服务机器人的自主未来

机器人正日益拓宽我们的视野，超越工厂。从机器人真空吸尘器、炸弹回收器、外骨骼和无人机，到用于外科手术、太空探索、农业和建筑的机器人，服务机器人正在构建一个强大的résumé。然而，服务机器人领域在很大程度上仍是一个尚未开发的潜力矿。

所有人都认为，服务机器人的增长潜力是巨大的，最终注定会超过它的老大哥——工业机器人。许多人把这种现象比作20世纪80年代个人电脑的普及。

虽然机器人技术已经取得了显著的进步，可以增强我们的力量和才能，但前方仍有很多工作要做。专家们一致认为，要让机器人在我们的日常生活中无处不在，我们还有很长的路要走。

服务机器人的未来在于今天在我们的大学、研究机构和企业研发实验室进行的研究。算法、触觉学、移动操作、混合驱动和软机器人技术的进步让我们更接近最终目标——真正的自主。

在家，办公室，现场第一
也许，最知名的服务机器人大使是马萨诸塞州贝德福德的iRobot公司。iRobot的家庭清洁机器人(最著名的是Roomba®)、国防和安全机器人，以及现在的远程呈现机器人，在专业和个人服务机器人领域占据了最广泛的地位。

“当您开始考虑服务机器人行业的未来时，特别是在更非结构化的环境或与人们密切互动的环境中运行的特定系统，您最终与工业自动化相比有一些额外的挑战或机会环境，“Irobot战略技术开发总监Chris Jones博士说。

琼斯说:“无论他们是在医院、办公室还是在家里，你最终都会遇到一些新的挑战，因为这些环境具有动态性，人们不一定熟悉机器人。”“他们甚至可能不知道自己是什么，或者机器人想做什么。你必须深思熟虑地设计你的机器人系统，使其在这些类型的环境中有效。”

无论是在办公室还是在工厂，移动协作都能找到它的路。琼斯描述了一旦用户为视频会议安排了时间和地点，它是如何自动调整环境的。

“艾娃500到时候会开车到那个地方。人们登录到机器人上，他们就在他们想去的地方。当他们结束会议时，他们只需注销，机器人就会自动驾驶回到充电站充电，或者移动到下一个会议地点。这种自主行动使我们在战场上脱颖而出。”

具有成本效益的导航和感知
iRobot关注的一个发展领域是成本效益高、基于视觉的导航以及使用商品相机或图像传感器进行导航。机器人面临的挑战在于，它不仅能够“看到”周围的环境，而且还能感知、理解和适应它们。

琼斯说:“假设你有一个虚构的移动机器人，它有一只手臂，可以在办公楼里移动。”它甚至可能需要打开和关闭门。要做到这一点，它需要能够有效地知道什么是门。它需要能够感知周围的环境，然后说，哦，这是一扇门，这是门把手。而识别这扇门的环境因素将更具挑战性。”

“光照条件可能一直在变化。某一天你可以看到明亮的阳光从窗户射进来，而第二天可能是阴天，这扇门在成像传感器看来可能会非常不同。”

琼斯说:“我们相信，在提供更有价值的解决方案方面，我们还可以做得更多。”“如果你想看到机器人被部署在工业环境之外的更多环境中，这将非常重要。”

他还认为操纵将是一个重要的发展领域，并表示，与工业环境中常见的传统固定基座操纵器相比，机动性带来了额外的挑战。

“当你在谈论具有操纵能力的移动平台时，你必须对那些武器的大小和重量非常敏感，”琼斯说。“然而，您仍然希望具有非常强大的功能。我们将瞄准的成本类型比现有技术昂贵两到三个数量级。在显着降低的成本下，开发高度有能力的操作系统来说，有真正的挑战，以使许多这些应用程序可行。“

