車。

9月，Motobot 2.0的開發(fā)團隊在賽道上成功實現(xiàn)了時速200公里的階段性目標（比其前身Motobot 1.0的時速快了50公里）。然而不幸卻又幸運的是（看你角度如何），跑完一圈賽道所用時間仍然比假想敵——瓦倫迪諾·羅西要長30秒。

作為有史以來最為成功的摩托車賽車手之一，羅西共贏得九座世界摩托車大獎賽（Grand Prix World Championships）獎杯。他的最快賽道紀錄是驚人的85秒。Motobot在2017年10月第二次嘗試打破羅西的記錄，不過依舊失敗了。

“我們撞過好幾次車，其中有兩次非常嚴重，”雅馬哈汽車投資公司和實驗室硅谷公司CEO兼董事總經(jīng)理西條浩司說，他同時擔任Motobot項目主管。“事故中沒人受傷，事故時，摩托車和機器人處于對人安全的受控狀態(tài)。在我們開發(fā)測試Motobot的過程中還發(fā)生了幾次低速事故。這些事故都屬于探索未知科技領(lǐng)域時必須付出的代價。”

日本摩托車制造商雅馬哈公司于2014年啟動了Motobot項目，并給它打上了“登月”項目的標簽。“登月”項目是指具有前瞻性、探索性和突破性，但卻在短期難以盈利的研發(fā)項目。

雅馬哈的最初想法是開發(fā)一臺“能自主駕駛摩托車的類人機器人”，并與SRI國際研究所合作實現(xiàn)這一目標。始建于1946年的SRI全名為斯坦福研究所，一直處在硅谷科技研發(fā)的最前沿。研究所曾經(jīng)的開發(fā)成果包括蘋果語音助理Siri、計算機鼠標和能夠在自然災(zāi)害后協(xié)助救災(zāi)的Proxi等類人機器人。早在1966年，他們就制成了能夠感知周圍環(huán)境并做出推理的可移動機器人。

“為什么要開發(fā)一臺摩托車機器人？”西條浩司自問。“因為這難度很大，并且從未有人成功過。”

“要開發(fā)出時速200公里級別的自主摩托車機器人要求高精度與高速度的計算能力。每次計算必須在千分之一秒內(nèi)完成，哪怕一個微小的錯誤也會被急劇放大，并且超出Motobot自我校正的能力范圍。”

“大多數(shù)人類車手都沒有在如此高速下駕車的經(jīng)驗，因此我們認為這一目標足以證明，Motobot的能力超過人類。只要能打敗羅西，就能明確證明Motobot的能力能夠超越人類。”

Motobot項目工程師的目標是在賽道速度上打敗知名車手瓦倫迪諾·羅西，但截至目前這個目標還未實現(xiàn)

Motobot 2.0 的開發(fā)團隊曾經(jīng)開發(fā)過其他類人機器人，例如行走機器人Durus

對機器人工程師、SRI國際研究所Motobot項目主管布萊恩·福斯特而言，項目的另一個目標在于“了解如何才能成為一名偉大的賽車手。”

“具體而言，賽車手如何感知牽引力、實現(xiàn)摩托車功率輸出最優(yōu)化、并在摩托車超出穩(wěn)定極限后校正恢復(fù)，”他說。“使用一輛未經(jīng)改裝的普通摩托車很重要，也能為人機大戰(zhàn)打造一個公平的基礎(chǔ)。”

這一規(guī)則意味著，設(shè)計師必須克服外形尺寸、控制機器人運動的促動器的型號、傳感器位置以及其他對于特制車輛而言不成問題的限制性因素。沒錯，設(shè)計師把Motobot固定在了摩托車上，但是它的手卻仍然需要抓牢并扭動油門開關(guān)。

另一方面，由于機器人不在開放公路上行駛，因此它無需像自主駕駛汽車那樣使用攝像頭或激光進行導航，而是使用GPS或IMU（慣性導航系統(tǒng)）導航，這兩種導航技術(shù)常常用來控制無人機和衛(wèi)星。

然而，工程師們必須克服很多挑戰(zhàn)，才讓機器人能夠駕駛摩托車在賽道上高速安全地飛馳。

“我們最初面對的挑戰(zhàn)就是平衡控制器，”福斯特說。“我們必須教育Motobot如何在車身嚴重傾斜——傾角從0到50度，時速五公里到200公里以上的情況下保持平衡，它必須能夠迅速而精確地調(diào)整側(cè)傾角。隨著最終的高性能版本接近完成，控制算法也必須不斷優(yōu)化。”

“同樣，路線跟隨算法必須在高速直線道、緩彎道、急彎道、急加速和急減速等條件下正確運行。開發(fā)能夠適應(yīng)如此復(fù)雜極端條件的控制器是一項巨大的挑戰(zhàn)。”

