東北大學自動化專業學生米威名介紹，當前服務機器人應用廣泛，不過現階段研發和投入市場的跟隨式機器人均以被動跟隨為核心理念，即機器人通常采取在主人的側方位或后方進行跟隨行進，不具備主動協作的意識，存在較大的局限性。“這種跟隨方式的最大缺陷，就是機器人因不能及時地反應目標人的動作變化而與主人‘失散’。”

針對這個問題，米威名和同學開展了相關研究。他們從閱讀機器人視覺相關文獻入手，但發現可用的東西少之又少，甚至連理論架構都并不完整。“經過認真討論分析，我們決定將整個項目分成目標人骨骼關節點數據的獲取、目標人行走姿態的識別和目標人行為的預判等幾個部分，各個擊破。”米威名說。

　　研究團隊通過利用攝像頭采集主人的骨骼數據，經過軟件對人體行走模型的匹配和利用相關算法對主人動作的預測，生成控制機器人的命令，使跟隨機器人的運動模式依據目標人物的行進方式的改變進行及時調整，最終移動機器人以95.2%的成功率實現在前方主動伴隨，且能隨時避開主人行走路線，不會與主人發生碰撞。團隊發表的英文學術論文被美國“工程索引”收錄，相關成果還獲得國家專利一項。

　　“現在這種算法已經應用在實驗室的輪式機器人上，實驗效果很好。未來我們打算自己設計一款機器人，再將我們的算法移植到自己設計的機器人上。”米威名說。(完)