软机器人合规
琼斯认为，软机器人和柔顺的手臂和手将在服务领域发挥重要作用。几年前一款柔软、柔韧的机器人吸引了科技媒体的注意，它可能是这款机器人的先驱。

ChemBot是美国国防部高级研究计划局(darpa)资助的物理顺应性研究活动的产物，iRobot是该项目的主要贡献者。“化学机器人”被亲切地称为“斑点”，它的设计基于干扰过渡技术。

这个视频说明了干扰转变，并展示了化学机器人的行动。

我们的关于机器人末端执行器的未来的文章有一种巧妙的夹具，使用干扰过渡技术，从鸡蛋到玻璃含量掌握一切。Irobot的研究人员在其Packbot®Deating和安全机器人线上进行了干扰转换夹具。看看这个视频．

琼斯说，尽管ChemBot已经不再活跃，PackBot上的干扰抓手还处于早期研究阶段，但这种思路仍然非常活跃。

琼斯说:“作为DARPA ARM项目的一部分，我们正在制造一种三指手，它的指关节具有物理顺应性。”“这些手指在接触到环境时，会被动地弯曲和偏转。它的血统可以追溯到化学机器人。”

这个视频显示了ARM-H正在通过它的步伐和得分全垒打。

移动操纵
控制软移动操作系统的算法开发也将在新的和多样化的服务机器人应用中发挥重要作用。

这个视频拼贴提供了一个快照，在移动操作的各种研究项目发生在全球各地和各种机器人领先的方式。

iRobot与伍斯特理工学院的Dmitry Berenson教授合作，为其PackBot机械手创建了一个独家软件框架。这个视频展示了这个过程。

Jones说:“像Dmitry这样的人在如何进行控制和计划方面做得很好，当你谈论使用高度兼容的操纵机制时。”“这是一个新领域。这仍然是非常新鲜的，德米特里是少数开始使用这种机制进行控制和规划的人之一。”

运动规划
专注于运动规划的软件框架是更大程度自主的滋生地之一，这是专业和个人服务机器人的一个重要元素。

“为了制作一个可以在家中做有用的任务的机器人，如清理你的厨房或餐厅，或帮助残疾人起床或进入浴缸，意味着与世界互动。在这种情况下，我们需要认真研究算法和机器人智能，“计算机科学和机器人工程助理教授Dmitry Berenson说伍斯特理工学院在马萨诸塞州(WPI)。

“在您拥有更多智能功能之前，不会成为一个有用的国内机器人，以便有更多的智能功能，”他说。“这就是我们正在积极研究的地方。”

作为机器人工业协会成员，WPI是第一个拥有机器人本科学位以及该学科硕士和博士学位的学校。贝伦森教授领导自主机器人协作实验室（弧），重点研究人机协作，机器学习和操纵计划。

贝伦森说，挑战(或者说机遇)在于，尤其是在个人服务机器人领域，环境是非结构化的，而且在不断变化。机器人需要能够适应周围环境和手头的任务。

“我们希望机器人能够聪明地与我们合作并与环境互动作为合作者，”Berenson说。“我们正在努力工作的两个最大项目是在一个更自主域的工厂设置和协作中的合作，人们只是说我需要你来操纵这些物体，现在去做吧。”

贝伦森解释说:“我们的重点是让机器人能够在环境中尽可能自主地与人类互动。”这意味着机器人必须理解人类在做什么。他们必须在两个层面上理解它。第一个层次是“做什么”，第二个层次是“怎么做”。“什么”是你想要达到的目标。你为什么把那东西捡起来?因为我知道那东西会进这个槽那是组装计划的一部分。‘如何’水平是指你实际如何做这件事。”

在我们的最近的合作机器人文章在麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)，朱莉·沙阿(Julie Shah)教授的互动机器人小组正在研究贝伦森引用的“什么”。这是人-机器人协作的任务规划方面，或者是做某些动作和适当顺序的原因。与此同时，贝伦森专注于“如何”或运动规划方面。

