机器人分类：从机器人到建筑机器人

一、机器人的种类及技术

机器人所涉略到的专业领域很广，有机械、电子、算法，近几年随着机器学习的引入，还会涉及到心理学，如何将这些技术在现实中应用，如何将理论应用到实践中，是现在学界和业界关注的重点。

现在主流的机器人主要有以下几类：

第一类是拥有自主导航能力的移动机器人Autonomous Mobile Robots (AMRs)，比如说无人机、无人车、无人船等，囊括了海陆空。

第二类是自动导引车Automated Guided Vehicles (AGVs)，这一类没有自主导航能力，它们通常会有磁条，或者现在有人会使用二维码，甚至激光，应用的场景一般是厂房或物流中心等。

第三类是Articulated Robots，通常指机械臂。机械臂的历史比上面两个种类早很多，一开始应用在工厂生产流水线上。

功能较强，应用的场景没有上述几种机器人多，因此接下来只着重分享前面三类机器人。

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01 Autonomous Mobile Robots

机器人要实现自主导航，需要实现定位（Localization）、重建（mapping）、路线规划（Path Planning）及控制（Control）。

（1）定位。定位是近十年来非常热门的研究领域。就像人一样去到一个陌生的环境，最初需要做的就是打开地图GPS查看自己的方位，但GPS的精度不够，使用场景有限。因此，需要用到其他技术来满足机器人定位的需求，市面上比较常见的解决方案包括视觉惯性里程计（eg. ORB-SLAM, SVO, VINS）、基于激光雷达的里程计、基于事件相机的里程计。以西班牙Zaragoza大学的ORB-SLAM为例，简单来说就是为机器人装上摄像机，试着在画面中找出特征点，然后利用三角函数去定位，在移动的过程中比对这一帧与上一帧，计算相对位置移动了多少，此外，ORB-SLAM 加入了回环检测和闭合机制, 以消除误差累积。

ORB-SLAM

ORB-SLAM刚推出的时候引起很大讨论，之后出现了其他框架，比如香港科技大学沈劭劼教授开源的SLAM方案VINS，运算量比ORB-SLAM少许多。

（2）重建。知道方位后，就需要了解周围的环境，最直观的就是将定位获得的点拼起来，我们把这种称为点云（Point Cloud），系统性地管理需要用到不同的存取办法，比如Octo-map。此外还有其他方法如evidence grid、Gaussian mixture model。

（3）路径规划。主要考虑两个方面，第一个目的及沿途会经过哪些地点；第二个是如何节省能源。因此需要优化轨迹，这也是最近几年行业所关注的研究领域，比如之前在香港科技大学读博，现在在浙大任职的高飞老师研究的Trajectory optimization。

02 Automated Guided Vehicles

Automated Guided Vehicles与Autonomous Mobile Robots最大的差别为是否有自主导航能力。

目前Automated Guided Vehicles已可在商用场景使用，稳定性比Autonomous Mobile Robots更高。利用磁条、激光或者二维码的方法，用外部标记引导机器人去追踪。应用场景多为物流中心。

03 Articulated Robots

相比于前两种机器人，机械臂的自由度高很多，每一个自由度/节点/臂的相对位置需要弄清楚，因此会用到运动学来表达每个关节和布局之间的关系。

掌握关系之后，需要考虑如何控制，需要计算每一点的输出及输出指令。最近几年出现很多不同的方法去控制机械臂，比如有传感器的相机、热传感、光达等。

机械臂的应用场景非常多。机械臂的基座是固定的，不确定因素会减少；机械臂出现的时间较早，成熟度较高。

二、机器人的种类及技术

从机器人到建筑机器人，从实验室环境到地盘环境，情况会变得更为复杂。经过一年多在地盘调研，我们总结出市面上建筑机器人的两个特征：

第一，机器人较为笨重。比如Construction Robotics的砌砖机器人，只是砌砖这个步骤就需要用到上百公斤的机器人，如果需要往高处砌砖，可能就没那么灵活。

Construction Robotics Bricklaying Robot

第二，体积小的机器人对项目进程直接影响不大。比如波士顿动力的机械狗spot robot，可以进到不同的地区收集数据，但也只是完成一些“支线任务”或琐碎的任务。

spot robot

机器人是一个很有趣的领域，但在智能建造领域的实际应用中会面临各种问题：

1.操作精度。地盘的施工环境比较复杂，如果想要做一个自主导航机器人，系统有没有办法进入到如此复杂的环境，是否还能维持在科研阶段的水准，是我们值得思考的问题。

2.人机合作。笨重的机器人是否会对现场工作人员带来危害，工作人员是否能与机器人有良好的配合。

3.续航问题。人一天可以工作8小时，但商业的无人机可能飞一个小时就需要充电；再比如说，天气、温度是否也会影响机器人的续航，这些都是需要考虑的。

4.投入成本。也许机器人能为施工提升效率，但需要更高的投入成本，那这款机器人的普及化就会面临问题。

三、理论与实践的差距

我本科毕业设计做的是无人机，我自己写了一个程序，也是做路径规划、轨迹优化的工作。我一开始在乌邦图的仿真环境建了地图，将无人机放到仿真环境中飞行，特别顺利。结果一进到实验室，让无人机在现实世界中飞行，遇到第一个障碍物就撞墙了。仿真环境是仿真环境，现实是现实，理论与实践的差距很大。

我们需要明白，产品不是绝对完美的，产品一定会有缺陷；应用在土木工程的机器人，最重要的是安全；考虑产品的可行性，以及现实生活中的法律法规、行业标准、业内规范等。Think before you leap！

不过，也正是因为建筑机器人领域充满挑战性，我现在很享受这种攻克一个又一个问题的创业过程以及快速学习的过程，期待以我们的力量为建筑行业带来新的变革。

土木工程的同学也许缺少机器人的知识，而机械工程的同学不知道建筑场景的痛点。如何将机器人技术应用到建筑行业，让建筑业更加智能化，是香港智能建造研发中心（HKCRC）正在探寻的道路。

来源：香港智能建造研发中心 研究助理 罗立宇

编辑：爱机器人的Linda学姐