-
A Robot in Every Home
The leader
of the PC revolution predicts that the next hot
field will be robotics
Imagine
being
present
at
the
birth
of
a
new
industry.
It
is
an
industry
based
on
groundbreaking
new
technologies,
wherein a
handful of well-established corporations sell
highly specialized devices for business use and a
fast-growing
number of start-up
companies produce innovative toys, gadgets for
hobbyists and other interesting niche products.
But
it is also a highly fragmented
industry with few common standards or platforms.
Projects are complex, progress is slow,
and
practical
applications
are
relatively
rare.
In
fact,
for
all
the
excitement
and
promise,
no
one
can
say
with
any
certainty when--or even
if--this industry will achieve critical mass. If
it does, though, it may well change the world.
Of course, the paragraph above could be
a description of the computer industry during the
mid-1970s, around the time
that
Paul
Allen
and
I
launched
Microsoft.
Back
then,
big,
expensive
mainframe
computers
ran
the
back-office
operations for
major companies, governmental departments and
other institutions. Researchers at leading
universities
and industrial
laboratories were creating the basic building
blocks that would make the information age
possible. Intel
had just introduced the
8080 microprocessor, and Atari was selling the
popular electronic game Pong. At homegrown
computer clubs, enthusiasts struggled
to figure out exactly what this new technology was
good for.
But what I really have in
mind is something much more contemporary: the
emergence of the robotics industry, which is
developing in much the same way that
the computer business did 30 years ago. Think of
the manufacturing robots
currently
used
on
automobile
assembly
lines
as
the
equivalent
of
yesterday's
mainframes.
The
industry's
niche
products include
robotic arms that perform surgery, surveillance
robots deployed in Iraq and Afghanistan that
dispose
of roadside bombs, and domestic
robots that vacuum the floor. Electronics
companies have made robotic toys that can
imitate people or dogs or dinosaurs,
and hobbyists are anxious to get their hands on
the latest version of the Lego
robotics
system.
Meanwhile
some
of
the
world's
best
minds
are
trying
to
solve
the
toughest
problems
of
robotics,
such
as
visual
recognition,
navigation and machine learning. And they are
succeeding. At the 2004 Defense Advanced Research
Projects Agency (DARPA) Grand
Challenge, a competition to produce the first
robotic vehicle capable of navigating
autonomously over a rugged 142-mile
course through the Mojave Desert, the top
competitor managed to travel just
7.4
miles before breaking down. In 2005, though, five
vehicles covered the complete distance, and the
race's winner
did it at an average
speed of 19.1 miles an hour. (In another
intriguing parallel between the robotics and
computer
industries, DARPA also funded
the work that led to the creation of Arpanet, the
precursor to the Internet.)
What is
more, the challenges facing the robotics industry
are similar to those we tackled in computing three
decades
ago. Robotics companies have no
standard operating software that could allow
popular application programs to run in
a
variety
of
devices.
The
standardization
of
robotic
processors
and
other
hardware
is
limited,
and very
little
of
the
programming code used in one machine
can be applied to another. Whenever somebody wants
to build a new robot,
they usually have
to start from square one.
Despite
these
difficulties,
when
I
talk
to
people
involved
in
robotics--from
university
researchers
to
entrepreneurs,
hobbyists and
high school students--the level of excitement and
expectation reminds me so much of that time when
Paul Allen and I looked at the
convergence of new technologies and dreamed of the
day when a computer would be
on every
desk and in every home. And as I look at the
trends that are now starting to converge, I can
envision a future
in which robotic
devices will become a nearly ubiquitous part of
our day-to-day lives. I believe that technologies
such
as distributed computing, voice
and visual recognition, and wireless broadband
connectivity will open the door to a
new generation of autonomous devices
that enable computers to perform tasks in the
physical world on our behalf.
We may be
on the verge of a new era, when the PC will get up
off the desktop and allow us to see, hear, touch
and
manipulate objects in places where
we are not physically present.
From
Science Fiction to Reality
The word
wright Karel Capek, but people have
envisioned creating
robotlike
devices
for
thousands
of
years.
In
Greek
and
Roman mythology,
the
gods
of
metalwork
built mechanical
servants made from gold. In the first
century A.D., Heron of Alexandria--the great
engineer credited with inventing the
first steam engine--designed intriguing
automatons, including one said to have the ability
to talk. Leonardo da Vinci's
1495
sketch of a mechanical knight, which could sit up
and move its arms and legs, is considered to be
the first plan
for a humanoid robot.