“水平的高低实际上是非常微妙的。这与人的移动方式有关，”贝伦森解释道。“通过观察这个人的动作，我们就可以推断出他们是如何完成某项任务的。你打算这样还是那样把它捡起来?你是像这样沿着桌子滑动物体，还是像这样把它拿起来放到它的位置上?我们希望能够尽快理解人类是如何做到这一点的，这样机器人就能以一种既高效又安全的方式完成与人类互补的动作。”

如果他们在家学习人类机器人的合作，或者在家中为一个结构较少的环境，Berenson表示目标是相同的。

“我可以制造一个机器人，它可以进入你的厨房，装载洗碗机，或者我可以制造一个机器人，它可以进入仓库，把杯子装进盒子。这对我们来说并不重要。它使用的是完全相同的代码。它的关键能力是知道如何拿起杯子。这是针对杯子的，但一般来说，它知道如何操作世界中的对象。如果它能做到这一点，那么它就能做很多通用应用。”

“我们提供这些基本方法——算法——来完成所有这些任务。这些应用包括制造业、家政服务机器人，我认为有一天我们可以实现部分手术的自动化。”

算法的力量
算法是贝伦森的专长领域。它们赋予机器人智能，是获得更大自主权的一步一步的途径。

“我们专注于运动规划的算法，为智能机器人生成运动的方法。机器人不只是回放一系列的动作(就像在重复的工业任务中)，也不只是对你推它到一边的动作做出反应(一些合作机器人能够做到这一点)。

“机器人实际上是说，好吧，桌子上有那个杯子，我需要弄清楚一系列的动作，我如何接触那个杯子，我如何捡起它，并把它放在某处，”他说。“我需要确保动作将是安全的，它不花费太长，而且它遵守所有约束。例如，如果杯子有水，我想移动它，使水不会泄漏。“

贝伦森建议，这个任务可能更加开放，比如从冰箱里拿东西，这可能需要把东西移开。

“没有手动或步骤序列。你必须看看冰箱，想想你是如何将这个项目从那里得到这个项目，并在现场提出一个计划。人们非常擅长这样做，但对于一个非常艰巨的任务来说，这是一个非常艰巨的机器人。我们需要创建算法来编程所有能力。“

迎接挑战
贝伦森的一种算法在DARPA机器人挑战赛(DRC)。约束双向快速探索随机树(CBiRRT)算法是贝伦森在卡内基梅隆大学(CMU)博士期间开发的，并在去年12月参加刚果民主共和国试验的DRC- hubo机器人上使用。Berenson现在是WPI-CMU团队的成员，该团队将于2015年6月参加DRC总决赛。

这个视频显示在DRC-HUBO机器人上运行的算法，允许它自动旋转阀门，DRC中的任务挑战之一。

贝伦森解释说:“这是一种用于机械臂和类人机器人运动规划的通用算法。”“假设你有一个处于特定位置的机器人，它需要伸手去够一个物体，或者转身，或者拿起一个箱子。算法会为机器人生成动作。”

“最难的部分是，这些任务要求你考虑到你的行动受到的限制。想象一下，当你拿起一个箱子时，如果这个箱子很重，你拿它的方式和拿它轻的时候是不同的。对于一个重箱子，你必须更加注意你的重心。该算法允许你创造出符合平衡和闭链运动学等约束条件的运动。”

这个视频显示Berenson的算法之一，在人形机器人堆叠盒上运行，其他应用程序在机器人姿势限制发挥关键作用的其他应用中。

贝伦森和他的ARC实验室团队创建的算法可以在其网站上免费获得Github页面．贝伦森说，虽然开源软件主要用于研究，但算法已经在一些内部工业项目中得到了应用。

贝伦森说，他的CBiRRT算法并不关心它运行在什么样的机械臂上。“从六自由度的手臂到28自由度的类人机器人，我都用过它。”

他说，DRC阀门转向代码的核心是CBORRT算法。“你在DARPA挑战中看到的大多数事情都非常紧密漫游。有一个人指挥机器人的每一项运动。我们的方法是使用更多的自主权，这是我们的研究方向。“

