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追酷計畫–機器人與人的互動

機器人在舞臺上作秀、表演的時代應該告一段落。我們現在應該關心,應該趕快開發機器人來支持我們的生活,來協助社會或生活上的一些需求。
 
 
 
日本新力公司研發的人形機器人 Sony Qrio,會走路,會跳舞,能與人互動,能辨識人臉,在它上方有 7 個麥克風,倘若有人和它說話,就會把頭轉過去和對方互動。約在五、六年前,人們放了一個機器人到埃及金字塔裡執行探險任務,它的前端有攝影機,身上有操作工具,因為能自主移動,所以進入金字塔以後,除查看牆壁後面或更深層地方是否有傳說中的寶藏外,也順道把附近的情況拍攝下來。

美國 iRobot 公司研發製造的無人駕駛戰鬥車 Stryker,移動速度每小時可達 90 公里以上。這意味著可以把具有良好行動能力的機械人放到戰場上探索敵情,如果裝上武器或許還可以打擊敵人。

機器人學是一門整合電子學、機構學、自動控制學與電腦科學裡相關軟硬體技術的跨領域學科。交通大學電機與控制工程學系師生研究機器人近 20 年,修習「自走式機器人」的學生,每到學期末,要把老師提供的機構與電子材料組裝起來,還要寫電腦程式,以便指揮機器人參加競賽,或做一些令人覺得很能幹的動作。

這類人形機器人必須由 10 多個馬達帶動,每一個馬達都要控制在一個適當的角度,才能結合產生整體動作。然而學生作品中仍不乏令人激賞的佳作,譬如:有一個機器人可以靈活地翻滾、側翻,另一個可以把日本動感歌星濱崎步的舞台動作模仿得唯妙唯肖。

利用電腦程式運動的機器

機器人的最簡單定義是:透過電腦程式做運動的機器,其英文字 robot 源自捷克字 robota。robota 的原意是指:代替人工幫人做事的機器。機器人也有不同種類,凡是能把類似人類或動物智慧表現出來的機器人,統稱為智慧型機器人。這類機器人具備各種可以配合電腦程式運作的感測器,它的電腦程式裡有許多設計好的行為,這是機器人能因應環境變化採取行動的原因,就好像人類或動物能因應環境變化產生行為一樣。

更有些智慧型機器人可以與人互動或具有學習能力,這類機器人的電腦軟體必須更進步才能把事情做得更好,但這只是一個概念,相關研究仍在進行中。

依據使用性質,機器人可分成兩大類,一類是在工廠裡使用的工業機器人,另一類是服務型機器人。後者可再細分成專業用服務型機器人和家用機器人。工業機器人的發展比較早,現在已是一個穩定中求成長的產業。根據國際機器人聯盟(IFR)統計,2007 ~ 2009 年期間,全球工業機器人年平均成長約 5.6%。我國政府對於工業機器人產業的發展也相當熱衷,某些臺灣公司正在思考,希望能像日本公司一樣製造附加價值高的工業機器人,或參與製造與機器人相關的零組件。

而在專業用服務型機器人領域中,用來輔助醫生的機器人已經嶄露頭角,不少大型醫院裡添購的輔助性設備,有些就稱為醫療輔助機器人。一位技術精良的醫生倘若有機器人的輔助,就可使用較少的力氣或在不那麼勞累的情況下為病人動手術,不但能做更多手術,也可以延長為病人動手術的年齡。

至於家用機器人,則是相當受矚目的新興產業。根據國際機器人聯盟統計,截至 2005 年為止,使用的家用機器人已超過 250 萬台,預估 2006 ~ 2009 年會再增加約 500 萬台。這些數據代表一個意義:家用機器人將逐漸走入家庭與辦公室,提供居家照護等服務性工作。

研發居家照護機器人

事實上,家用機器人產業的爆發力已經浮現。日本政府因為認同人形機器人最適合在家庭中使用,所以提供大量經費協助大型機構投入研究。韓國人樂觀地估計,2012 年後,他們的機器人產值可達 2 千 5 百億美元。英國人比較保守,但也估計 4 年內的機器人產值約達 590 多億美元。

上述估算各有各的統計背景,有的只計算最終產品,有的可能把元件和周邊產業計算進去。無論如何,這些龐大數字意味著:這是一個可以帶來很多就業機會和經濟利益的產業。臺灣從 2005 年開始積極發展機器人產業,希望在 2020 年成為智慧型機器人的主要製造國之一。

然而究竟什麼樣的人想購買家用機器人呢?2007 年 6 月在美國佛羅里達州舉行的一場機器人研討會中,有位學者分析指出:40 歲左右的婦女是購買吸塵機器人的主要族群。家庭主婦在 20 多歲到 30 歲結婚後開始操持家務,到 40 歲時逐漸感到操持家務的辛苦而希望有個幫手。由於除草是西方生活的工作事項之一,所以自動除草機器人的產值也預估會逐漸增加,其他如娛樂休閒機器人、伴侶機器人、保全機器人、居家看護機器人等也會逐漸普及。

在上述眾多需求中,交通大學研究團隊以照護獨居老人為目標,研發出居家照護機器人蘿拉(Robot of Living Aid, RoLA)。蘿拉能偵測老人的跌倒狀況,能主動巡航至老人身邊提供協助,能追蹤人臉,還能以無線網路傳輸方式即時地把影像傳給家人及醫師,使老人得到及時的援助。不過這些服務必須整合一些技術。首先,蘿拉必須是一個具有自主移動能力的機器人。其次,蘿拉所在的環境必須是一個預先布建感測器網路的環境。第3,老人身上必須佩戴人體姿態感測器。

