相隔3000英里,用苹果头显遥控机器人!UCSD、MIT华人团队开源TeleVision

简介: 【7月更文挑战第20天】加州大学圣地亚哥分校(UCSD)与麻省理工学院(MIT)的华人团队开发出TeleVision系统,结合Apple AR/VR头显,实现超远程沉浸式机器人控制。💡该系统克服视频流延迟,精准手势识别难题,让操作者仿佛亲临现场指挥机器人行动。目前处于研究阶段,已展示基本任务执行能力。更多信息查阅[论文](https://robot-tv.github.io/resources/television.pdf)。🌐---**🏷️远程控制** **🏷️虚拟现实** **🏷️机器人技术** **🏷️华人科研** **🏷️科技创新**

在科技日新月异的今天,远程控制技术已经不再是一个新鲜的概念。然而,当我们谈论到远程控制时,通常指的是通过网络连接或无线电信号来控制远处的设备或机器人。但你是否想象过,有一天我们可以使用虚拟现实(VR)技术,在相隔数千英里的地方,像身临其境一样地控制机器人呢?

最近,来自加州大学圣地亚哥分校(UCSD)和麻省理工学院(MIT)的一支由华人研究人员组成的团队,就实现了这一看似科幻的设想。他们开发了一种名为TeleVision(Telepresence Vision System)的系统,使得人们可以通过苹果公司的AR/VR头戴式设备(如Apple Glass),在相隔3000英里的地方,远程控制一个机器人。

TeleVision系统的核心理念是利用VR技术创造一种沉浸式的远程控制体验。通过将机器人的摄像头与AR/VR设备相结合,操作者可以获得机器人视角的实时视频流,并使用手势控制来操作机器人。这种身临其境的体验使得操作者可以更自然、更直观地与机器人进行交互,就像他们真的在机器人旁边一样。

为了实现这一目标,研究人员面临了几个关键的挑战。首先,他们需要解决视频流的延迟问题。由于操作者和机器人之间可能相隔数千英里,网络延迟可能会导致视频流的卡顿或不流畅,从而影响到远程控制的体验。为了解决这个问题,研究人员采用了一种名为“预测编码”的技术,可以在网络延迟较高时提供更流畅的视频流。

其次,他们需要解决手势控制的准确性和实时性问题。由于操作者无法直接接触到机器人,他们需要依赖手势控制来操作机器人的手臂或其他执行器。为了确保手势控制的准确性和实时性,研究人员开发了一种基于深度学习的手势识别算法,可以在低延迟的情况下准确地识别和跟踪操作者的手势。

此外,他们还需要解决机器人的自主性和安全性问题。由于操作者可能无法实时监控机器人周围的环境,机器人需要具备一定的自主性,以避免碰撞或其他危险情况的发生。同时,由于机器人可能在公共场所或敏感区域工作,研究人员还需要确保机器人的安全性,以防止未经授权的访问或恶意操作。

尽管TeleVision系统还处于研究阶段,但研究人员已经取得了一些令人鼓舞的成果。在一项初步的实验中,他们展示了一个操作者如何使用TeleVision系统,在相隔3000英里的地方,成功地控制一个机器人完成一些简单的任务,如拿起一个杯子或按下按钮。

然而,我们也需要认识到TeleVision系统的一些潜在的局限性和挑战。首先,由于网络延迟和带宽的限制,TeleVision系统可能无法提供完全实时的远程控制体验。其次,由于手势控制的准确性和实时性要求较高,TeleVision系统可能无法适用于所有类型的机器人或任务。

此外,我们还需要考虑TeleVision系统对社会和伦理的影响。随着远程控制技术的发展,我们可能会看到更多的机器人被用于远程工作、远程医疗或远程教育等领域。这可能会对就业市场、个人隐私和社会安全产生深远的影响。因此,在推广和应用TeleVision系统之前,我们需要进行更深入的研究和讨论,以确保其对社会的影响是积极的。

论文地址:https://robot-tv.github.io/resources/television.pdf

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