Berenson说:“DRC-Hubo团队是这样做的:我们在世界上找到阀门，然后告诉机器人它在哪里。“然后机器人会自主地计划一系列动作来转动阀门。”

这个视频12月ARC实验室在DRC试验中阀门操作部分的工作总结。它包括来自该事件的真实画面，以及在DRC-Hubo、PR2和Hubo2类人机器人上测试CBiRRT算法的运行。

贝伦森说:“因为我们创造了这些基本算法，无论是灾难响应，还是在厨房里帮助你，还是在工厂里包装盒子，重要的是自主操作世界上的物体的基本能力。”“这就是我当初想参与刚果民主共和国的原因。”

自治连续
那么真正的自治还有多远呢?贝伦森说，最大的飞跃将来自软件方面。他觉得他的算法运行得很好。

“仍有一些东西必须来自硬件，”他表示。“机器人需要变得更便宜、更轻(你不希望一个300磅重的机器人掉在你身上)，以及更柔软以防意外接触。”但即使你明天给我一个，我们仍然需要研究如何让它做有用的任务。”

“我认为它更像是一个连续体。我认为这将是一种像手机如何发展的样子。它没有从笨拙的旧手机到iPhone过夜。我认为它会与机器人相似。“

连续体一路运行到手指的尖端，或者我们应该说机器人的手指。触觉技术允许我们在机器人的环境中感受到我们的方式。

感觉触觉技术
触觉技术让机器人有了触觉，并把服务机器人带到了世界的新深度和更遥远的地方。

弗朗索瓦·康蒂是斯坦福大学的客座讲师人工智能实验室它仍然是硅谷触觉学研究的温床。他和肯尼斯·索尔兹伯里教授讲授一门实验触觉学课程，后者是斯坦福大学著名的触觉学和医疗机器人研究员。

“这两个领域(机器人技术和触觉技术)有很多共同之处，目前正在发展成为一个真正的领域，”Conti说。他解释了3D触觉设备是如何工作的。

“这就像拿着电脑鼠标，但这些设备可以在3D空间的任何点上移动。有机械装置和马达在你拿着设备的尖端产生力。现在想象一下，在3D环境中，你的屏幕上有一个光标，你的面前有一个物体。当你将光标移向物体时，你就能够真正感受到它的形状、轮廓和纹理。”

手术室和轨道上的触觉技术
Conti还是瑞士尼翁触觉设备开发商和制造商Force Dimension的联合创始人。他说，他的公司开发出了第一个被批准在手术室临床使用的商用触觉设备。

他说:“今天，在心脏手术中使用的机器人导管可以让你进入心脏，在这种触觉设备的帮助下进行手术。”“你可以真切地感受到心脏内部的工作空间限制。”

这个视频一段英国电视新闻剪辑显示，这种触觉装置被用于引导机器人导管系统消融心房纤颤。

强制维度的第一个触觉界面是瑞士洛桑联邦理工学院的三个其他硕士学位的Conti和三位其他硕士学位。

“人们会参观实验室，我们会进行演示，参观者会尝试这项技术，”康蒂说。“突然，有人问他们能不能买一个。”

康蒂说，他和他的同事一开始并没有认真对待这份工作。一周后，当感兴趣的一方询问何时可以交货时，他们意识到他们发现了一些东西。

康迪说:“我们通过向大学和研究机构出售触觉设备来启动公司。”

这一年是2001年。四位创始人都在开始博士学位，现在启动新的启动。

Conti在瑞士硕士课程中，在斯坦福州的校园里迈出了斯坦福州的一部分。他被奥萨马·卡特布教授邀请，另一名斯坦福研究员专注于人民友好的机器人设计，运动规划和控制和触觉互动。现在Conti回到加利福尼亚州追求博士学位，索尔兹伯里教授和Khatib为他的研究顾问。

