信息系在机器人竞赛中以人机交互胜利主导

信息系的一批学者、研究生和本科生在米尔顿凯恩斯举行的一项著名机器人竞赛中夺得金牌，在机器人界掀起波澜。他们的杰出成就围绕人机社交互动主题以及自主机器人在现实世界场景中的实际部署展开。该团队的杰出工作甚至让他们登上了BBC One《The One Show》的聚光灯下。

近年来，人机社交互动领域在机器人研究中获得了巨大的重要性。自主机器人在养老院和 Hospitality 行业等环境中的潜力受到密切关注，主要是为了应对人口老龄化和人口结构变化带来的挑战。

这支才华横溢的团队由计算机科学高级讲师Matteo Leonetti和自主系统讲师Gerard Canal牵头。他们的动态团队包括博士生Peter Tisnikar、Zoe Evans、Jared Swift，以及一群敬业的本科生，包括Nicole Lehchevska、Pawel Makles和Yousef Altaher。

该团队在米尔顿凯恩斯智慧城市竞赛中成为焦点，在“咖啡店”和“电梯”环节与来自欧洲各地的强大团队展开竞争。他们的任务是为多功能机器人TIAGo编程，使其在模拟咖啡馆环境中导航，高效乘坐电梯并处理客户订单，同时自主与人类互动。任务包括确保订单及时送达、保持桌子清洁以及在方便时与客户互动，从而模拟优秀客户服务的社交惯例。

为了实现这一令人瞩目的成就，团队必须开发用于自主行为的复杂软件。这涉及对人工智能的各个方面（如计算机视觉、目标检测和语音识别）进行复杂的集成与扩展。通过在TIAGo机器人上实施这些系统，机器人能够感知周围环境并对刺激做出反应，甚至能理解诸如顾客要求一杯咖啡之类的语音指令。

然而，将这些复杂系统集成并部署到现实场景中带来了一系列挑战，需要创新的解决方案来解决。团队中的博士生Zoe Evans揭示了其中一些障碍，她表示：“在现实世界中部署时，不能保证多个软件包（如语音识别和计算机视觉）能在同一硬件上达到最佳性能。此外，像YOLO这样擅长识别通用物体的常见目标检测系统，在面对咖啡馆中常见的特定物品（如咖啡杯和饼干包装）时可能会遇到困难。”

在整个比赛过程中，团队面临着意想不到的障碍。例如，透过窗户射入的阳光经常干扰TIAGo的红外检测系统，而该系统是其视觉能力不可或缺的一部分。此外，与机器人互动的公众有时无法清晰地发出语音指令。这些现实世界的挑战要求具备适应能力和即时优化系统的能力，而团队正是在比赛期间磨练了这项技能。

人机交互背后的技术创新

Zoe Evans进一步强调了实验室模拟的控制环境与真实世界不可预测领域之间的鲜明对比。她指出：“构建一个能够熟练应对现实世界环境中不可预见挑战的移动对话系统，是一次无价的学习体验，也令人深感欣慰。”

通过此类实践获得的经验使学生们能够将实验室中的理论课程转化为实际应用。这种宝贵的技能组合也使他们在工业界的职业生涯中占据有利地位。值得注意的是，行业巨头Ocado赞助了此次活动，凸显了机器人技术在各个行业中日益重要的地位。

信息系团队在米尔顿凯恩斯智慧城市竞赛中的胜利，证明了人机交互的重要性以及自主机器人在解决现实世界挑战方面的潜力。他们的奉献、创新以及适应不可预见情况的能力不仅为他们赢得了赞誉，也为机器人领域的未来突破奠定了基础。