【综述专栏】应用于智能微型机器人的软件系统

Original 好文推荐机器智能研究MIR 2022-05-21

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10月，IJAC特约专题"先进机器人的智能控制与计算"正式出版，中科院自动化所谭民研究员、多伦多大学孙钰教授、中科院自动化所喻俊志研究员担任本期专题客座编辑，所有内容限时两月免费下载(10月9日~11月9日)。

专题详情：

今日推荐专题中第一篇综述：应用于智能微型机器人的软件系统，来自德国奥尔登堡大学Tobias Tiemerding研究员和Sergej Fatikow教授，以下为论文导读。

近年来，研究者们已经开发出大量可小规模使用的相对先进且易于操作的机器人硬件组件和系统。随着技术的成熟，这些工具的使用范围逐渐扩展至高级应用。

来自网络

微型或纳米级的物质(至少在一个维度上低于100纳米)与一般物质相比，呈现出明显不同的特性。这些特性，如大比表面积，可以助力不同领域的应用开发，带来很多有趣的效果。微型机器人(Small-scale robotics, SSR)是一个相对年轻的研究领域，在20世纪后十年才兴起，是深入探索微型或纳米级材料特性的关键。

所谓"微型"，即在毫米到微米的层面上对物体进行操作(微操作)。这一定义同样适用于微机器人(尺寸小于1厘米)及更小的纳米机器人(尺寸小于或等于1微米)。典型的微型机器人可应用于微装配、材料试验、细胞操作(如卵胞浆内单精子注射)、眼部手术(借助移动式磁力微机器人)。

来自文章

移动微机器人在生物方面的应用势必产生巨大的影响。目前，多数应用还处于初始阶段，完成一项任务需要通过远程控制和/或依赖大量变量进行系列操作。实现完全自动化尚需时日，何时迎来产业化更是未知数。

很多公司及研究机构已经开发出可应用于实际的相对先进且易于操作的硬件组件和系统，从简单的微型及纳米级定位器(如美国Aerotech、德国Physik Instrumente、SmarAct)到磁力线圈制动器，再到多自由度的微型机器人(如miBot医疗运输机器人)。一些公司所开发的组件或者系统还成为了行业标准，在全世界不同研究机构和实验室得以应用。

来自文章

但当前的研究，应继续加大对技术基础的研究，将重心转移到微型机器人的软件开发，因为所有应用的控制都以软件为基础。当前，微型机器人研究领域迫切需要可帮助实现自动化、提升稳定性、提高效率、完成决策自动化的方法。

近年来人工智能和机器学习提供了不少可供选择的好工具，将微型机器人与人工智能和机器学习工具相结合，是解决当前及未来挑战的重要途径。这就需要多方基于一个共同的目标进行合作。然而，找到这样一个共同目标并非易事，特别是在一种缺乏公共讨论的环境下。

来自文章

本文旨在讨论当前各种方法的优点及局限性，同时做出相应评价。论文第二部分对目标群体做了广泛调查，第三部分详细论述了当前的软件类别及其典型代表，并基于各类参数，在第四部分对各类软件进行了评分。论文第五部分是总结，同时提出了未来可供研究的方向，以期为软件开发者及应用工程师们找到未来研究的切入点。

全文信息

Software for Small-scale Robotics: A Review

Tobias Tiemerding, Sergej Fatikow

下载链接：

1) SpringerLink:

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-018-1130-2

2) IJAC官网：

http://www.ijac.net/EN/abstract/abstract2039.shtml

摘要：

In recent years, a large number of relatively advanced and often ready-to-use robotic hardware components and systems have been developed for small-scale use. As these tools are mature, there is now a shift towards advanced applications. These often require automation and demand reliability, efficiency and decisional autonomy. New software tools and algorithms for artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) can help here. However, since there are many software-based control approaches for small-scale robotics, it is rather unclear how these can be integrated and which approach may be used as a starting point. Therefore, this paper attempts to shed light on existing approaches with their advantages and disadvantages compared to established requirements. For this purpose, a survey was conducted in the target group. The software categories presented include vendor-provided software, robotic software frameworks (RSF), scientific software and in-house developed software (IHDS). Typical representatives for each category are described in detail, including SmarAct precision tool commander, MathWorks Matlab and national instruments LabVIEW, as well as the robot operating system (ROS). The identified software categories and their representatives are rated for end user satisfaction based on functional and non-functional requirements, recommendations and learning curves. The paper concludes with a recommendation of ROS as a basis for future work.

关键词：

Robotic control, software engineering, micro/nano robotics, artificial intelligence (AI), machine learning (ML), open source.

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