卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室的成立旨在為機器人在面對不確定，實時多變，以及可能由人類參與的環(huán)境時，通過數(shù)據(jù)連接和控制單元，實現(xiàn)一種可靠，可驗證和普遍適用的人工智能學習方法。此前，該實驗室的研究主要集中在網(wǎng)聯(lián)汽車和無人駕駛汽車（CAV）上，希望在未來實現(xiàn)節(jié)省燃油、減少交通事故、緩解交通擁堵，還能為老年人、身體有殘障和視覺障礙的人群提供更好的出行服務(wù)，從而重塑地面交通與社會的未來。
近年來，卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室在自動駕駛、網(wǎng)聯(lián)汽車和智慧城市方面的研究成果斐然，得到了國內(nèi)外專家學者的認可，該實驗室曾與Uber，Bosch，Denso和Toyota等知名公司展開過合作，甚至還曾和美國國家科學基金會、交通部、能源部和賓夕法尼亞州匹茲堡市進行過合作。
如今，卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室也將目光放到了日趨火熱的低速無人駕駛板塊上，并對此開展了一系列自主導航機器人領(lǐng)域的研究。
在卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室最新公布的機器人領(lǐng)域自主導航研究成果中，卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室趙鼎教授團隊首先基于松靈機器人提供的SCOUT MINI 機器人平臺，搭建了一個可以實現(xiàn)自主導航的機器人平臺，同時在此基礎(chǔ)上，搭載了其他硬件，包括工控機（Nvidia的計算平臺），激光雷達，雙目相機，以及一款10英寸的觸摸顯示屏（用于人機交互）。
借助松靈SCOUT MINI 機器人底盤配有的開源ROS控制接口和開源ROS Move base導航包，卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室團隊快速構(gòu)建了一個可以在走廊環(huán)境以及工廠環(huán)境自主導航避障功能的實例，并順利進行了測試。
從其網(wǎng)站公布的信息可以看到，用戶只需在觸摸屏上進行操作，即可實現(xiàn)建圖，目標點設(shè)置，機器人定點導航和避障等功能。
以下是公開的詳細測試細節(jié)：
1.SLAM（即時定位與地圖構(gòu)建）
2.PATH PLANNING（路徑規(guī)劃）
3.OBSTACLE AVOIDING（避障）
4.WAREHOUSE ENVIRONMENT（室內(nèi)環(huán)境運行）
5.WAREHOUSE OBSTACLE AVOIDING（室內(nèi)環(huán)境避障）
據(jù)了解，未來卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室趙鼎教授團隊打算基于SCOUT MINI機器人平臺以及松靈提供的Webots仿真模型，搭建一套包含多種動態(tài)物體和多機器人的仿真環(huán)境。基于這個仿真環(huán)境，可以做一些多機器人在動態(tài)環(huán)境下的協(xié)同算法，比如使用強化學習等等。此外，卡耐基梅隆大學 Safe AI 實驗室趙鼎教授團隊還打算利用這個平臺做一些和人行道上送貨機器人相關(guān)的工作。
“我們看重這些研究方向主要是因為這些問題本身具有很大的挑戰(zhàn)性，并且有非常廣泛的應用場景，比如工廠中的智能物流機器人或者送外賣機器人等等”卡耐基梅隆大學Safe AI 實驗室團隊成員劉祖欣表示。
移動機器人開發(fā)需要經(jīng)歷多重難題，開發(fā)人員不僅需要花費大量時間在軟件的融合，還需要為移動底盤、工控機、激光雷達等選型焦頭爛額，對于剛?cè)腴T移動機器人開發(fā)的小白更是十分不友好。
針對這一窘境，松靈機器人專門研發(fā)定制了ROS開發(fā)者套裝，該套裝集高性能工控、高精度LiDAR、多傳感器于一身，能幫助開發(fā)人員快速實現(xiàn)移動機器人運動控制，通訊，導航，建圖等功能，無疑是教育科研、產(chǎn)品預研、課題、產(chǎn)品論證等方向的極佳ROS二次開發(fā)實驗平臺。
一直以來，松靈機器人都在移動機器人領(lǐng)域不斷探索和嘗試，也為國內(nèi)ROS開發(fā)者輸送了國內(nèi)外ROS機器人開發(fā)案例和demo。接下來，松靈機器人將持續(xù)完善ROS軟件配套，提供ROS培訓，推動ROS在人工智能、自動駕駛、科研教育等領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。