“我过着一种混合的生活，一边做研究，一边经营这家公司，”康蒂说。“在硅谷是一段不可思议的经历，因为那里有很多公司在各个领域工作。我开始与一些医疗公司合作，我们开始将触觉设备整合到各种医疗产品中。”

除了医疗机器人，触觉设备也被用于航空航天应用(如本网站影片所示)、制药和娱乐行业。Conti说，已经为电脑游戏平台设计了价格较低的版本，比如Novint Falcon控制器。

随着公司的蓬勃发展，康迪也获得了博士学位，他通过每年与索尔兹伯里教授一次触觉课与斯坦福保持联系。

开源触觉技术框架
该年度课程的一个分支是一组用c++编写的、由Conti帮助开发的开源触觉可视化库。软件集被调用茶3 d，发音和tea一样。

康迪说:“我们需要能够与不同的触觉设备对话的软件，甚至可以与虚拟系统对话。如果学生没有自己的设备，他们可以在家里调试虚拟系统。”“有一次，我们说让我们把这些都放到网上。世界各地的人们都在使用它。每年我们都会推出一个新版本。”

开源存储库此类Chai 3D和Arc Lab的算法库为协同机器人带来了全新的含义。

康迪说:“汉森医疗公司(上一段新闻中提到的机器人导管系统的制造商)是我在制造第一款设备时首先合作的公司之一。”“他们的系统中集成了CHAI 3D。不同的医疗公司已经接受了机器人技术，并根据自己的需求进行了调整。”

不同程度的触觉
就像机器人一样，触觉设备也有不同的自由度。最简单的设备之一是三维触觉设备，这意味着你可以沿着三个轴在空间中移动它。这只允许定位一个对象。

Conti解释说:“如果你想提供一个方向，例如移动一个物体到某个位置，但要调整角度，这就需要额外的自由度。”“它需要额外的机械部件，让你不仅能在空间、x、y和z方向产生力，还能产生旋转力和平动力。你可能还想添加一个抓取器抓取功能。”

“你把所有这些部件组装在一起，就得到了一个类似sigma的装置。7，它提供了7个自由度。“你有三个用于平移，三个用于旋转，还有一个用于抓取。有了7个自由度，你几乎可以完成任何任务，这就是最先进的机器人的操作方式。”

半自治
外科机器人是专业服务机器人领域的早期采用者。正如其他人所指出的，在个人服务机器人中，环境的结构不那么复杂，这就变得更加棘手。Conti解释了触觉技术是如何帮助填补这一空白，直到完全自主成为现实。

“当你将机器人引入医疗领域时，它是一个非常可控的环境。控制这些机器人的是医生或外科医生。机器人不是自主的。”

“我们在（个人）服务机器人中试图做什么，使机器人尽可能自主，”Conti说。“一旦你离开受控环境，你就会增加很多不确定性。今天的算法仍然有限，这就是为什么很多机器人应用仍然仅限于他们可以控制所有不确定性的实验室或内部公司。“

“人工智能尚不就是那里。直到AI真的很大突破，直到我们看到通过街道的机器人才有一段时间。“

在斯坦福大学人工智能实验室，研究人员正在使用类人机器人，如Willow Garage公司著名的PR2和本田的ASIMO，以试验不同的服务场景。你可能还记得广为人知的PR2咖啡。这是视频万一你错过了它，而这件事文章很好地说明了演示背后的一些技术。

在海底，在上面
也许比机器人代替实习生来下一杯拿铁更实用、更近距离的是探索我们水道深处的半自动操纵器。的红海机器人研究探索馆是斯坦福大学与阿卜杜拉理工大学（KAURY）合作的持续项目。

“我们目前正在与谷歌最近收购的公司设计一个水下机器人，其中谷歌叫Meka机器人在水下，对生物学家进行罚款，灵巧的任务，”Conti解释道。“我们正在建造一个有两个臂的水下人形机器人，我们用两个触觉设备控制它。你正在看一个带3D眼镜的巨大屏幕，现在你正在控制这个机器人的手，好像你在水下。“

