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时间:2023-07-16 来源:蓝狮在线注册-蓝狮在线平台-蓝狮登录首页

  宇宙宣言机器人研究所 (COSMIC MANIFESTO ROBOT INSTITUTE)进行学术研究和创新,可以在现实世界环境中提供解决方案和影响。我们欢迎世界各地的行业和外部合作伙伴与我们建立联系,跨越机器人研究所的广度,探索机器人研究和创新方面的合作和共同创造。

  宇宙宣言机器人研究所 (COSMIC MANIFESTO ROBOT INSTITUTE) 的工程师和科学家致力于创造、改进并在某些情况下重新定义了机器人技术。

  宇宙宣言机器人研究所致力于多种领域的机器人产品制造和机器人场景应用,包括 :

  宇宙宣言机器人研究所 (COSMIC MANIFESTO ROBOT INSTITUTE) 是机器人在商业与人文娱乐领域应用的开创者,也是机器人技术商业应用的重要实践者。创造的传奇仍在继续进化。

  宇宙宣言机器人研究所 (COSMIC MANIFESTO ROBOT INSTITUTE) 由戴帆(Dai Fan)创立,戴帆(Dai Fan)致力于发明新的机器人类型,为各种商业化和娱乐文化场景提供创造性的机器人应用。

  人们越来越有兴趣为机器人开发创造性应用程序,特别是提供娱乐、陪伴或动机的机器人。识别人类创造力的特征并辨别机器人如何复制或协助这些过程仍然是悬而未决的问题。艺术家和工程师之间的跨学科合作可以为机器人如何培养人类艺术家的创造力并提供见解,并为设计交互式系统开辟新的途径。本文提出了一个以机器人绘画为中心的探索性研究项目。使用以艺术为主导、基于实践的方法,我们开发了定制的硬件和软件工具,以支持与工业机器人的协作绘图。一个由艺术家和工程师组成的团队合作了6个月,以研究与机器人协作绘画的创造潜力。探索性项目的重点是识别视觉艺术中的创造性和协作过程,然后开发工具和功能,使机器人能够有意义地参与这些过程。成果包括用于控制和编程机器人运动(EMCAR)的自定义界面以及用于复制视觉艺术中使用的实验技术的自定义工具。我们报告艺术和技术成果,并确定以过程为主导(而不是以结果为导向)设计协作和创意系统的方法的关键特征。我们还考虑了具体和有形互动对于与计算系统协作的艺术家的价值。跨学科研究可以帮助研究人员发现设计与机器交互界面的新方法。

  几个世纪以来,对人类创造力与机器之间关系的研究一直让艺术家和工程师着迷。最早的机器机械地再现了与人类创造力和艺术表达相关的活动:演奏乐器、绘画、跳舞和写作(Schaffer,1999 年;里斯金和布雷戈维奇,2017 年)。从古代自动机到机器学习的最新应用,艺术家和学者不断探索理解和建模人类创造力表达的新方法(Herath 等人,2016 年;拉维耶和埃格斯泰特,2014 年)。为艺术表达而设计的机器既是艺术创作的工具,也是创造性地探索交互和人机界面本质的场所。识别创造力的标志并辨别这些过程是否或如何被计算机或机器人复制或协助仍然是悬而未决和高度争议的问题(Boden,1994;麦科马克和德因弗诺,2012;拉维耶和埃格斯泰特,2014 年)。我们的兴趣在于探索机器人如何作为艺术表达的创造性工具和催化剂,并利用艺术帮助发现设计与机器交互界面的新方法。本文描述了一种以艺术为主导、基于实践的研究调查,探索人类艺术家和工业机器人之间的协作绘画。我们没有从预定义的研究问题开始,而是进行了一系列研讨会,以探索工业机器人如何成为人类创造力的催化剂。我们的跨学科研究团队由艺术家、工程师和创意技术专家组成,他们在一系列研讨会上合作了 6 个月。我们一起确定了视觉艺术创作(即绘画)中的创造性和协作过程,并探索了机器人如何有意义地参与这些过程。这种探究导致了新工具的设计,使艺术家能够通过实时的有形交互直接与机器人合作。这些工具的目的不是控制或产生特定的先入为主的结果,而是使机器人更容易成为协作和创造性表达的工具。该项目产生了一些切实的成果,包括用于控制和编程机器人运动(EMCAR)的自定义界面,用于复制视觉艺术中使用的实验技术的定制硬件,以及名为If/Then的原创人机舞蹈表演。我们展示了我们的艺术研究成果,强调了Csikszentmihalyi和Getzels (2014)和Dahlstedt (2012)提出的创造力的系统理论模型。我们将我们的发现与其他艺术工程合作联系起来,作为思考创造力与机器人之间关系的一种方式。我们尽量避免从可追溯到最初想法或问题的成品中倒读创造力(Ingold,2009),而是选择密切关注标志着我们合作的创造性过程和生成运动。我们反思了该过程的即兴和自发维度,这些维度为交互式系统的发展提供了信息。最后,我们讨论了跨学科研究团队和以艺术为主导的方法在设计和开发协作和创造性互动系统方面的价值。

