得益于數(shù)字孿生技術(shù)，智能機器人和軟件機器人走進每個行業(yè)。數(shù)字孿生為社會、物理、信息的融合發(fā)展提供了解決思路。

—新加坡工程院院士葛樹志

我很高興在這里跟大家分享智能機器人在建筑行業(yè)的創(chuàng)新實踐。我是做技術(shù)的，我的世界就是“物理+數(shù)學(xué)+編程”。大跨度地推測一下，編程實際上是一個數(shù)字化的工具。在每個行業(yè)，智能機器人和軟件機器人的關(guān)系，其實可以說是數(shù)字孿生的關(guān)系。那么，數(shù)字孿生是什么概念？基本上，數(shù)字孿生就是仿真。實際上，數(shù)字孿生不是什么新東西，仿真的概念很早就出現(xiàn)了。

數(shù)字孿生為實現(xiàn)社會、物理、信息的融合提供了解決思路，已經(jīng)成為智能制造、復(fù)雜系統(tǒng)管理和控制領(lǐng)域的研究熱點。數(shù)字孿生包括平行計算，其中很多方面與虛擬現(xiàn)實是重疊的。如果數(shù)字仿真的結(jié)果是正確的，那么生產(chǎn)出來的產(chǎn)品就能和預(yù)先的設(shè)計保持一致。

虛擬服務(wù)包括設(shè)備服務(wù)、技術(shù)服務(wù)、測試服務(wù)等多個方面。80%的生產(chǎn)、使用、維護成本取決于設(shè)計階段。另外，面對巨大的機器人應(yīng)用市場，行業(yè)的工藝革新慢，從業(yè)人員嚴(yán)重短缺。

機器人的應(yīng)用應(yīng)該從IC、電子類產(chǎn)業(yè)向建筑行業(yè)推進。大家都知道，無人駕駛的研究已經(jīng)在穩(wěn)步推進，而智能機器人在裝修領(lǐng)域的應(yīng)用跟無人駕駛一樣難，甚至可能更難。自主裝修需要導(dǎo)航定位、環(huán)境感知、精準(zhǔn)的傳感器反饋、可實施的任務(wù)規(guī)劃等方面的完美協(xié)作。具體場景中的施工過程無法進行簡單描述，從這方面來看，我認(rèn)為與無人駕駛相比，自主裝修更復(fù)雜。

在裝修過程中，數(shù)字孿生的優(yōu)勢很明顯，每一次疊加性的變化都可以被記載下來，存放在云盤上，這樣就可以向客戶直觀地展示房間里各個位置的變化情況，在與客戶進行方案交流的時候，就不用依靠多且凌亂的設(shè)計圖紙了。

機器人對工作平臺環(huán)境變化的適應(yīng)，需要定位和可遷移的導(dǎo)航模塊的支持，實現(xiàn)自主環(huán)境感知，這是基于傳感器反饋的任務(wù)信息。自主建筑裝修機器人的定位、導(dǎo)航技術(shù)結(jié)合了背景特征稀疏情況下基于視覺的單一房間內(nèi)的定位信息和基于BIM（Building Information Modeling）的結(jié)構(gòu)變化信息。

施工工藝狀態(tài)的感知、施工環(huán)境的自動三維重建、施工場景中語義信息的識別，以及三維重建過程中對缺失信息的自動感知和補全都是技術(shù)難點。針對機器人在三維空間進行連續(xù)施工的問題，我們基于房屋設(shè)計圖的BIM信息，研究機器人的最優(yōu)移動軌跡，通過傳感器反饋的信息制作出與我們的設(shè)想相匹配的架構(gòu)圖。

深度學(xué)習(xí)推動了人工智能的發(fā)展，但深度學(xué)習(xí)不是人工智能，和人工智能相差很遠(yuǎn)。用強化學(xué)習(xí)這一概念來對人工智能進行說明更為貼切，強化學(xué)習(xí)是比機器學(xué)習(xí)更進一步的層面。機器要依照人類的施工方式完成任務(wù)，就要做到施工的橫操作和高度的一致。

裝修平臺的設(shè)計模式上大同小異，關(guān)鍵是細(xì)節(jié)技術(shù)，我們必須針對實際的應(yīng)用場景進行測試，發(fā)現(xiàn)并解決一系列問題。例如，針對背景做的激光點陣投影、導(dǎo)航地圖的構(gòu)建、特征稀疏環(huán)境下的裝修機器人的定位等。在地圖上的施工標(biāo)注方面，我們利用SLAM深度學(xué)習(xí)軟件來進行施工缺陷的標(biāo)注工作。V-SLAM技術(shù)能幫助機器人記錄運動軌跡、墻壁突起等信息，所以墻壁缺陷也可以通過這個技術(shù)檢測出來，我們發(fā)現(xiàn)其成效顯著。

Semantic Map building主要解決的是裝修問題。要想讓機器人可以準(zhǔn)確地分辨其他物體的運動軌跡，就需要對周圍環(huán)境進行精準(zhǔn)建模，就需要BIM，將平面設(shè)計圖轉(zhuǎn)化為與物理世界相對應(yīng)的數(shù)字孿生模型，將設(shè)計模型與真實的設(shè)計環(huán)境一一對應(yīng)，再將模型轉(zhuǎn)換為程序語言，最終實現(xiàn)數(shù)字世界與實際物理環(huán)境的精準(zhǔn)對應(yīng)。我們通過仿真驗證了在施工過程中任意時刻都可通過完工圖來實現(xiàn)機器人的導(dǎo)航定位的可行性。

“Model+BIM+2D激光+立體視覺”的技術(shù)組合，能夠提高地圖構(gòu)建精度，可以滿足施工要求。大尺度環(huán)境缺陷的處理實驗，在一個小房間比較好實現(xiàn)。如果是在大房間、大場景中應(yīng)用，我們就需要在墻壁隨機設(shè)計缺陷，建立語義地圖，確定缺點坐標(biāo)系，要保證各個地方的精度，必須收集室內(nèi)平面設(shè)計圖，通過VizDoom工具構(gòu)建毛坯房的三維裝修仿真環(huán)境，讓目標(biāo)值和初始值相匹配，而在小房間、小場景中的操作就相對簡單。

仿真環(huán)境的訓(xùn)練要求我們對環(huán)境進行一遍遍的細(xì)致掃描，看仿真環(huán)境做得好不好。Gazebo仿真環(huán)境訓(xùn)練軟件，與其他一些軟件有很多不同，基本上可以把虛擬的現(xiàn)實呈現(xiàn)給用戶看。我們使用設(shè)備做實驗的時候，需要規(guī)劃集群、優(yōu)化問題，當(dāng)場景中出現(xiàn)未知障礙物時，要準(zhǔn)確避開障礙點，不能因為障礙物讓機器人損壞了。機器人將來還可以自動測量房子，計算幾何關(guān)系、分割幾何模型等，這些智能機器人應(yīng)用的研究目前還在進展中。

我們進行過深圳市鹽田區(qū)點云數(shù)據(jù)的采集，采集完成后還要進行語義分割，告訴機器人這是什么東西，這是可以成功實現(xiàn)的。機器人和人工智能等技術(shù)在建筑和裝修領(lǐng)域的運用前景也愈加明朗。我相信人工智能、機器人技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應(yīng)用將來一定會改變這一傳統(tǒng)行業(yè)的面貌。

（根據(jù)演講內(nèi)容整理，未經(jīng)本人審核）