雲機器人（Cloud Robotics）是機器人領域的一個重大熱點新方向，將機器人技與雲計算相結合，以增強單個機器人的能力，並從根本上改變傳統機器人過分依賴手工編程的局限性。188金宝慱体育版 陳小平教授團隊與世界人工智能聯合會主席、美國卡內基-梅隆大學偉羅莎（Manuela Veloso）教授團隊開展了雲機器人合作研究，完成了合肥與匹茲堡之間的雲機器人實驗。同時，以188金宝慱体育版 吉建民為第一作者、陳小平為通訊作者，反映該研究理論進展的論文A Weighted Causal Theory for Acquiring and Utilizing Open Knowledge[1]在國際自動推理權威期刊《International Journal of Approximate Reasoning》最新一期上發表。
傳統機器人的開發模式是：針對每一項具體任務進行事先編程，並在固定的結構化環境中完成大量調試。近十年來興起的服務機器人需要在各種不同的非結構化環境中工作，傳統開發模式成為一個嚴重障礙。研究者發現，分布在世界各地的機器人經常執行類似的任務，但它們由於硬件和基礎軟件的不同，可以具有不同的能力，從各自環境中也可以獲取不同的知識和技能。在雲機器人平台上，不必為每一台機器人的每一項功能專門編程，而是可以從雲平台和其他機器人獲取有關知識和技能，從而極大地拓展每一台機器人的能力範圍，並降低開發成本。近年來，雲機器人被視為突破機器人大規模應用技術瓶頸的一種新的重要手段。
為了實現機器人之間和人-機器人之間的知識共享與合作，雙方團隊自2010年以來，分別開展了持續性基礎研究。中方在外部開放知識獲取、機器人自動推理與規劃、人機語義理解等方麵進行了重點研究，形成了一條機器人運用外部知識提高性能的技術路線，有關成果發表在人-機器人互動旗艦期刊JHIR上[2]。針對兩個大任務集——來自網絡的1萬1千多個用戶任務和4百多個用戶願望，進行了係統性的實驗測試，並取得了重要進展(JHRI[2],IJCAI-2013[3])。發表在IJAR上的最新論文為機器人外部知識獲取問題建立了一個理論模型，證明了一係列相關推理任務的計算複雜度，並找到了一種可高效求解的知識表示模式，為提高外部知識獲取效率和大任務集測試開辟了道路。美方在機器人大數據分析與人機合作等方麵進行了深入的探討，取得了重要成果。
在此基礎上，雙方展開合作研究，探索通過雲機器人平台實現雙方機器人以及機器人與人之間的資源共享與合作。在近日進行的首次雲機器人聯合實驗中，位於合肥的188金宝慱体育版 “可佳”（KeJia）機器人與位於匹茲堡的卡內基-梅隆“可寶”（CoBot）機器人，借助雲平台進行了遠程合作與資源共享測試。實驗中，雲端向雙方機器人提供多種知識源和數據源，可佳向可寶輸送語義理解和自動規劃服務，可寶向可佳輸送大數據分析服務。借助於這些知識共享和遠程合作，可佳與可寶分別完成了各自單獨工作無法完成的測試任務。此前未見中美之間同類實驗的報道。
雙方將進一步深化本項目的合作，啟動雲機器人平台的工程化開發，進行更大規模的實驗測試，促使有關成果擴散到分布在世界各地的其他智能機器人。
可佳機器人在188金宝慱体育版 進行聯合實驗
偉羅莎教授及可寶機器人在卡內基梅隆大學參與聯合實驗
（計算機學院、先研院、科研部）
附：相關論文
[1] Jianmin Ji, Xiaoping Chen, A weighted causal theory for acquiring and utilizing open knowledge, International Journal of Approximate Reasoning. Volume 55, Issue 9, 2014, pages 2071-2082.
[2] Xiaoping Chen, Jiongkun Xie, Jianmin Ji, and Zhiqiang Sui, Toward Open Knowledge Enabling for Human-Robot Interaction, Journal of Human-Robot Interaction, Vol. 1, No. 2, 2012, pages 100–117.
[3] Xiaoping Chen, Jianmin Ji, Zhiqiang Sui, and Jiongkun Xie, Handling Open Knowledge for Service Robots, In: Proceedings of IJCAI 13, Beijing, China, Aug 3-9, 2013, pages 2459-2465.
