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“海洋一号”处女航
海洋一号
2016年的时候，一则机器人从地中海打捞起350年前文物的新闻引发了不小的关注。相比人类最深40米左右的潜水深度，此次“海洋一号”（Ocean One）机器人下潜深度达到了91米（从15米开始就让机器人独自行动了）。这只机器人具有类人的外型，肩膀+手肘+手腕+手指的上肢设计有不小的控制难度，但也给带给它很高的灵活性。它自己就具有一些感知、移动、执行功能，再加以人类的远程指导，就可以及时对各种状况进行应对；它可以在浅水区域和潜水员进行互动协作，然后在人类无法达到的深水区细腻稳定地进行独自水下作业。
“海洋一号”进行水下作业
为了让远程控制人员对环境和目标物体有准确的认识，海洋一号具有一系列完善的传感器，除了传统的压力、扭力、航向传感器，它还带有非常重要的触觉反馈系统，可以向操作人员再现触感，让他们感知到海洋一号对物体的触摸，可以根据物体的重量进行进一步反馈。操作起来也很轻松自然，在机器人视角和的操作台帮的助下，就像控制自己的手臂一样。
实验室中，Khatib教授的学生演示机器人操控和动态仿真系统
这样功能强大又完善的机器人就来自斯坦福大学计算机科学系教授、斯坦福机器人实验室主任Oussama Khatib教授和他带领的团队。
戴着墨镜的Oussama Khatib教授展示海洋一号打捞上来的文物
Oussama Khatib教授在实验室对海洋一号做详细介绍
海洋一号结构和功能示意图，有多个推进器、多种传感器、一对7自由度的手臂
Khatib教授向我们介绍，海洋一号制造过程中遇到最大的困难是水。相比地面机器人接触空气、抵抗重力，水下机器人做防漏电的密封仅仅是基础，关键的是在机器人承受深水水压的同时还要保证活动关节可以正常工作。为此，Khatib教授团队采用了“油填充结构”，当外界水压增加时，机器人内部的油压也会调节增大，使得海洋一号内外的压力保持一致，这样就能够保护多关节系统里的固件。通过这样的结构，假如再制造一只修改过内部油压的“海洋二号”，那它最深可以下潜2000米。
为了让机器人在水中能够自如运动，先要计算和添加复合泡沫外壳，保证重力和浮力大小相等、重心位置相同，才能互相抵消避免姿态不受控制；然后在压力、高度、速度、姿态、头部方向等感应器与8个推进器的配合下控制和保持机器人在水中的位姿。
潜入深水以后的电源和通信也是一个问题，尤其是希望机器人具有稳定、灵活、自主的工作位姿，所以要尽量避免机器人拖着一根粗重的线缆，这不仅会让机器人的运动变得笨拙，还很容易让线缆和机器人一起被洋流冲跑。所以Khatib教授团队想到的办法是，机器人自带电池，然后他们在水下布置独立于机器人的中继器，机器人用光信号和中继器通信、还可以到中继器上充电；中继器用传统的线缆连到海面上。这样的方法不仅解决了线缆的影响和长时间工作的能源问题，也避免了水下长距离光信号传输高损耗、不适应低能见度水域的弱点。他们未来还设想可以有多个机器人协同工作，一个中继器可以给多个机器轮流充电。
Khatib教授操作模拟仿真系统
雷锋网AI科技评论了解到，Khatib教授团队完成的不只是海洋一号，实际上它只是Khatib教授团队科研成果树上的一颗果子而已。他们有完善的多任务全身运动控制系统、有高层次的算法让机器人整个身体保持协调，还有完整的模拟和仿真系统，这次就用在了海洋一号中。Khatib教授还打算今年把这套模拟和仿真系统商业化。
Oussama Khatib教授的学术成就