Over the past century, anthropomorphic
machines have become familiar figures in popular
culture through books such
as Isaac
Asimov's I, Robot, movies such as Star Wars and
television shows such as Star Trek. The popularity
of robots
in fiction indicates that
people are receptive to the idea that these
machines will one day walk among us as helpers
and
even
as
companions.
Nevertheless,
although
robots
play
a
vital
role
in
industries
such
as
automobile
manufacturing--where there is about one
robot for every 10 workers--the fact is that we
have a long way to go before
real
robots catch up with their science-fiction
counterparts.
One reason for this gap
is that it has been much harder than expected to
enable computers and robots to sense their
surrounding
environment
and
to
react
quickly
and
accurately.
It
has
proved
extremely
difficult
to
give
robots
the
capabilities that humans
take for granted--for example, the abilities to
orient themselves with respect to the objects in a
room, to respond to sounds and
interpret speech, and to grasp objects of varying
sizes, textures and fragility. Even
something as simple as telling the
difference between an open door and a window can
be devilishly tricky for a robot.
But
researchers
are
starting
to
find
the
answers.
One
trend
that
has
helped
them
is
the
increasing
availability
of
tremendous amounts of computer power.
One megahertz of processing power, which cost more
than $$7,000 in 1970,
can now be
purchased for just pennies. The price of a megabit
of storage has seen a similar decline. The access
to
cheap
computing
power
has
permitted
scientists
to
work
on
many
of
the
hard
problems
that
are
fundamental
to
making robots practical. Today, for
example, voice-recognition programs can identify
words quite well, but a far greater
challenge will be building machines
that can understand what those words mean in
context. As computing capacity
continues
to
expand,
robot
designers
will
have
the
processing
power
they
need
to
tackle
issues
of
ever
greater
complexity.
Another barrier
to the development of robots has been the high
cost of hardware, such as sensors that enable a
robot
to determine the distance to an
object as well as motors and servos that allow the
robot to manipulate an object with
both
strength
and
delicacy. But
prices
are
dropping fast.
Laser
range
finders
that
are
used
in
robotics
to
measure
distance with precision cost
about $$10,000 a few years ago; today they can be
purchased for about $$2,000. And new,
more accurate sensors based on
ultrawideband radar are available for even less.
Now
robot
builders
can
also
add
Global
Positioning
System
chips,
video
cameras,
array
microphones
(which
are
better
than
conventional
microphones
at
distinguishing
a
voice
from
background
noise)
and
a
host
of
additional
sensors for a reasonable expense. The
resulting enhancement of capabilities, combined
with expanded processing
power
and
storage,
allows
today's
robots
to
do
things
such
as
vacuum
a
room
or
help
to
defuse
a
roadside
bomb--tasks that would have been
impossible for commercially produced machines just
a few years ago.
机器人每家
可以想象在场诞生了一个新产业
.
它是一个行业
,
基于突破性的新技术
,
其
中极少数建立了良好的公司卖给高度专业化的设
备用于商业用途
,
并建立了快速
,
越来越多的创业公司
制作创新玩具
,
电子产品
,
为爱好者和其他有趣的利基产品
.
但它也是
一个高度分散的行业
,
与一些共同的标准或平
台
.
项目是复杂的
,
< br>进展是缓慢的
,
和实际应用都比较少见
< br>.
事实上
,
所有的兴奋
,
并承诺
,
没有人能有
把握地说
,
时
--
或者
,
即使
--
< br>这个行业将达到临界质量
.
如果它
,
虽然它很可能改变世界
.
p>
当然
,
上文可以说明电脑业在
70
年代中期左右
,
当时保
罗艾伦和我发起了微软公司
.
那时
,<
/p>
大的
,
昂贵的电脑主机然回办公室
业务
,
为各大企业
,
政府部门和其他机构
.
研究人员在著名
大学和工业实验室创造基本积木将使信息时代可能的
.
英特尔公
司刚刚推出了
8080
微处理器
,
和
atari 315.40-317.5
0
流行的电子游戏
,
乒乓球
.
在国产计算机俱乐部
,
爱好者挣扎弄清楚究
竟这种新技术
,
效
果是好的
.