“我認為最大的挑戰(zhàn)在于：在不翻車的前提下尋找性能極限，”福斯特說。“為了改進算法，我們需要不斷測試性能極限，從而了解哪些地方需要改進。如果我們超過極限，就必然會翻車，毀掉一切。如果我們過于保守，了解的就必然有限，也很難進步。這是一個不斷測試風險平衡的游戲。”

盡管Motobot被固定在摩托車上，但它仍然需要像人類車手那樣緊握并扭動油門手柄

為了降低風險，福斯特和他的團隊把Motobot帶進實驗室進行極端復(fù)雜的仿真試驗，模擬在賽道上剎車和換擋等操作。各個傳感器每秒可把數(shù)百條數(shù)據(jù)輸入模擬器。

“我們最終發(fā)現(xiàn)，任何模擬器也無法完美復(fù)制真實的賽道，因此我們?nèi)匀恍枰谫惖郎线M行大量測試，并且有效控制賽道風險。”福斯特說。

西條浩司認為，正是由于“學習成本“的存在，我們才從未看到過人工智能在賽道上擊敗人類賽車手的新聞。

“最大的問題在于學習成本，不僅包括財務(wù)成本，還包括時間和各類資源。”他說。“AlphaGo等棋類人工智能因為沒有翻車被毀的風險，所以能很快學會如何下棋，如何獲勝。我相信在它最終戰(zhàn)勝人類頂級圍棋手之前必然曾經(jīng)經(jīng)歷過數(shù)百萬次的失敗。”

“而Motobot的學習成本則更加高昂，修復(fù)破損的機器人需要花費很長時間。因此，我們每次測試都需要十分謹慎小心。”

Motobot可能需要裝備噴氣發(fā)動機才能戰(zhàn)勝羅西。

“我們反復(fù)討論比賽極限在哪里。”機器人專家、機器人設(shè)計事務(wù)所‘墨菲設(shè)計主任史蒂芬·墨菲說。他曾經(jīng)擔任Motobot項目一期機械設(shè)計師，并曾為SRI國際研究所設(shè)計其他類人機器人，其中包括行走機器人Durus。“盡管不允許使用噴氣發(fā)動機，但機器人可以進行空氣動力力學優(yōu)化。我們認定，由于Motobot的雙手仍然需要緊握車把，因此通過機械手段把它固定在摩托車上不算作弊。”

“項目開始時，控制Motobot就像是在玩電子游戲，”他說。“你需要設(shè)定好速度，并告訴他你想去的方向。最后當我離開時，它已經(jīng)成為自主機器人。”他認為，如果從零開始設(shè)計一臺雙輪自主機器人，打敗羅西就會更容易。“不，我們沒打敗過羅西。為什么不這樣做呢？因為我們需要解決更難的問題，”他說。“有數(shù)百個不同變量需要考慮。理論上你能設(shè)計出一臺使所有參數(shù)都最優(yōu)化的機器人，但實際中難度會更大。”

Motobot未能打敗羅西，這無疑沒能讓工程團隊為之歡欣鼓舞，但同時也使他們獲得了重要的發(fā)現(xiàn)。似乎Motobot的未來取決于它的兩條腿。Motobot和大多數(shù)類人機器人不同的是，它還不能行走。但是未來的版本將會自動走到摩托車旁并像人那樣上車。

致力于解決當前問題的自動化技術(shù)設(shè)想將隨著研究和實驗的發(fā)展成為現(xiàn)實。例如，在未來，發(fā)展中國家可能會使用類似Motobot的類人機器人操控拖拉機和挖掘機，屆時，還將有價格昂貴的新型自主化拖拉機和挖掘機問世。

SRI國際研究所正與智力礦業(yè)企業(yè)Enaex合作開發(fā)一種名為“Robominer“造型怪異的遠程遙控機器人。它擁有與類人機器人相似的腦袋、兩條手臂和軀干，所不同的是它同時還有四只輪子。

在西條浩司眼里，Motobot是否取得了成功？“它還在路上。我們在過去三年有了很多發(fā)現(xiàn)，這些發(fā)現(xiàn)會運用到未來產(chǎn)品的開發(fā)中。我們的業(yè)務(wù)取得巨大成功的潛力很大，”他說。“我們的發(fā)現(xiàn)十分獨特，可以說沒有Motobot就不會有這些發(fā)現(xiàn)。我們正在積極開發(fā)Motobot 3.0。請靜候佳音。”

羅西，你的記錄保持不了多久了。（摘自英國廣播公司新聞網(wǎng)）（編輯/細辛）