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進展，并采訪了救援人員，他們發(fā)現(xiàn)，機器人技術研究團體的工作與救援人員的需求非常一致。因此，盡管目前在災難響應中采用先進的機器人技術參與救援的案例仍然是有限的，但預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，強調了學習算法和模塊化設計如何應用于腿機器人，使它們能夠適應不同的任務，并承受一定程度的損壞。

論文內容還包括，輪式和履帶式機器人如何在遠程呈現(xiàn)等新應用中進行測試，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已經與這些早期的評估產生了很大的不同?！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，否則救災工作者不是很信任這些技術。”所以，救援機器人必須增加新的能力，或者在執(zhí)行同樣的任務時能勝過人類。救援機器人的技術門檻非常高，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)場強調的是人機配合，在搜救工作部署中，任務優(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，比如人工智能技術。這就是救援人員與研究人員產生分歧的地方，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)高技術水平機器人系統(tǒng)只靠學術領域的研究而沒有其他組織的參與是不切實際的，脫離實際應用的研發(fā)即使技術難度再高也無法實際應用。在研發(fā)過程中與相關人員和場景進行配合，更多的強調機器人系統(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。