2020年9月美國計算機社區聯盟（CCC）發布第四版《機器人路線圖：從互聯網到機器人》（以下簡稱“路線圖”），探討了機器人在未來5年、10年和15年作為關鍵經濟促進者的使能作用，尤其是在制造、醫療和服務行業。本版路線圖基于對第三版路線圖進展的審查和評估進行了更新，總結了既定的主要社會機遇、待解決的相關挑戰以及需要采取的措施，包括技術創新及其采用和政策措施兩方面，以確保美國在機器人技術領域的持續領先地位。

在美國計算機社區聯盟（CCC）的支持下，2009年工業界和學術界聯合制定了首份《機器人路線圖：從互聯網到機器人》，促成了美國國家機器人計劃（NRI）的設立。2013、2016年在美國國家科學基金會（NSF）和CCC的支持下，路線圖進行了修訂。新版路線圖總結了制造業、生活質量、物流、農業、醫療、安全、運輸等七個領域的社會驅動力，提出了成本、高混合度、安全性、易用性、響應時間、魯棒性等六個方面的挑戰，最終將挑戰映射到架構與設計實現、移動性、抓取和操作、感知、規劃和控制、學習和適應、人機交互、多機器人協作等八個機器人研究領域，突出了在新材料、集成傳感、規劃/控制方法等方面的新研究內容以及多機器人協作、魯棒計算機視覺識別、建模和系統級優化方面的新研發內容。

一、機器人的架構和設計實現

機器人技術逐步從傳統帶有離散感知/驅動關節和集成控制器的低自由度的剛性連桿架構邁向具有分布式/集成式多模態傳感/驅動的可變拓撲重構高自由度系統。機器人在現實環境中成功應用的核心要求包括：半自主操作、對環境的持續適應、數據驅動的學習和控制以及能效和零停機，具體研究方向包括：（1）重構網絡-物理系統架構；（2）解決分布式異步復雜系統中模/數轉換數字接口設計挑戰；（3）實時機器人數字信息架構；（4）集成傳感/執行、機械和控制的多功能模塊；（5）新材料范式：柔性材料；（6）新的制造技術：增材制造。

表1 未來5-15年的技術發展目標

二、機器人的移動性

腿是機器人在許多環境中最有效的移動解決方案，目前有四足機器人和兩足機器人，后者對人類來說有更廣泛的適應和協作空間。足式機器人技術的研發可以衍生出康復機器人和外骨骼等副產品，同時其物理驅動機制具有一定的普適性。足式機器人在移動操作平臺方面仍處于起步階段，且需要配備更輕、更小、更低能耗的感知和計算包。

未來5-15年的技術發展目標：

（1）未來5年目標：足式機器人可實現3英尺降落后正常運作，水平運作可達到0.8m每秒的行進速度，在平整地面環境可續航5h以上。它具有實時感知、映射和推理能力以實現自主導航。

（2）未來10年目標：足式機器人可實現滾落后正常運作。給定一個近似的環境地圖，它可以自主且強健地合成和執行給定的移動和操作任務，如搬運碎片以搜尋幸存者。

（3）未來15年目標：人形機器人可以在完全非結構化、動態環境中自主且強健地運作。

三、機器人的抓取和操作

一些研究團隊和公司正在探索機器人抓取的新方法，抓取不熟悉對象的方法目前可分為3D模型、硬件設計、演示學習、強化學習四類。機器人抓取的新方法是基于物理或模擬數據的訓練學習，未來5-15年的技術發展目標如下：

（1）未來5年目標：生產出廉價的機器人夾持器能夠從雜物箱中抓取新奇的剛體，其可靠性接近人類，并將應用于電子商務和制造業中。

（2）未來10年目標：生產出廉價的機器人夾持器能夠從雜物箱中抓取大量剛體和柔體，其可靠性超過人類，能夠精準定位并從箱子中提取特定的目標物體。

（3）未來15年目標：生產出各式各樣的機器人夾持器，可靠地從雜物箱中抓取任何剛體或柔體，但不包括形狀極端不稱的物體，如蘋果耳機。

機器人操作方面的發展方向是完全沉浸式、具有觸覺的臨場感以及多模態傳感器反饋，未來5-15年的技術發展目標如下：

（1）未來5年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的簡單機器人手，能夠執行抓握調整或簡單物體再抓握。

（2）未來10年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的中度復雜的機器人手，能夠執行動態抓握調整和再抓握。

（3）未來15年目標：研制出帶有觸覺傳感器陣列的高度復雜的機器人手，其密度和靈敏度接近人類，能夠高速全手抓取新奇物體并精細控制；其技能和可靠性接近人類，可以執行靈巧的操作任務。

四、機器人的感知

計算機視覺技術發展迅速，觸覺技術也有一定的進展，其它感知技術進展有限。機器人技術在可靠性和速度方面對計算機視覺提出獨有的挑戰，需要推進的關鍵技術包括：（1）從觀察視頻活動推進到主動執行類似任務；（2）主動感知；（3）復雜、高維度推理；（4）開放性（Open-world Performance）；（5）與其它系統的集成性；（6）系統結構，如圖像端到端強化學習與可遷移性之間的權衡。