  绘画是人类创造力的标志,也是已知最古老的非语言交流形式之一。拉斯科和平德拉尔的洞穴以公元前13000年的绘画为特色,传统的土著岩石艺术可以追溯到更远的地方(19,000年)。早些时候,沙子上的短暂绘画实践是原住民社区口头讲故事传统的一部分,讲故事的人在讲故事的仪式中结合了口头和手势叙述(Tafler,2019)。作为一种艺术形式,绘画被广泛认为是通过线条和材料的具象使用,成为人类经验的“情感、思想和想法可视化的自然延伸”(Wells,2013 年,第 36 页)。作为一种活动,绘画涉及艺术家使用并通过材料和工具达到一些诗意的视觉表达的身体行为。我们对绘画感兴趣,作为探索人机创造力的一种方式。图纸是通过与工具(画笔,木炭,棍子,手,计算机鼠标)和不同材料(画布,油或丙烯酸涂料,沙子,计算机屏幕上的像素)的物理交互产生的。绘画涉及触觉和感官知识——蒂姆·英戈尔德(Tim Ingold)称之为纺织品——艺术家和材料对感觉和形式进行巧妙而敏感的谈判。对于Ingold来说,艺术作品永远不会完成,而是正在进行的工作,涉及新兴过程,艺术家通过学习“跟随材料”来发现可能性。在《制作的纺织品》中,他写道:“作为从业者,建造者、园丁、厨师、炼金术士和画家与其说是物质的强加形式,不如说是将不同的材料聚集在一起,并在预期可能出现的情况下组合或重新引导它们的流动”(Ingold,2009 年,第 94 页)。艺术创作的新兴观点认为,物质世界不是被动地服从人类设计师,而是将创作过程视为艺术家与材料之间的谈判。Ingold对艺术家,工具和材料之间关系的描述与Gilbert Simondon关于人类如何与机器互动的观点相似(Simondon,2016)。西蒙东将人类与技术机器一起工作比作指挥音乐家进行表演,其中人类操作员充当技术对象社会的协调者或组织者,确定表演的节奏并管理机器固有的不确定性。Ingold和Simondon关于艺术创作和人机交互的想法为人类艺术家,机器和创造力之间的关系提供了新的视角。

  评估绘画的创造力通常涉及对绘画本身的分析,作为源自艺术家内部的某种诗意感觉或冲动的证据。这种将创造力与个人特征、认知过程或艺术作品的属性联系起来的有限理解已经被系统理论模型所掩盖,这些模型将创造力视为文化(象征)和社会力量之间的过程(Csikszentmihalyi 和 Getzels,2014 年;Csikszentmihalyi,1998年)。Csikszentmihalyi观察了美术学生的绘画任务,并开发了一种系统理论方法来描述以发现为导向的行为,作为理解创作过程的模型。Palle Dahlstedt利用自己作为音乐作曲家和即兴表演者的经验,开发了一个基于过程的艺术创造力模型,该模型以计算工具Dahlstedt(2012)的使用为中心。Dalhstedt将创作实践定义为“对一个在很大程度上未知的可能性空间的探索”,可以通过理论思想之间的交互迭代过程来探索,通过实施实现的参与材料表示,以及艺术家在这两个过程之间的持续谈判(Dahlstedt,2012》,第210页)。创造力的系统理论观点认为,技术工具不仅仅是艺术创作的工具;它们可以体现复杂的行为,并实现原本不可能实现的新思路。同时,工具的性质为探索设置了约束。如果我们将绘画理解为不仅仅是页面上的标记(Walter,1996),而是将其视为一种创造性活动,其前提是涉及人类艺术家使用工具和材料的过程,我们可以将绘画视为一个动态和关系的过程。继Ingold之后,我们的意图是超越艺术家将先入为主的形式强加于惰性物质的想法,而是将人机交互视为艺术家脑海中的图像与手头工具和材料之间的“循环”生成对话。只有这样,我们才能开始认识到工具——无论是画笔、计算机还是机器人——如何协商艺术家和材料之间微妙而互惠的关系,并成为促进创造性努力的动态组合的一部分。

