罗兰Siegwart.（出生于1959年）是一个自治系统和副总裁研究和企业关系教授亚博体育官网亚博体育苹果app官方下载埃尔希希。在学习Eth的力学和机电一体化之后，他从事一家拆卸公司，花了十年作为EPFL洛桑的自治微系统教授，并在斯坦福大学和美国宇航局举行的拜访职位。亚博体育苹果app官方下载
他的研究兴趣是亚博体育官网在复杂和高度动态环境中运行的智能机器人的创造和控制。突出的例子是个人和服务机器人，检测设备，自主微型飞机和行走机器人。他是欧洲项目的协调员，联合创始人半十几家分拆公司和各种高科技公司的董事会成员。
Roland Siegwart是成员瑞士工程科学院，IEEE同伴和官员国际机器人研究联合会亚博体育官网（IFRR）。他在机器人学中的多个期刊中的编辑委员会，是一个在机器人中的几个会议的一般主席，包括IROS 2002.那AIM 2007.那FSR 2007.那ISRR 2009.。
卢克·穆罕沃斯：2004年，您合作自主移动机器人介绍，它提供了对自主移动机器人的许多基本任务的教程：运动，运动学，感知，本地化，导航和规划。
在您的估计中，将这些功能“粘合”在一起的最常见方法是什么？例如。是使用代理体系结构的最自主移动机器人，还是其他一些架构？
罗兰Siegwart.：移动机器人是非常复杂的系统，必须在现实世界环境中运行，并且必须根亚博体育苹果app官方下载据不确定且仅部分可用的信息进行决策。为此，机器人的运动，感知和导航系统必须最适合环境和应用设置。亚博体育苹果app官方下载因此，机器人在所有系统工程任务之前都需要广泛的知识和创造亚博体育苹果app官方下载力。控制算法不能补偿错误选择的传感器设置。在我看来，通过移动机器人的自主决策唯一经过验证的概念是高斯过程和贝叶斯过滤器。他们允许以一致的方式处理不确定和部分信息并使学习。高斯工艺和贝叶斯滤波器可以模拟各种估计和决策过程，可以以不同的形式实现，例如，作为众所周知的卡尔曼滤波器估算器。
大多数移动机器人使用某种代理体系结构。但是，这不是移动机器人中的关键问题，而是对并行运行多个任务的系统的实现问题。亚博体育苹果app官方下载主要感知，导航和控制算法必须以稍微可预测和一致的方式适应未知的情况。因此，算法和导航概念还应允许机器人工程师从实验中学习。如果导航，控制和决策，则才能以黑盒方式实现这一点，而是在基于模型的方法中获得最佳优势的现有知识和系统模型。亚博体育苹果app官方下载
卢基: So are you saying that the glue which holds together the perception, navigation, and control algorithms is typically an agent architecture, and this is largely because you need to integrate those functions in a model-based manner which can reveal to the engineer what’s going wrong (in early experiments) and how to improve it? Or are you saying something else?
罗兰：您理解仅部分正确。是的，大多数机器人系统利用某种代亚博体育苹果app官方下载理体系结构，因为它是实现独立并行任务的最明智的构思，例如例如机器人定位和安全停止使用保险杠信号。但是，我没有将代理体系结构视为机器人中的主要问题或作为主要胶水。用于设计和实施自主机器人的胶水是对所有关键要素的基本理解及其机器人工程师的相互作用。此外，高斯工艺和贝叶斯过滤器是今天最有希望和经过验证的自主导航方法，尤其是同时定位和映射。
卢基：作为机器人系统越来越普遍亚博体育苹果app官方下载，能够越来越能力，您认为将需要转变技术吗？例如。从现在开始15年，您预计高斯进程和贝叶斯过滤器在机器人中的统治者甚至比目前更具统治者，或者您预计Rational Agent架构可以提升，或者您预计混合系统控制接管，还是什么？亚博体育苹果app官方下载（允许狂野的猜测;我知道你不是一个水晶球！）
罗兰：我认为高斯进程和贝叶斯过滤最强大的工具来创建Rational代理商。他们启用学习相关性和模型，并引起局势和未来目标的推理。与行为基础方法相比，这种基于模型的方法将重视。但是，可能永远不会成为创建智能代理的单一统一方法。
机器人是以最具创意和最佳的方式相结合的传感，致动和智能控制的艺术。
卢基：为什么你期望基于模型的方法相对于基于行为的方法获得重要性？
罗兰：为了采取“明智”的决定和计划行动，机器人必须能够预测反应其决定和行动可能存在。这只能通过模型实现，这构成了预测的基础。此外，无监督的学习还需要使机器人系统能够从经验中学习的模型。亚博体育苹果app官方下载模型使机器人能够概括基于行为的方法并不是真正可能的体验。
卢基：从您的角度来看，在过去5年中，基于模型的自治机器人方法中有一些最有趣的工作是什么？
罗兰：我认为机器人中最突出的基于模型的方法在SLAM（同时定位和映射）内，可以考虑几乎解决。
由于对高斯过程和贝叶斯过滤器的一致应用以及适当的错误建模，因此SLAM与不同的传感器（激光，愿景）和轮式和飞行平台可行。
具有相当大的动态的大规模地图，避雷条件的变化和循环关闭已经证明了来自牛津，西德尼大学，麻省理工学院，eth等等。
一个其他机器人领域，模型基础方法已经实现了大量进展，是模仿复杂操作任务的仿制。通过将人武器和机器人操纵器的物理模型与概率的过程相结合，通过USC，DLR，套件，EPFL和许多其他地方的组进行了各种操作任务的学习。
卢基：谢谢，罗兰！
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