NCCR（瑞士國家機器人能力研究中心）的研究人員回顧了救援機器人技術(shù)進展，并對其未來發(fā)展進行了評估。研究人員回顧了救援機器人取得的技術(shù)進展，并采訪了救援人員，他們發(fā)現(xiàn)，機器人技術(shù)研究團體的工作與救援人員的需求非常一致。因此，盡管目前在災(zāi)難響應(yīng)中采用先進的機器人技術(shù)參與救援的案例仍然是有限的，但預(yù)計在未來會迅速增長。

NCCR和Rescue Robotics Grand Challenge的研究人員，共同對救援機器人的發(fā)展進行了評估，分析論文已經(jīng)發(fā)表在了《Journal of Field RoboTIcs》上。接下來我們將通過NCCR的分析，一起了解救援機器人應(yīng)用于實際搜救工作中遇到了哪些困難。

這篇論文的第一作者Jeff Delmerico表示，NCCR的研究不僅是現(xiàn)狀，或者真實世界災(zāi)難后機器人部署的歷史，他們還試圖分析研究團體的輸出中缺失了什么，以滿足真實世界的需求，并為實際救援人員提供最大的幫助。論文中綜述了腿式、輪式、飛行式和兩棲式機器人的研究進展，以及感知、控制系統(tǒng)和人機界面的研究進展。在最近的許多進展中，強調(diào)了學習算法和模塊化設(shè)計如何應(yīng)用于腿機器人，使它們能夠適應(yīng)不同的任務(wù)，并承受一定程度的損壞。

論文內(nèi)容還包括，輪式和履帶式機器人如何在遠程呈現(xiàn)等新應(yīng)用中進行測試，比如與受困者互動或進行遠程消防。目前正在研究的救援機器人項目是，如何使無人機更容易運輸，并在必要時改變移動模式。研究人員在論文中詳細介紹了在GPS信號未覆蓋區(qū)域，使用攝像頭進行定位和繪制地圖方面的進展，以及人機交互的新策略，允許用戶通過手指或軀干的動作來操控無人機。

為了確認這些救援機器人的研究方向是否與實地需求一致，NCCR的研究人員采訪了來自美國、意大利、瑞士、日本和荷蘭的7名救援專家。用于搜索和救援的機器人技術(shù)研發(fā)在不斷的進步，為了在搜救工作中能被更廣泛的使用，研發(fā)人員正在努力使它們變得更加堅固和易于使用。

Jeff Delmerico說: “盡管之前的調(diào)查只過去了幾年的時間，但是機器人研究和機器人搜救部署的快速發(fā)展，意味著最先進的技術(shù)已經(jīng)與這些早期的評估產(chǎn)生了很大的不同?！毖芯咳藛T在論文中對當前救援機器人研究的最新進展進行了評估，尤其是2014年到2018年取得的進展，此前的科學評論都沒有涉及到。

Jeff Delmerico說: “除非在危急情況下能夠真正依靠新技術(shù)，否則救災(zāi)工作者不是很信任這些技術(shù)?！彼?，救援機器人必須增加新的能力，或者在執(zhí)行同樣的任務(wù)時能勝過人類。救援機器人的技術(shù)門檻非常高，NCCR的研究目的是為了解研究的進展和目標之間存在的差距。了解救援人員的實際需求才能確保機器人盡快走出實驗室。

救援機器人可以生成災(zāi)難現(xiàn)場的3D地圖，這是其他商業(yè)研究平臺所不具備的特性，正是這些特性能夠幫助救援人員更快的完成搜救工作。開發(fā)新的人機界面，為操作人員提供更便利的協(xié)助也是機器人研究的重要方向。救援人員更多的是把機器人系統(tǒng)當作提高搜救工作的工具，而不是替代他們的自主系統(tǒng)。救援現(xiàn)場強調(diào)的是人機配合，在搜救工作部署中，任務(wù)優(yōu)先級可能迅速變化，高效的人機配合才能維持搜救人員的循環(huán)。

救援人員更喜歡使用穩(wěn)定的機器人系統(tǒng)，而不是“熱門”但尚未被認可足夠可靠的技術(shù)，比如人工智能技術(shù)。這就是救援人員與研究人員產(chǎn)生分歧的地方，研究人員對發(fā)展綜合的、中央組織的機器人很感興趣，但搜救人員則更喜歡獨立部署的系統(tǒng)。

迄今為止，機器人系統(tǒng)的開發(fā)還不足以滿足現(xiàn)實世界的救援場景需求。研發(fā)高技術(shù)水平機器人系統(tǒng)只靠學術(shù)領(lǐng)域的研究而沒有其他組織的參與是不切實際的，脫離實際應(yīng)用的研發(fā)即使技術(shù)難度再高也無法實際應(yīng)用。在研發(fā)過程中與相關(guān)人員和場景進行配合，更多的強調(diào)機器人系統(tǒng)的穩(wěn)定性、易用性和耐用性可能會加快機器人在實際搜救工作中的部署進程。