但我真的没有想到一些更为当代
:
出现了机器人产业
,
是发展中
,
就像电
脑业务曾在
30
年前
.
想制造机器人
,
目前用于汽车组
装生产线作为等于昨天的大型机
.
业的利基产品
,
包括机器人手臂进行手术
,
监视机器人
,
部署在伊拉克和阿富汗弃置路边
炸弹
,
国内
1,1,6
真空楼
.
电子公司曾玩具机器人
,
可以模仿人或狗或恐龙和爱好者都渴望得到他们手中的最新版的
6.0
机
器人系统
.
同时
,
世界
上一些最好的头脑去解决棘手问题的机器人
,
如视觉识别
,
导航和机器学习
.
他们得手
.
在
2004
年美国国防高级研
究计划局
( darpa )
盛大挑战
,
是竞争
,
以生产出首批汽车机器人能够自主航行一段崎岖
142
英里穿越莫哈韦沙漠中
,
头号竞
争对手设法旅行只有
7.4
英里打破
< br>. 2005
年
,
虽然五部车辆
,
包括完整的距离
,
< br>比赛的冠军是在平均时速为
19.1
公里
. (
在另
外一个耐人寻味之间并联机器人和计算机产
业中
, darpa
还资助工作
,
p>
从而使创建阿帕
internet
的前身<
/p>
) .
更何况
,
面对的挑战
,
机器人产业正类似于
我们解决计算
,
三十年前
.
机器人公司没有标准业务软件
,
可以让民众应用程
式运
行中的各种设备
.
标准化机器人处
理器和其他硬件是有限的
,
只有极少的编程代码
,
在一台机器可以用另一种
.
每当有人想
要建立一个新的机器人
,
他
们通常都从广场之一
.
尽管有这些
困难的时候
,
我跟人参与机器人
--<
/p>
从大学研究员
,
企业家
< br>,
爱好者和高中生
--
水平的兴
奋和期待
,
我想起了这么认
为的时候<
/p>
,
保罗艾伦和我望着收敛新技术
,
并梦想着有朝一日计算机将每张桌子上
,
并在
每一个家庭
.
正如我看看趋势
,
现在
正开始收敛
,
我
可以设想
,
在未来的机器人装置
,
p>
将成为一个几乎无处不在的一部分
,
我们日
常的生活
.
我相信技术
,
如分布式
计算
,
语音和视觉
识别
,
无线宽带连接的
,
将敞开大门向新一代自主设备
,
让计算机来执行任务
,
在物质世界对我们的代表
.
我
们可对边缘的一个新的时代
,
当警员将起来
,
从台式机
,<
/p>
让我们看到
,
听到
,
触摸和操纵物体的地方
,
我们不亲
自在场
.
从科幻小说到现实
字
机器人
已很普及
,
在
1921
年由捷克发挥
縲权
capek
内战
,
但人们所设想的创造
robotlike
装置千万年<
/p>
.
在希腊和罗马神
话中
< br>,
众神的建成金工机械公务员制成的金牌
.
在本世纪发端
,
苍鹭亚历山大
--
伟大工程师记发明第一蒸汽机
--
设计奇妙机
器人
,
其中一个说是有能
力谈
.
达芬奇的素描
1495
年的机械武士
,
可以坐起来
,
并提出了胳膊和腿
,
算是第一个
计划是一个人
形机器人
.
在过去的二十世纪
,
仿机已成为耳熟能详的数字
在流行文化通过书籍
,
如贼的我
,
p>
机器人
,
电影如星球大战和电视节目
,
例如
星际迷航
.<
/p>
普及机器人小说表明人们接受这一想法
,
这些机器总有一天会走在我们中间作为助理甚至作为同伴
.
不过
,
虽然
机器人发挥重要作用的行业
p>
,
如汽车制造业
--
那里有一个机器人为每
10
个工人
-
-
事实是
,
我们还有很长的路要走
p>
,
真正的机
器人赶上其科幻同行
.
其中造成这一差
距的原因是
,
它已难多了
,
预计这将使计算机和机器人可以感知周围的环境和快速反应和准确
.
已证明很难
让机器人能力的人视为理所当然的
--
举例来说
,
能力东方本身对于物体
的一个房间内
,
以回应声演绎讲话
,<
/p>
并掌握物体的大
小
,
贴图及
2.0686
美元
.