“你可以感受到环境，并与之互动，”康蒂说。“所以你可以真正控制远程的东西。我们可以让机器人在矿山、像福岛这样的危险地区或火山上工作。机器人可能会有一些本地智能，但真正的知识将来自操作员。”

触觉学也在工业应用中提供力反馈。Conti给出了一个例子。

“在大型铸造厂，你要制造巨大的金属部件，比如桥梁或轮船，你基本上是用沙子做一个模具，然后倒入热金属来铸造。一旦你把模具分开，这个零件就远非完美了。有许多表面缺陷需要打磨。但这些部件很大，重达20到50吨。”

康蒂和他的瑞士同事利用了他们在外科触觉方面的专业知识，只是为铸造厂做了规模扩大。

康蒂解释说:“你坐在一扇玻璃窗后面，拿着其中一个触觉设备，但你不是在控制手术器械，而是在最后用一个强大的铣床控制这个巨大的机器人。”“所以你在用铣床清理零件，与此同时，你可以感受到机器人施加的力。你感觉到的力量有时有几千磅，但你把它们缩小到人类的规模。现在，他们每天8小时都在代工厂使用这些设备来处理这些非常重的部件。”

Conti说，当他在去年的一次行业会议上首次展示这个应用程序时，观众都惊呆了。

“对一些人来说，驾驶这个巨大的机器人并能够感觉到它所接触的东西，这是科幻小说。但对我们来说，机器人手术非常直接。”

混合动力驱动
另一个开发领域注定要显着影响工业和服务机器人是新的混合动力。我们在上个月的文章中谈到了这一点，我们在掌握研究的协作机器人与Saphari计划进行研究和可变阻抗致动。斯坦福研究人员也探索了替代形式的动力和控制它们的算法，不仅使机器人更安全，而且更节能。

“混合驱动——你会发现这个术语在机器人技术中经常出现，”Conti说。“这是我们下一代触觉设备集成的技术之一。”

他描述了串联弹性制动的优点。

“电动机的主要功能是旋转。你打开吹风机或搅拌器，马达旋转得非常快，产生机械能。但机器人并不总是移动得很快。例如，当机器人负重时，就会出现这种情况。当高电流通过电机产生高静力时，所有的电能都转化为热能。”

Conti解释说:“使用小型刹车、弹簧和小型电机，我们可以生产出结合这些不同技术的执行器，以更少的能量产生更大的力。”“我们还可以让这些设备更紧凑，所以当你移动触觉设备时，它们会感觉更轻。在机器人技术领域，我们也有同样的问题。我们希望以更有效的方式产生这些力和运动，但不需要太多的能量。这就是混合动力发挥作用的地方，我们正在探索创造这些动力的不同方法。”

这与Rethink机器人Cobot中系列弹性执行器相同。Baxter的关节中的弯曲来自海洋中的春天。

“你正在建立一个在有更不确定性的环境中运作的机器人，”Conti说。“没有任何力量传感能力，你不能拥有一个非常僵硬的机器人。您需要一个可以感受和遵守其环境的机器人。这就是这个重新思考机器人可以做的事情。这是混合动力致动已经到位的地方，因为这些机器人现在具有最终控制力量的能力。“

“这就是为什么我说机器人技术正在与触觉技术融合。机器人现在是能够感知环境的机器。”

使机器人能够感知、操纵和感受环境的技术都将带来更大的自主权。希望过上更独立生活的急性和慢性身体残疾患者对这一飞跃的感受最为深刻。

辅助和康复机器人
辅助和康复机器人的最重要的研究人员是罗利库珀博士，该研究总监是人力工程研究实验室（HERL）的创始总监，是与宾夕法尼亚州匹兹堡大学合作的VA康复研究和卓越发展中心。他也是该大学康复科技系的杰出教授，以及生物工程，机械工程，身体医学和康复教授，骨科手术。

