9月9日，美国计算机社区联盟（Computing Community Consortium，CCC）发布第四版《机器人路线图：从互联网到机器人》，探讨了机器人在未来5年、10年和15年作为关键经济促进者的使能作用，尤其是在制造、医疗和服务行业^[1]。

本版路线图基于对2016年第三版路线图进展的审查和评估，总结了既定的主要社会机遇、待解决的相关挑战以及需要采取的措施，包括技术创新及其应用和政策措施两方面，确保美国在机器人技术领域的持续领先地位。新版路线图总结了制造业、物流与电子商务、运输、生活质量、医疗、农业、安全与救援机器人等7个领域的社会驱动力，提出了成本、高混合度、安全性、易用性、响应时间、鲁棒性等6个方面的挑战，最终将挑战映射到架构与设计实现、移动性、抓取与操作、感知、规划与控制、学习与适应、多机器人系统、人机交互等8个机器人研究领域，突出了在新材料、集成传感、规划/控制方法等方面的新研究内容以及多机器人协作、鲁棒计算机视觉识别、建模和系统级优化方面的新研发内容。这8个机器人研究领域关注的技术前沿如下所述。

1、架构与设计实现。关注的研究方向包括：重构网络-物理系统架构；分布式异步复杂系统中模/数转换数字接口设计；实时机器人数字信息架构；集成传感/执行、机械和控制的多功能模块集成；新材料范式：柔性材料；新制造技术：增材制造等。

2、移动性。主要关注足式机器人的发展，未来5年和10年分别实现3英尺降落后和滚落后的正常运作；未来15年，类人机器人可在完全非结构化、动态环境中，实现自主、强健地运作。

3、抓取与操作。主要是基于物理及模拟数据的训练学习，使得夹持器能从杂物箱中抓取刚性和柔性的物体；研制出带有触觉传感器阵列的从简单、中度复杂到高度复杂的机器手。

4、感知。关注的关键技术包括：从观察视频活动转变为主动执行类似任务；主动感知；复杂、高维度推理；开放性；与其他系统集成；系统结构等。

5、规划与控制。涉及的技术方向有：不确定环境下的任务与运动规划；抓握规划与操作；复杂、动态环境下的自主规划及约束控制；高维、高动态和混合系统控制；自主性平滑可调的规划与控制等。

6、学习与适应。未来5~15年，将逐步提升机器人平台执行特定任务的性能，实现协作环境中的无缝操作。

7、多机器人系统。主要是应对分布式控制与决策、分散/集中混合机制、异构机器人团队、多机器人系统通信与传感等方面的挑战。

8、人机交互。主要是应对交互多样性的客观评估、用于人机交互研究的机器人平台、交互场景的可用数据集、真实世界评估途径等方面的挑战。                                                 （万勇）