即使简单如告诉相差一个开放的一个窗口
,
可
鬼棘手的一个机器人
.
不过
,
研究人员正开始寻找答案
.
一趋势已帮助他们
,
是供应增加
,
大量的电脑电源
.
一兆赫处理器<
/p>
,
它的成本超过了
7000
美
元
,
在
< br>1970
年
,
现在可以买到
p>
,
只是铜钱
.
价格
一兆存储已经出现了类似的下降
.
获取廉价的计算能力已准许科
学家的工作
,
很多的难题
,
是根本
,
使机器人的实际
.
例如
,
如今的语音识别软件能够识别
的话不错
,
但一个更大的挑战将建设机器能够明
白这些词语的意思
.
随着计算能力的不断扩大
,
机器人的设计者将有处理能力
,
他们需要解决的问题更加复杂
.
另一个障碍是机器人的发展一直是高成本的硬件
,
例如
传感器
,
使机器人来确定距离的一个物体
,
以及电机和伺服系统
,
让
机器人操纵的对象既实力和美食
.
但价格正在迅
速下滑
.
激光测距仪是用机器人测距精度与费用约一万元
,
前几年
;
今天
p>
,
他
们可以购买约
2,000
元
.
新的
< br>,
更准确的传感器基于超宽带雷达可供更少
.
现在机器人建设者
,
也可加上全球定位系统芯片
,
视频摄像机
,
麦克风阵列
(
均优于常规
话筒对准分辨声音从背景噪声
)
和许
多
额外的传感器
,
合理收取费用
.
由此
,
增强能力
,<
/p>
结合扩大加工能力和储存
,
让今天的机器
人做的事情
,
例如一个真空室或有
助于
化解一枚路边炸弹
--
任务已经不可能产生商业机器
,
在短短几年前
.
基本做法
2004
< br>年
2
月
,
我访问了一些著名的大学
,
如卡内基梅隆大学
,
麻省理工学院
,
哈佛大学<
/p>
,
康乃尔大学和美国伊利诺大学
,
谈了强
大的作用
,
电
脑可以发挥在解决一些社会的最紧迫的问题
.
我的目标是帮助学
生理解如何激动人心和重要的计算机科学可
以
,
我希望鼓励少数人想想职业技术
.
在每所大学后
,
在发言中
,
我有机
会获得第一手看看一些最有趣的研究项目
,
在学校的
计算机科学系
.
几乎无一例外地
< br>,
我被列至少有一个项目涉及的机器人
.
当时
,
我的
同事在微软还听到人们在学术界和商业机械公司的人知道
,
如果
我们的公司是做什么工作的机器人可能会帮助
他们实现自己的发展努力
< br>.
我们没有兴趣
,
所以我们决定
来一探究竟
.
我问薬
trower
p>
的一员
,
我的战略人员和一名
25
岁的老
微软
,
可以延长考察团
,
并讲同全国人民机器人社区<
/p>
.
他所发现的普遍热情
,
为潜在的机器人
,
随着全行业的愿望工具将使开
发更容易
.
很多人
看到了工业机器人在技术上处于转折点
,
而改用电脑架构更加明
智
,
薬写道
,
在他向我汇报后
,
他的实况
调查团
.
作为红色维
塔克领袖
[
卡内基梅隆
]
条目中
darpa
盛大的挑战
,
最近表示
,
硬件能力大多有
;
现在的问题在于获得软
件的权利
.
早在早期的个人电脑
,
我们认识到需要的一个组成部分
,
这将使所有的开创性工作
,
以达到临界质量
,
凝聚成一个真正的产
业
,
能够产生真正有用的产品
,
对具有商业规模<
/p>
.
我们所需要的
,
果然是微软的基本
.
当我们创造了这个编程语言
,
在
70
年代
,
我们提供了共同的基础
,
使软件开发的一套硬件上运行
.
也基本实现了用计算机编程变得
更为容易
,
这使越来越多的人进入
行业
.
虽然有不少人作出了重要的贡献
,<
/p>
以发展个人电脑
,
微软基本是一个重要催
化剂的硬件和软件创新
,
使个人电脑的革
命
.
看完薬的报告
,
似乎很清楚
,
我认为前工业机器人可以做出类似的飞跃
,
电脑
业在
30
年前
,
它也需要寻找丢失的成分
.