Cooper最近在机器人行业的最高荣誉中区分了Engelberger机器人奖他在整个职业生涯中对该领域的贡献。

作为一名患有脊髓损伤的美国陆军退伍军人，库珀对辅助技术设备的进步对轮椅使用者的重要性有切身体会。他将自己的时间、才华和独特的视角奉献给了进一步发展技术，这些技术不仅能让机器人实现高水平的自主，更重要的是，让人们过上更自主的移动生活。

这个视频由本地电视台生产的概述了HERL研究。

Cooper在Santa Barbara举办了加利福尼亚大学的电气和计算机工程博士，机器人是辅助技术的许多未来突破。“智能系统和设备最终能够允许残疾人才能独立地执行或至少直接，许多日常生活任务。”

他说Herl致力于在数字控制器可用后提前提高电动轮椅（EPW）的控制以改善电动轮椅（EPW）的控制。

库珀表示:“我们的工作重点是让尽可能多的人拥有独立的流动性。”HERL在界面偏置轴、虚拟模板、超二次模板、增益记忆控制、驾驶虚拟现实评估和控制参数调整等方面做出了贡献。‎这些工具被嵌入到世界各地使用的许多EPW控制器中。”

其他的进步包括SMARTWheel，它可以测量和传输轮椅推进的关键生物力学参数。它被世界各地的实验室用来优化机动性和减少人体工程学障碍。虚拟座椅教练使用机器学习和适应来帮助那些由于无法调整自己的位置而面临进一步受伤风险的人。

在开发下是Permma电动轮椅（图为32度的自由，并用Kinova安装在定制的马车和Herl设计的轨道上的jaco武器。Permma或个人移动和操作设备使用ROS开源操作系统和实时操作系统，用于集成设备中的物系功能。

“我们正在完成第三代机组，”库珀说。“它有一个视觉系统。它可以‘看到’对象并进行路径规划。”

为独立自主
你可能已经注意到身穿制服的研究人员在后台操作触觉设备。

库珀解释说:“其中一个选择是提供远程操作，这样你就可以有一个远程护理人员或助理，这是克服一些自主性障碍的方法。”“有这么多的自由度。让朋友帮忙操作设备会更有效。”

“我们真正努力的另一件事是这种滑动自主权的概念，”库珀说。“用户何时希望自己完成任务，他们指导任务的整个步骤，以及他们什么时候希望机器人自主运行？你在哪里介入？我们的目标是让系统开放到足够结束，以便用户可以根据具体情况做出该决定。“

“在实验室里有一件事。在现实世界中，这是另一件事。当然，自主部分是最大的挑战。“

PerMMA研究的一个副产品是MeBot，即移动增强机器人轮椅。MeBot的设计可以无缝地适应各种室内和室外地形，它可以升降8英寸的路缘，在斜坡上自动调平座椅，并穿越柔软的地形(沙子、砾石、草地)。第三代原型机预计将于2014年8月上市。

库珀说，开发过程需要时间。“我们正试图制造一种机器人，人们可以在任何环境中每天使用16个小时，一年365天，长达5年，而且预算比美国宇航局(NASA)向火星发射东西要少得多。”

“理想的产品将是MeBot和Permma的组合，”库珀说。“它会去任何地方操纵任何事情。我的长期目标是去任何其他人可以去的地方，并做任何其他人都可以做的事情，并在相同的时间内做到这一点。“

自从30多年前他在一次骑车事故中瘫痪以来，他的梦想就是发明一种更灵活的轮椅。库珀并不是唯一一个将这一观点视为个人观点的人。他说，他在HERL共事的许多学生和研究人员也是轮椅使用者，他们渴望更大的独立性和更好的生活质量。

这个视频其中一些学生制作了PerMMA机器人平台的持续发展概况。

对于这些研究人员来说，自治不能快得足够快。