透過人的聲音與人互動

如果從組成角度看,機器人可分成 3 個組成要素。第1是感應器,唯有透過攝影機、麥克風、紅外線感測器、超音波感測器、雷射掃描儀等感測器,機器人才能接收外界資訊,知道環境狀態。例如,透過環狀超音波感測器偵測與物體之間的距離後,機器人會朝沒有障礙物的空間移動。又如,在交通大學任教的胡竹生教授,把他的陣列麥克風研究成果整合到機器人上邊,利用環形麥克風陣列及訊號處理線路,可以計算得到聲源方向的資訊,也可以濾除環境中的雜訊。因此如果不是人的聲音,機器人不會理睬,只有人的聲音機器人才有反應。換個方式說,機器人能透過人的聲音與人互動。

計算是機器人的第2個組成要素,透過微電腦、微控器、數位訊號處理器,或一些嵌入式軟硬體,可以計算出機器人該執行哪些動作。譬如抓取物件時,攝影機要先找到物件,要計算物件與機器人的關聯性,才能決定角度、輪子速度,然後朝物件靠近,靠近時還要知道在什麼時候抓取最恰當。

另一個情況是,機器人與人互動時,必須知道人臉在哪裡。在計算的時候,機器人上方的攝影機有一個座標系統,機器人本身有一個座標系統,人的視界也有一個座標系統,當機器人追蹤一個人或一個物件時,攝影機會得到一個座標值,還會透過人的視界上的命令對這個目標產生一個互動或一個操作行為,在過程中會產生許多計算,因此背後就有一大堆程式需要撰寫。

當然研究者也希望機器人能提供一些與人互動的行為,在心情不好的時候,機器人可以嘗試安慰,如果發生異狀,機器人能夠提供協助。因為要與人互動,所以必須具備辨識喜、怒、哀、樂等臉部表情的機制。研究人員以生氣、快樂、中性、悲傷、驚訝等 5 種面部表情為主,透過辨識器,使用「支持向量機」理論,令機器人在兩種表情中挑選比較像的一個,然後再與另一個表情做比較挑選。如此經過多次的比較與挑選後,就能把最接近事實的臉部表情挑選出來。

機器人行為是仿生物行為

組成機器人的第3個要素是致動器,如直流馬達、RC Servo(平常用於遙控飛機)、油氣壓等,有了致動器以後才能產生運動。對於機器人行為的控制,有一個 BBR(behavior based robotics)理論認為:我們賦與機器人很多行為,這些行為都是仿生物行為。意即看到動物的一些簡單行為,把這些行為累積起來就可以做出複雜動作,產生複雜行為。

可是仍有一個問題:機器人能夠閃躲障礙物,也能抓取物件,如果機器人接收到同樣的影像與資訊時,它該閃躲還是抓取物件呢?我們對於機器人的需求必定是多功能性的,機器人如何因時因地選擇它的行為,這是科學家正在努力研究的議題。

回頭談談機器人蘿拉。蘿拉提供的居家照護服務,必須在「布建 Zigbee 無線感測網路系統」的環境中才能運作。Zigbee 網路是一個 2.4G 赫茲的無線感測網路,因此老人與機器人身上必須各佩戴一個 Zigbee 感測器模組,才能使得老人的訊息與環境資訊全部集中在機器人身上。在這個環境中,交通大學研究團隊以自行研製的模組與感測器連結,並以無線訊號強度設計其定位感知功能。因此機器人只需連上無線網路,便能獲得居家照護訊息。

老人身上佩戴的感測器模組稱為「人體姿態偵測模組」,這也是交通大學研究團隊研發的產品之一,裡面包括 Zigbee 晶片、微控器,以及 3 軸加速度感測器。3 軸加速度感測器可用來量測加速度訊號,然後再從訊號中分離出「靜態加速度」與「動態加速度」。從靜態加速度(由重力加速度產生)的值,可以研判老人是坐著、站著或躺著;從動態加速度的值,可以分析老人是跌倒、走路或正在上下樓梯。而以這套加速度量規偵測跌倒資訊的成功率達 93%,且這個模組可以繫在腰際,不致產生被監視的感覺。

機器人時代已經來臨

總而言之,在 Zigbee 無線感測網路系統環境中,可以經由 Zigbee 晶片把偵測到的感測值傳給機器人蘿拉。萬一老人出現狀況,Zigbee 網路立即定位,蘿拉可以即時地透過雷射掃描儀,避開障礙物,移動至老人身邊,還會以攝影機追蹤老人的臉,把人臉影像以無線傳輸方式傳到家人手機或視訊螢幕上。這是一套整合定位、導航、跌倒偵測、視訊會議、視覺追蹤、遠端控制、影像傳輸等多項技術的設計。

機器人之所以吸引我們,主要是它充滿各種可能性,而且具有創造龐大利潤的機會。日本早稻田大學工程學院院長是一位機器人學者,2006 年時他到臺灣科技大學演講,演講結論發人深省:「機器人在舞台上作秀,在舞台上表演的時代應該告一段落。我們現在應該關心,應該趕快開發機器人來支持我們的生活,來協助社會或生活上的一些需求。」這個結論點出了機器人的真正價值,也提醒我們使用機器人的時代已經來臨。

【本文取材自國科會「2007 秋季展望系列演講第3場」交通大學電機與控制工程學系宋開泰教授的演講內容。】
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