  人类和工具不断相互修改(Stiegler,1998;海尔斯,2012 年)。对于为功利主义实践以及为艺术表达服务而开发的工具来说,情况确实如此。N. Kathrine Hayles解释了评估技术对象的必要性,尤其是数字工具,不仅要根据其功能,而且要根据其作为深深嵌入在更大的社会/技术过程中的对象。在西蒙诺顿之后,海尔斯提到了“技术合奏”:制造的过程和实践,其中工具制造商本身既嵌入实践,也嵌入到如何制造工具的知识被保存、传播和发展的社会中(海尔斯,2012 年,第 88 页)。绘图机的发展,通过模拟或数字手段以不同程度的人类参与进行绘图的设备,是技术合奏的很好的例子。在他们对《作为艺术家的机器》的介绍和编辑集中,史密斯和福尔·莱玛丽展示了绘图机的历史概述,并确定了绘图机提出的关键概念框架和更广泛的哲学问题(Smith and Fol Leymarie,2017)。绘图机的历史包括模拟的、非可编程的设备,如受电弓和摆锤驱动的哈各专写机,以及能够复制手写和绘图的可编程自动机。从1960年代开始,德斯蒙德·保罗·亨利(Desmond Paul Henry)和哈罗德·科恩(Harold Cohen)等艺术家开创了机器和计算机艺术领域的先河。亨利具有机器生成效果的作品被认为是计算机图形学的先驱,而科恩的AARON是一个不断发展的,基于规则的软件程序,40多年来产生了许多素描和绘画,模仿人类画家使用物理材料的方式并发展了自己的原创“风格”(Nake,2012).这些系统和艺术作品以引人注目的方式与动态雕塑实验相交,最著名的是让·丁格利(Jean Tinguely)壮观的绘图机。Tinguely建造了动态雕塑,根据与机器机械设计相关的偶然性和不可预测性原则制作了混乱的艺术作品(Salter,2010)。Tinguely的作品最终因其雕塑特性而受到重视,而不是机器生产的图纸的美学品质,但他们成功地探索了技术合奏的创造性可能性。

  在科恩与AARON的开创性工作之后,许多从事媒体艺术的HCI研究人员和艺术家使用实践主导的研究来探索计算机在艺术创作中的创造潜力。在计算创造力领域,艺术家认识到软件和其他基于计算机的工具增强其创作过程的潜力,并遵循系统理论,确定那些可以支持人类创造力的工具,方法和实践(Mamykina等人,2002)(Quantrill,2002)。迈克尔·匡特里尔(Michael Quantrill)将计算机描述为“探索者”,并使用绘画作为研究艺术实践中人机融合的方法,而不会使人类艺术家偏离中心:“我们的想法是利用计算机的属性来实现人机环境中特有的表达形式,其中人是焦点,但表达是人与机器的复合体, 在这种情况下是计算机环境“(Quantrill,2002 年,第 218 页)。同样,Oliver Bown在他的计算创造力理论中借鉴了系统理论模型和Alfred Gell的主要和次要代理概念(Bown,2012)。数字工具,如艺术作品,可以被认为是次要代理,并暗示了非人类代理的可能性,揭示了“代理的梯度而不是分类划分”(Bown,2012,第 367 页)。虽然机器代理的主题令人信服,但我们更感兴趣的是研究机器人作为促进创作过程和艺术成果的工具。为此,下一节将考虑艺术家与机器人创造性和协作的例子。

