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上天入地, Google、NARS、韩国HMM有关机器人研究的*新动向
为了帮助人类在太空探索中取得更长远的进步，机器人技术将是其中一项关键的组成部分。近日，美国宇航局（NASA）与西澳大利亚州达成了一项名为AROSE的新合作。据悉，这处先进研发中心将聚焦太空机器人的硬件制造和控制技术。
AROSE全称为“澳大利亚太空与地球远程操作”，旨在为部署到太空的机器人系统开发控制技术，有望为绕月轨道飞行器、甚至月面和火星上的设备提供支撑。
新设施预计可在五年后投入*终运行，届时将雇佣约1500名员工，并在未来的太空任务中发挥重要作用。
西澳大利亚州科学、创新和信息通信技术部长Dave Kelly在一份声明中称：新登月和火星飞行任务的几乎所有操作，都将能够在远程执行。因而发射到太空，也只是其中的一部分。如需建立一个绕月飞行的空间站，远程控制将成为重要的一环，毕竟我们无法同时支援多达百人的工程团队。若这些都能够在地球上远程完成，那西澳大利亚州将成为该领域的全球领导者。
韩国媒体称，日前，韩国*大的集装箱航运公司现代商船(HMM)宣布，计划利用水下机器人清洁船体。
HMM方面表示，在与韩国水下机器人制造商TAS Global签署合作协议后，将使用水下自动机器人清洁船体水下部分表面。
采取这些措施是为了防止所谓的水生植物(包括藤壶、海藻、苔藓等)对船壳造成额外的损坏。
此外，水生植物的附着也会将降低船舶行驶速度，增加燃料消耗和废气排放。外媒指出，以前，清理船体的**方法是派潜水员手动清理。而HMM方面认为，未来采用水下机器人的替代方案将更安全有效。在清洗过程中，水下机器人还会收集船体清洗下来的垃圾，保护了海洋环境的二次污染以及防止外来生物破坏海洋生态平衡。
该公司还表示，使用水下机器人将节省高达40%的成本，大大减少了工作时间，而且清洗过程更加**。
Google算法可让机器人自学走路
毫无疑问，未来机器人将在我们的生活中扮演越来越重要的角色，但是要达到一个真正有用的阶段，仍然有许多挑战需要克服-包括无需人工干预的导航。是的，我们处于一个算法允许机器人学习如何移动的阶段，但是该过程很复杂，需要大量人工输入，要么是在跌倒时捡起机器人，要么将其移回机器人。它的训练空间，如果它徘徊。但是Google的*新研究可能会使这种学习过程变得更加简单。
通过成功地调整现有算法，Google Robotics的研究人员能够获得一个四足机器人，以独自学习并在几个小时内学习如何前进，后退和转弯。首先，他们取消了环境建模。通常，在机器人有机会学习走路之前，在虚拟环境中的虚拟机器人中对算法进行测试。虽然这有助于防止损坏实际的机器人，但模仿砾石或柔软的表面等东西非常耗时且令人费解。
因此研究人员从一开始就开始在现实世界中进行训练，并且由于现实世界提供了自然的环境变化，因此该机器人可以更快地适应各种变化，例如台阶和不平坦的地形。但是，仍然需要人工干预，研究人员必须在训练过程中操纵机器人数百次。因此，他们着手解决这个问题，并通过限制机器人的范围并让它一次学习多个动作来做到这一点。如果机器人在向前行走时到达其边缘，它将识别其位置并开始向后行走，从而在减轻人为干预的同时学习新技能。
借助该系统，该机器人能够通过反复试验*终学习如何自主导航多个表面，从而*终消除了人类参与的需要-这是使机器人更有用的一个重要里程碑。但是，这项研究并非没有局限性。当前设置使用高架运动捕获系统来允许机器人识别其位置-不能在任何现实世界的机器人应用程序中复制的东西。尽管如此，研究人员希望将新算法应用于不同类型的机器人，甚至在同一学习环境中甚至适用于多个机器人，从而创造知识和理解体系，从而有助于在各个领域推动机器人技术的发展。
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