斯坦福大学的学生编写了模仿自动驾驶汽车的自动机器人

像牛奶罐一样大小的机器人以谨慎的速度滚动，将其周围环境映射到一个玩具大小的城市。它会暂停，旋转并记录有关其环境的更多信息(这里是围栏，那里是墙)，同时随时注意需要救援的动物。机器人及其救援任务都是斯坦福大学学生在机器人自治原理课上最后示范日的一部分 。

斯坦福大学航空与航天学助理教授，课程讲师马可·帕文(Marco Pavone)表示：“这些机器人虽然很小，但其中包含一组代表性的传感器，您会在真正的自动驾驶汽车上看到这些传感器 。” “因此，从某种意义上说，这是一个微型城市，无人驾驶机器人以一种类似于真正的无人驾驶汽车在世界上的行为方式来回移动。”

对于本次演示，机器人的全部任务是绘制微型城市的地图，沿途寻找动物，并向应急人员总部报告，然后返回每只动物，就像在指导救援人员一样。

紧凑型机器人配备了激光传感器以帮助他们定位和记录障碍物，摄像头可以检测动物(在这种情况下以猫，狗和一只大象的照片为代表)，以及一台车载计算机。学生团队使用行业标准软件和通过深度学习算法开发的图像分类，对机器人进行编程，使其能够在不同的自治级别上工作。

广泛的技能和成功

该课程对研究生和有抱负的本科生开放，不仅限于工程学。学生将学习跨学科的技能，深入研究自己编码的算法背后的数学，并学习如何将这些数学概念编程到机器人中。

“我以前对所有事情都了解一点，但是能够在一个真正的机器人上实现它，并看到发生的挑战，例如使导航仪与图像检测器完美配合，这真的很有趣，”毕业的劳拉·马特洛夫(Laura Matloff)说。 机械工程专业的学生，​​今年冬天参加了该课程。

学生们在本季度逐步构建了自治软件的不同组件，然后以团队合作的方式将这些组件集成并部署到他们的机器人中。

航空和航天学研究生，班级助教Benoit Landry表示：“所有这些组件都可以很好地发挥作用，但将它们组合在一起往往会很困难 。” “因此，这实际上是我们要强调的事情：如何将所有这些复杂的部分组合在一起，以使整体有效?”

除了说服精心设计的各种硬件和软件组件协调工作外，团队真正展示出自己的创造力的地方还在于他们的机器人如何应对意外情况。Matloff的团队成员除了对机器人进行编程以寻找未映射的区域外，还确保他们的机器人偶尔停下来，评估其机载处理能力和对世界的了解是否赶上了轮子的承载位置。

另一个团队实施了回溯策略，以便当机器人意识到其内部地图和其传感器所看到的东西之间存在问题时。三分之一的人寻找携带自行车图像进行缩放的流氓机器人，这是骑自行车的人的替身。看到人造自行车后，机器人将停止并播放歌曲“ Bicycle Race”的摘录，等待流氓机器人安全通过。

加速学习

课堂上的激动之所以来自这一事实，是因为这是让学生进行动手项目的少数机会之一，该项目要求他们从计算机仿真过渡到真实，复杂的硬件系统。十年前，这个项目几乎不可能分配给一个班级。

“仅仅几年前，这种项目就需要庞大的研究团队和大量投资，” Pavone说，他的 实验室 为自动驾驶机器人(例如无人驾驶汽车，无人机)开发计划，决策和人工智能算法。和自主 航天器。“现在，利用机器人社区最近开发的各种工具，我们可以在四分之一的时间内将其教给本科生。这证明了该领域的发展速度。”

实际上，已经教授该课程已有两年时间的帕沃内(Pavone)计划将该课程纳入航空和航天学本科专业的核心课程，这是今年的全新 课程。鉴于越来越多的自动技术应用到我们的道路，海洋，天空和太空中，他认为学生从本课程中获得的知识在许多工程领域中都具有高度相关性。

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