  计算机对艺术创作的影响已经确立,但直到最近,研究人员才开始认真考虑机器人在艺术创作中的作用。鉴于计算机艺术和机器人艺术之间的联系,令人惊讶的是,在解决它们纠缠不清的历史的学术研究中几乎没有重叠。我们对绘制机器人的兴趣源于对探索表演和视觉艺术如何为机器人和具体互动开辟新途径的更广泛兴趣(Jochum 等人,2017 年;Jochum和Derks,2019)。在玛德琳·甘农(Madeline Gannon)的工作之后,我们认识到机器人如何充当虚拟世界和物理世界之间的桥梁(“它们的思想在虚拟世界中,但身体在物理世界中”),因此它们不一定配置或装备良好,无法对不断变化的环境或开放式控制做出反应(Gannon,2018,第138页)。机器人的物理体现和材料实例化引起了计算机艺术所没有的一系列特定问题;实施例对机器人如何感知和导航世界以及我们如何设计控制和操作机器人的系统具有实际意义(Fdili Alaoui 等人,2015 年)(Wainer 等人,2006 年)。我们将在第6节中扩展对体现和相互作用的讨论。(Salter,2010)收集了许多艺术和工程合作的开创性实验,其中包括早期艺术和技术表演(Loie Fuller的舞蹈,电影和灯光作品)以及Bill Vorn和Louis Philippe Demers的开创性机器人艺术作品(Vorn,2016)(Demers,2016)。在机器人领域,艾米·拉维耶斯(拉登海姆等人,2020 年)、凯蒂·库安(Cuan,2021 年)、佩特拉·杰梅因博克(Gemeinboeck,2021 年)和马可·多纳鲁玛(多纳鲁玛,2020 年)尝试了探索人类和非人类表演者之间舞蹈和其他形式的肉体表达的研究策略。虽然这些作品在美学和方法上差异很大,但它们都致力于通过富有想象力的体现来探索人机交互的纠缠。Donnarumma 使用术语“配置”来表示“人类和非人类部分的表演性组装以创造替代形式的体现”(Donnarumma,2020 年,第 37 页)。这些只是跨学科研究调查的少数例子,这些调查使艺术家和工程师能够共同探索创作过程,以获得新的成果和见解。

  更接近视觉艺术领域,有几个复杂的机器人绘图系统的例子,它们生成图纸并灵巧地使用物理材料来制作令人印象深刻的素描和绘画,包括(Gülzow 等人,2018 年;斯蒂尔和德因弗诺,2019 年;史密斯和福尔·莱玛丽,2017 年;贝里奥等人,2016 年;桑托斯等人,2020 年)。在这些情况下,艺术家和工具之间的协作大部分是通过软件进行的,人类艺术家与机器人的物理交互并不在焦点上。其他艺术家选择更直接地使用艺术家-工具-材料框架,将人类艺术家与机器人工具在共享物理空间中进行实时交互。Sougwen Chun的合作绘画表演Chung(2015)和Patrick Tresset的交互式肖像绘画机器人(Tresset和Deussen,2014)是绘画机器人的两个例子,它们将工具视为技术集合,并探索人与机器之间的新艺术创作实践。Chun与D.O.U.G.(绘图操作单元第1代)的绘画表演始于简单的模仿手势(类似于受电弓),其中小型机器人手臂在共享画布上实时再现Chun的身体手势。正是对材料的探索,尤其是那些在画布上刺破或滑落的无意标记,以及Chun对这些自发和无计划的行为的即兴反应,使作品对艺术家具有吸引力。同样,Tresset的表演装置与RNP(一种用于实时肖像绘制的定制机器人艺术和计算机程序)一起询问了物理存在和体现的作用。机器人被编程为绘制艺术家的个人风格,但系统的工具和材料(圆珠笔、画布、写字台、由伺服电机控制的机器人手臂、观察保姆和执行小动画的网络摄像头)都直接关注艺术作品发生的更大的社会技术背景。在这两件作品中,观众不仅观察一个制造艺术的机器人,还被邀请观察技术合奏在工作中的创作过程,观察人类艺术家和机器人工具如何不断相互修改和塑造。布鲁诺·拉图尔(Bruno Latour)有一句名言,即工具是“社交技能向非人类的延伸”,这些表演诗意地探索了展示社会和艺术能动性的工具的含义(Casper and Latour,2000)。这些艺术作品提出了机器人艺术中不同的交互模型,这些模型解释了绘画的动态和时间方面,并证明了艺术家和机器如何以非预定的方式进行协作和创造性的工作。我们希望,专注于艺术家和机器之间成为和协作创造力的过程的讨论可以帮助避免将创造力视为非此即彼的命题的二元思维(机器可以有创造力,或者不能)。我们对复制艺术家的过程不感兴趣,而是更好地了解机器人如何有意义地参与或干预创作过程,并设计支持这种参与的工具。返回搜狐,查看更多



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