五、機器人的規劃和控制

未來的機器人將需要更先進的控制和規劃算法，能夠處理不確定性和自由度更大的代理系統。在過去，控制和規劃被認為是兩個單獨問題，而現在控制和運動規劃越來越需要綜合處理。相關的技術方向包括：不確定環境下的任務和運動規劃，抓握規劃和操作，復雜和動態環境下的自主規劃和約束控制，高維、高動態和混合系統的控制，自主性平滑可調的規劃和控制。

六、機器人的學習和適應系統

未來機器人將面臨成千上萬種不同的任務，需要自己或在人類的幫助下學習和適應。未來5-15年的技術發展目標如下：

（1）未來5年目標：在傳統機器人平臺中引入機器人學習、持續改進機器人在相當受限的環境中執行特定任務的性能。

（2）未來10年目標：通過新材料和架構，微型/大型機器人和機器人數量來提升機器人平臺的多樣性，要求機器人學習應對日益增長的復雜性；開發大規模、實用的數據集、基準等。

（3）未來15年目標：機器人在協作環境中無縫操作。

七、多機器人系統

多機器人系統已成功應用于制造業、倉庫管理、災害監測、建筑和農業等領域，但在分布式控制與決策、分散/集中混合機制、異構機器人團隊、多機器人系統的通信和傳感等方面面臨著諸多挑戰。

未來5-15年的技術發展目標如下：

（1）未來5年目標：自動生成分布式控制算法，在分布式控制和決策方面取得重大進展，可實現多時間尺度處理，互操作處理，多維度（功能、空間和時間）處理，形成權衡移動、傳感和通信的有效模型。

（2）未來10年目標：在真實環境中有力地部署大規模機器人團隊，并且通過云架構實現團隊間相互學習和協作；實現以人為中心的商用群系統；通過動態團隊組合實現復雜任務的異構解決方案；優化傳感、移動和通信之間的功耗。

（3）未來15年目標：實現在農業、制造業、倉儲和環境監測等多個行業的商業化應用和大規模部署；通過大力部署低成本混合協作機器人團隊實現真正的“機器人物聯網（Internet-of-Robotic-Things）”生態。

八、人機交互

機器人在人機交互方面仍然面臨理解人類、多時間尺度交互、信任度、接受度等諸多問題，具體挑戰包括：交互多樣性帶來的難以客觀評估；缺乏用于人機交互研究的機器人平臺；缺乏來自交互場景的可用數據集；缺乏真實世界評估的途徑。

未來5-15年的技術發展目標如下：

（1）未來5年目標：機器人能夠可靠地確定與上下文相適應的基本行為和情感表達；機器人能夠在半受控設置下與用戶保持幾個月的互動、學習和適應；增強和交互現實系統，將允許特定場景專業人員實時利用和操作機器人數據；機器人能夠解釋它們的行為，取得人們的信任；通過大規模研究使人們在很大程度接受機器人；人機交互系統的社區試驗臺、評估指標，可以直接比較不同方法；在結構化的現實環境中進行機器人研究測試。

（2）未來10年目標：機器人可以動態地學習和更新用戶和任務模型，并在半結構化的任務和環境中處理感知、建模和適應，能夠適應環境和用戶的合理變化；可以處理對話中的突發事件，適應用戶狀態，并在半受控設置下無縫集成社會行為；在半結構化設置下工作一年，并滿足多個用戶需要；能夠模擬人們的期望和事先理解，以提供最相關的信息來促進信任；共享自主系統可以確定用戶目標，同時不斷調整和促使用戶支持這些目標并選擇適當的自主度；用戶所期望的機器人功能將會部署、應用和測試。

（3）未來15年目標：機器人利用歷史交互信息和公開數據來調整自己的行為以適應個體；人機信任達到人人信任水平；機器人越來越多地出現在日常工作場所、公共場所和家庭中，安全地履行特定的角色和任務；用于機器人接口的編程工具，支持標準、彈性目標，解決安全和隱私問題；機器人可以在半結構化的任務和環境中感知、建模和適應復雜的用戶行為、動作和意圖，并跨領域和環境遷移學習；機器人可以在不受控設置下，通過對話和社會交互策略，適應不同的用戶群體；機器人不僅能夠識別而且能夠預測意外事件、用戶錯誤、以及人類協作者不斷變化的能力，并采取行動防止或最小化其影響；共享自主系統可以集成和融合各種形式的用戶輸入，動態地為用戶目標和錯誤建模，在必要時改變與用戶溝通的自主度；在幾年的時間里，面對不同能力水平的任意數量的用戶，機器人將在不受控制的環境中維持自適應功能；基于已部署系統的長期使用和交互理解，相關準則和標準將加以完善，使機器人無縫地融入社會，在不受控設置下實現安全、有效和可接受的協同工作。