带领团队做出众多成果的Oussama Khatib教授现任斯坦福大学计算机科学系教授、斯坦福机器人实验室主任，并且是IEEE（电气与电子工程师协会）研究员和IFRR（国际机器人研究基金会）主席。Khatib教授是机器人领域研究的重要人物和先驱之一，在自动机器人、类人机器人架构、人类协作机器人、动态仿真、触觉互动方面做了许多开创性的工作。
Khatib教授1970年代在法国蒙彼利埃大学读取了电气工程的本科和硕士学位，然后攻读了法国国家航空航天学校的自动化控制高等学位和自动化系统的博士学位。而后他来到了斯坦福大学计算机科学系继续进行这方面的研究，1990年升任副教授，2000年升任教授。他还曾任多个学校的客座教授，包括新加坡大学、法国洛桑联邦理工学院、巴黎第六大学、意大利比萨圣安娜高等学校等。
Khatib教授早期的开创性研究有：人工潜在场方法，通过在任务空间中投射具有潜在场的控制机器人模型来避免复杂的机器人运动规划问题；弹性带模型，为机器人提供了在执行期间调整和修改其运动规划的能力，同时有效地利用分层球面模型来检测潜在的碰撞；操作空间方程，它避免了逐关节地对机器人进行控制，而是对机器人的动力学模型进行分析，然后在当前任务的特定操作空间中进行控制。当
自20世纪80年代以来，Khatib教授和他的实验室在许多方面的基础性研究取得了不小进展，比如宏观迷你机器人（串联协作）、协同机器人（平行协作）、灵活动态协调、联合操控中对内部力的虚拟链接建模、姿势和全身控制、动态任务解耦、最优控制、人机交互、用于实时路径规划的弹性带模型、人体运动合成和人性化机器人设计等。
Khatib教授的贡献也跨越了触觉交互和动态模拟领域。他与学生Diego Ruspini博士在触觉渲染方面的研究为虚拟环境的触觉探索建立了基础，如触觉重现、触觉阴影、纹理和碰撞检测的虚拟代理。后续具体工作是与Francois Conti一起开展的，以解决可显示变形物体、用小型触觉装置扩大工作空间、高效安全的触觉设备混合动作等等问题。发展到现在，已经形成了一个完善的机器人模拟环境，机器人的环境交互和都完整操控可以先进行动态模拟。
Khatib教授的动态模拟系统中尝试攀登岩壁的人形机器人
在二十世纪九十年代中期，Khatib教授的实验室着重于在人类环境中开发机器人操纵。在这个过程中开发的斯坦福机器人平台是第一个完全集成的完整的移动操纵平台，后来被称为罗密欧与朱丽叶。这项努力产生了Nomadic Technologies的Nomad XR4000的商业整体移动机器人。这个项目产生的模型和算法为他以后对本田ASIMO系列类人机器人的探索奠定了基础，后续还跟本田公司有机器人多点接触、身体协调算法的合作研究。如今把ASIMO机器人称作最智能最成熟的人形机器人也不为过。
Khatib教授获得的奖项当然也有许多，份量也都不小，JARA（日本机器人协会）颁发的研究与开发奖、2008年获物理与数学领域PROSE奖（美国专业与学术杰出出版奖）、2010年获IEEE 机器人与自动化领域RAS先锋奖、2013年获IEEE RAS杰出贡献奖、2014年获IEEE RAS George Saridis领导奖等。
教授近期动向
Khatib教授的研究小组目前的兴趣包括建模人体运动控制、肌肉控制、人形机器人、触觉的神经学研究和多重接触控制、动作路径和交互的自动学习、fMRI接口等。
其中的fMRI接口是一种具有三自由度的功能磁共振成像兼容触觉界面，可以用来进行神经学研究。实验者可以通过这个界面，在MRI机器的整个孔内执行虚拟触觉任务，以实现高保真的神经科学实验。 在具有足够低噪声水平的高分辨率fMRI扫描中，Khatib教授的小组已经成功地展示了实时闭环触觉控制，从而使得对单个实验者的分析变得容易。
