下次消防救援，能让它们上吗？

其实消防领域引入机器人是大势所趋。

之前在荷兰代尔夫特理工大学的组里，他们做的一个欧盟的项目 TRADR 的背景就是人和机器人共同参加工业厂房事故的救援活动（类似天津事故这类突发灾难）。该项目为期四年，2013 年 11 月～2017 年 12 月。该项目主要侧重于以下七个方面：一致性感知建模、一致性行动建模、一致性分布式信息共享建模、一致性多机器人协作建模、一致性人与机器人协作建模、系统架构和整合、用户需求分析和评估。

项目描述中强调了“一致性”（persistent）,意在说明救援需要很多天，由多人和多机器人协作完成。本文就不详细介绍该项目的具体细节了，感兴趣的读者可以浏览 TRADR 的网站，并阅读相关的文献。本文主要从三个方面粗略的介绍使用机器人救灾的难点：

1. 机器人硬件。真正能完全替代人类的应该是人形机器人（humanoids），因为人形机器人的形态更能适应人类设计的环境。当然，如果有坍塌和损毁的环境，也许人和人形机器人都不方便进入。这种情况下，其他形态的机器人会比较合适一些（比如消防车机器人，履带式机器人，蛇形机器人，无人机等等）。本文主要讲述人形机器人。

小贴士：中文“机器人”这个词带有一个“人”字，但并不意味着机器人必须是人形的。这听起来好像有点纠结……广义来说，机器人必须有传感器（比如摄像头，触摸屏，麦克风）来感知环境，并且必须能通过行动（比如移动，抓取物体，说话）来作用于环境。理想情况下的智能机器人应该能够自主的做决策，即根据环境的情况做出让人类满意的正确行动（不要伤害人类或者添乱啊啊啊）。然而，这并不容易，或者说是相当难。所以，大多数情况下，机器人还是得由人远程控制，即由人类来决定机器人下一步的行动。

关于人形机器人，DARPA 搞的机器人挑战赛（Home | DRC Finals）里有一些先进的范例，比如 Atlas 机器人。下面的图片是 2015 年 DRC 挑战赛第二名 IHMC 组的 Atlas 机器人（之所以选这个例子是因为我恰好听过该组成员的的现场报告）：

Atlas 机器人的个头儿和精壮男丁差不多，下面的图片是让机器人使用电钻把墙板凿开：

下面的图片是人形机器人开车（这和通常意义上的“无人驾驶”还是很不一样的，这里更侧重人形机器人对真实物体的操控能力）：

类似的任务还有人形机器人在废墟中平稳行走，上下楼梯，组装消防水龙头，打开水阀，开门，清除坍塌路障，插上电源插头等等。先来一段视频，大家随意感受一下机器人是如何完成上述任务的：DARPA 机器人挑战赛冠军韩国队备赛视频。然后，高能预警，大家再感受一下万恶的波士顿动力实验室（Boston Dynamics，已被 Google 收购） 的最新进展视频剪辑：波士顿动力野外测试 Atlas 人形机器人 。

但是，Atlas 机器人的造价很高，目前还处于测试阶段。百十来公斤的机器人出点故障，罢个工啥的其实都很正常，如果不加以控制和保护的话，机器人歇菜了肿么办？所以现在也不要指望这货立刻能参与救灾活动。不过在可预见的将来，应该有望实现。主要还是成本问题。

注：有网友提到，机器人是否可以冲进火灾现场将伤员救出来？这个问题很好。虽然目前的机器人还不能实现这个任务，但是我相信会有可行的解决方案。还有网友提到，机器人的零件在火灾环境中可能会失效。这些都确实是硬件上的难题，不过都是有望解决的，同样是成本问题。

2.机器人相关的软件。比如导航和定位(SLAM)，物体识别(object recognition)，物体操控（object manipulation），远程控制（remote control）等等，都是一些难点。尤其是对人类环境的识别和应急处理，都是机器人较难胜任的。相对而言 Atlas 机器人还是比较有望完成这些任务，但还需要一些时日。以上视频已经展现了人形机器人在现阶段的能力，即能够初步正确操控人类环境中的物品（门、电钻、阀门、楼梯等）。

然而，这些设定的环境差不多都是已知的；对于完全未知环境（尤其是不断变化的动态环境），机器人的自主决策能力就显得尤为重要。尤其是在情况紧急之时，人来不及决策或不知如何决策，甚至当机器人和人失联的时候。这个自主决策能力也是制约机器人智能化的关键所在。有时候甚至需要机器人临时自主学习，自行解决问题。比如如何打开一扇从来没有见过的门，如何穿越一片不规则的废墟之类的。

3.人与机器人的（长期）团队协作。这一点非常重要，但是经常被忽略。机器人专家比较关注底层的硬件和软件，但是却经常忽视了用户（消防员，指挥员等）的上层需求。机器人专家们通常很得意于自己的杰作，身为理工科博士我深表理解。然并卵，用户真的觉得机器人用起来得心应手吗？用户眼中什么样的机器人和人机协作软件最好用？你们造机器人和编程序之前有问过用户吗？这涉及到以人为中心的设计理念（human-centered design）。

在 TRADR 项目中，同事们会去和消防员沟通，询问他们的需求，并让他们使用软件来控制机器人。用户的反馈往往和技术人员的期待不大相同。从而还需要根据用户的需求和评估报告不断更改软硬件设计。

此外，如果救灾场景很复杂，则会牵涉到很多人员和很多机器人，这又涉及到任务分配和多人 / 机器人协同的问题，即所谓的 HART (Human-Agent-Robot-Teamwork)。与之相关的 Multi-agent 的研究也是很活跃，但是大多停留在仿真阶段。实体机器人仍需大量的现场实验才能在真正的救灾场景中有所作用。这里就不展开相关细节了。

最后，人与机器人的长期协作(long-term human-robot teamwork)又是一大难点。在此也不展开细节了。

相信有朝一日，机器人可以肩负起救灾的重任，减少无谓的人员伤亡。还需有关部门合理计划，把钱花在刀刃上。

本文转自知乎，作者@Gunner Wang，【啤博士】成员，精酿/自酿啤酒爱好者，已获授权。

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