为了阻止COVID-19的传播，研发了消毒机器人

机器人可以在轮子上做很多事情，但在更窄、更浅的空间里——比如教室里的桌子之间或楼梯间——轮子就会受到限制。进入激光- d(腿部敏捷智能高效消毒机器人)，这是由南加州大学维特比工程学院的研究人员团队创造的四足机器人。类似动物的激光- d首次结合了机车灵活性和化学消毒来对抗COVID-19，以及其他应用。

由南加州大学维特比教授领导SK古普塔而且关丽珍阮，该团队在早期项目的基础上开发了laser - d，紫外线消毒机器人并改造了Nguyen的腿部机器人平台。

航空航天与机械工程助理教授Nguyen说:“这是我们第一次将腿部机器人与消毒任务结合起来。”这可能具有挑战性，因为我们需要在消毒定位时保持机动性。激光- d通过同时行走和定位身体来节省能量。因此，我们可以只使用机器人的方向来控制消毒剂的喷洒，而不是附加一个额外的手臂来执行这项任务，”Nguyen说。

激光- d已经在校园里进行了测试。虽然LASER-D还没有实现自主，但提高自主性和增加人类操作员与机器人之间的距离是长期的发展目标。

硕士研究生阿比纳夫·潘迪说:“像人类一样，该系统应该能够识别需要消毒的东西，第一轮消毒是否正确，以及机器人是否应该继续进行或进行第二轮消毒。这些都是未来版本LASER-D的目标。”

在当前全球大流行期间，激光- d的影响不仅仅是消毒。由于它可以在喷洒时移动，该团队认为它可以在包括农业在内的不同领域发挥作用。

史密斯国际机械工程和计算机科学教授古普塔说:“像激光- d这样的机器人可以执行非常本地化的农业任务，如精确农药分配或精确灌溉。”

古普塔指出，不太注重消毒而更注重美观的清洁应用，如清洁购物中心和杂乱的办公空间，也可能是潜在的应用。

LASER-D是一个雄心勃勃的平台，旨在实现一种自主选择，可以复制重复性、繁琐和危险的人工任务，而且还需要精度。

提供:CAM USC维特比

在这个过程中至关重要的是LASER-D的视觉系统。潘迪说，视觉系统是基于机器学习的。他说，传统上，训练他们的机器需要大量的数据——大约5万张图像。但他们的数据有限。

潘迪说:“我们用一对图像来训练机器。”“一张图像是消毒前的表面，另一张图像是消毒后的表面。这在激光- d识别物体是否被充分消毒方面创造了更高的准确性。”

Pandey说，视觉系统不仅可以帮助操作员查看机器人所看到的内容，还可以让操作员在整个过程中进行评估，而不是只在最后进行评估。双重图像识别还有助于处理图像的多样性，例如教室中多种类型的表面。

Nguyen说:“当照明条件不好时，人眼可能无法检测到没有被消毒剂覆盖的区域，然而，视觉系统可以。”

潘迪说:“这是最具挑战性的方面。“识别一个物体是桌子还是椅子以前已经做过了，但识别一个区域是否已经消毒是我们必须解决的新问题。”

确定最有效的路径

根据Nguyen教授的说法，LASER-D被编程为基于“路径点”或整个地图中定义的特定点在其空间中移动。首先向人类操作员展示整个空间的地图，然后要求他们指定特定的路径点，以帮助引导机器人更准确、更有效地通过空间。

未来，研究人员希望进一步增强视觉系统，通过自主调整路径，帮助机器人自行避免环境冲突。

古普塔说:“目前，机器人必须非常接近人类操作员，但在未来，人们可能会在整个校园，甚至在一个完全不同的位置。”

Nguyen说:“有腿机器人在崎岖地形上的移动本身就是一个具有挑战性的问题，但我们现在的问题是将移动与消毒结合起来。”例如，当激光- d蹲在桌子下面时，它需要保持移动和喷洒表面的能力。

防疫团队合作

协作解决问题是工程师工具集的关键部分。在全球大流行中，与团队合作已成为开展有影响力研究的另一个障碍。从事激光- d研究的学生能够通过反复试验和技术来克服这些问题。

研究生王瑞琪说:“这是我第一次在一个完全陌生的团队中工作。如果没有面对面的交流，我们很难建立联系，但我们共同的雄心勃勃的目标帮助我们建立联系。我们最终成为了一个非常棒的团队。”

即使是远程，学生们也能接触到他们认为自己是新手的技能领域。安东尼·阮(Anthony Nguyen)负责仿真软件和机器人的操作系统。他说，他觉得有了远大的愿景和时间限制，他们必须作为一个团队立即行动起来。“作为一名机械工程专业的学生，我没有c++编程或类似的背景。我很幸运——有很多开源代码和资源可供我学习。这个项目依赖于大量的编码——我们必须使用现有的东西，然后设计进一步的解决方案。”

潘迪说:“这个项目雄心勃勃。作为一个团队，我们专注于解决以前没有解决过的问题。这就是我们的附加值。”

-由Chris Vavra编辑，网页内容经理，控制工程， CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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