南加州大学硕士生团队创造了一个名为LASER-D的消毒机器人，用于COVID-19预防。

LASER-D机器人由美国南加州大学维特比工程学院（USC Viterbi）研究人员开发，是一个类似动物的机器人，可以爬行、蹲伏和消毒表面和物体，以对抗COVID-19。

这是一个由USC Viterbi的研究团队创造的四条腿的机器人。这款类似动物的LASER-D首次结合了汽车的敏捷性和化学消毒，以对抗COVID-19等应用。机器人在轮子上可以做很多事情，但在较窄、较浅的空间里，比如教室里的桌子之间或楼梯间，轮子可能会受到限制。进入LASER-D(Legged Agile Smart Efficient Robot for Disinfection)。

在USC Viterbi的教授SK Gupta和Quan Nguyen的带领下，该团队致力于创建LASER-D--建立在早期项目的基础上，一个紫外线消毒机器人，并改编了Nguyen的腿部机器人平台。

USC航空航天和机械工程助理教授Nguyen说：

"这是我们第一次将腿部机器人与消毒任务相结合。这可能是一个挑战，因为我们需要在定位消毒的同时保持机动性。LASER-D通过同时行走和定位身体来节省能量。因此，我们只需利用机器人的定位来控制消毒剂的喷洒，而不是附加一个额外的手臂来执行这项任务。"

LASER-D机器人已经在校园内进行了测试。虽然LASER-D还没有自主性，但提高自主性和增加人类操作者与机器人之间的距离是长期发展目标。

硕士生Abhinav Pandey说：

"像人类一样，系统应该能够识别哪些东西必须消毒，在第一轮消毒过程中是否正常进行，以及机器人是否应该继续前进或进行第二轮消毒。这些都是未来版本LASER-D的目标。"

LASER-D在当前全球大流行期间，其意义不仅限于消毒。凭借其在喷洒时的移动能力，该团队认为它可以在不同领域发挥作用，包括农业。

南加州史密斯国际机械工程和计算机科学（Smith International Professor of Mechanical Engineering and Computer Science）教授SK Gupta说：

"像LASER-D这样的机器人可以执行非常本地化的农业任务，如精确的农药分配或精确的灌溉。"

Gupta指出，不太注重消毒而更注重美观的清洁应用，如清洁商场和杂乱的办公场所，也可能是潜在的应用。

LASER-D是一个雄心勃勃的平台，旨在实现一种自主选择，它可以复制人类的任务，这些任务是重复的、乏味的和危险的，而且还需要精确。

在这个过程中，至关重要的是LASER-D的视觉系统。Pandey说，这套视觉系统是基于机器学习的。传统上，训练他们的机器需要大量的数据--5万张左右的图像，他说。但他们的数据有限。

Pandey说：

"我们用一对图像来代替训练机器。一张图像是消毒前的表面，第二张图像是消毒后的表面。这为LASER-D识别物体是否已经消毒，而且是充分消毒，创造了更高的准确性。"

Pandey说，视觉系统不仅可以帮助人类操作员审查机器人所看到的东西，而且还可以让操作员在这个过程中进行权衡，而不是只在最后才进行权衡。双重图像识别还有助于处理多样化的图像--例如教室里的多种类型的表面。

Nguyen说："当照明条件不好时，人眼可能无法检测到没有被消毒剂涂抹的区域，然而，视觉系统可以。"

"这是最有挑战性的方面，"Pandey说。"识别一个物体是桌子还是椅子之前已经做过了，但是识别一个区域是否被消毒过是我们必须解决的新问题。"

识别最有效的路径

据阮教授介绍，LASER-D被编程为根据 "航点 "或在整体地图中定义的特定点在其空间中移动。人类操作者首先会看到一张整体空间的地图，然后被要求指定特定的航点，以帮助引导机器人更准确有效地通过空间。

未来，研究人员希望进一步增强视觉系统，帮助机器人自主调整路径，避免环境冲突。

Gupta说："目前，机器人必须离人类操作者非常近，但在未来，人们可能一直在校园内，甚至在完全不同的位置。"

Nguyen说：

"有腿机器人在崎岖不平的地形中的运动本身就是一个具有挑战性的问题，但对我们来说，目前的问题是将运动与消毒结合起来。例如，LASER-D需要在蹲在桌子下面时保持移动和喷洒表面的能力。”

检疫中的团队合作

协作解决问题是工程师工具箱的一个重要组成部分。在全球大流行的情况下，与团队合作已经成为进行有影响力的研究的额外障碍。从事Laser-D研究的学生们能够通过试错和技术克服这些。

硕士生王瑞琪说：

"这是我第一次在一个完全陌生的团队中工作。在没有任何面对面交流的情况下，我们很难建立联系，但我们共同的远大目标帮助我们建立了联系。我们最终成为了一个非常棒的团队。"

即使是远程，学生们也接触到了自己算得上新手的技能领域。安东尼-阮（Anthony Nguyen）在模拟软件和机器人的操作系统上工作。他说，他觉得在大的愿景和时间限制下，他们必须作为一个团队打好基础。

"作为一名机械工程专业的学生，我没有C++编码或类似的背景。我很幸运，那里有开放的源代码和很多资源，我可以用来学习。这个项目依赖于大量的编码--我们必须使用现有的资源，然后再设计进一步的解决方案。"

Pandey说：

"这个项目雄心勃勃，作为一个团队，我们专注于研究以前没有解决过的问题，这就是我们的附加值。"