所以我
就
问他
,
组建一个小团队
,
将与人民共同努力
,
在机器人领域
< br>,
以创造一套编程工具
,
将提供
必要的管道
,
让有兴趣的人
,
在与
机器人之间连最起码的了解电脑程式可以轻易写机器人申请工作
p>
,
将各种不同的硬件设备
.
目标是要看看是否能够提供同
类的共通点
,
低层次为基础
,
融合硬件和软件设计机器人微软提
供基本的电脑程序员
.
薬的机器人
研究小组已经能够吸取了多项先进技术开发的一个工作队的指导下
,
克雷格蒙迪
,
微软的首席研究和战略官
.
之
一
,
这种技术将有助于解决其中最困难的问题
,
面临的机器人设计者
:
如何同时处理所有数据来自多个传感器发出适当的指
令
,
机器人的马达
,<
/p>
一个挑战称为并发
.
常规做法是写一本传
统的
,
单一线程程序
--
长回路先阅读所有数据
,
由传感器
< br>,
然后这
个过程的投入和最终交付量确定机器人的行为<
/p>
,
然后开始环路各地再次
.
缺点是显而易见的
:
如果你的机器人有新鲜传感器<
/p>
的数据表明
,
该机器是在悬崖边缘
,
但该计划仍处于底部的回路计算弹道告诉轮子转快
< br>,
基于以前的传感器输入
,
有一
个很
好的机会
,
机器人就会摔下楼梯<
/p>
,
才可以处理新的信息
.
并发是一个挑战
,
< br>超越的机器人
.
今天
,
随着越来越多的应用都写在分布式计算机网络
,
计算机程序员挣扎弄清楚如何去有
效配器代码运行在许多不同的服务器上同时进行
.
作为电脑与单一处理器取代机器多重处理器和
多核
芯片
-
-
集成电路与
两个或多个处理器连接起来
,
从而提高性能
--
软件设计者将需
要一种新的方法
,
程序桌面应用软件和操作系统
.
为了充分利
用电力处理器平行工作
< br>,
新的软件必须处理的问题
,
并
发
.
一个办法来处理并发
,
是写多线程程序
,
使
数据沿多路径
.
但正如任何开发者写的多线程程序代码可以告诉
你
,
这是一个艰
巨的任务
,
在节目
.
答案克雷格的团
队已经制定并发的问题
,
就是所谓的并发性和协调运行
( 8621 ) .
绝食是一个图书馆的功
能
--
序列代码执行特定任务
--
这使得它容易写多线程应用
,
可以协调多个同
时发生的活动
.
旨在帮助编程人员利用职权
,
多
核和多处理器系统
,
中央控制室果然理想机器人等
.
借助这个图书馆
来写程式
,
机器人设计者可以大幅降低的机会
< br>,
他们的
一个创作会碰壁
,
p>
因为它的软件是太忙发送输出到车轮阅读投入
,
从它的传感器
.
除了解决并发
,
工作克雷格的团队已经做亦会简化写作机器人分布式应用的技
术被称为分散式软件服务
(
直
) .<
/p>
直使开发商
创造
,
在申请该服务机构
--
部分节目中看到一个传感器
,
也就是说
,
或控制电机
--
作为独立的进程可以授意
,
在大致相同的方
式
,
文字
,
图象和资料几个服务器聚集在一个网页上
.
因为直允许软件组件运行在彼此孤立
,
如果某一个人组成一个机器人
失败
,
它可以关闭
,
并重新开始
--
甚至取而代之
--
无需重启机器
.
结合宽带无线通信技术
,
< br>这种结构使得它容易监测
,
并调整了
机器人由一个偏僻地点用浏览器
.
更何况
,
一
个决策中的应用
,
控制机器人装置没有居留完全取决于机器人本
身
,
而是可以分布在全国超过一台电脑
.
由于这
种机器人可相对便宜的设备代表复杂的加工任务
,
高性能的硬件发现
,
对今天的家用电脑
.
我相信这将预先铺路
,
为一个全
新的类机器人基本上属于移动
< br>,
无线周边设备进军电力桌上型处理加工密集型任务
,<
/p>
例如视觉识别和导航
.
因为这些设备能<
/p>
够被连接起来
,
我们可以期望看到出现群
体机器人
,
能够同心协力
,
以达成目标如绘制海底或种植作物
.
-
-
-
-
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-
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