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　　近日，中国科学技术大学陈小平教授团队与美国卡内基-梅隆大学Manuela Veloso教授团队在云机器人研究领域开展合作，完成了合肥与匹兹堡之间的云机器人实验。相关研究成果发表在最新一期的International Journal of Approximate Reasoning 上。

　　传统机器人的开发模式是针对每一项具体任务进行事先编程，并在固定的结构化环境中完成大量调试。近十年来兴起的服务机器人需要在各种不同的非结构化环境中工作，传统开发模式成为一个严重障碍。研究人员发现，分布在世界各地的机器人经常执行类似的任务，但它们由于硬件和基础软件的不同，可以具有不同的能力，从各自环境中也可以获取不同的知识和技能。在云机器人平台上，不必为每一台机器人的每一项功能专门编程，而是可以从云平台和其他机器人获取有关知识和技能，从而拓展机器人的能力范围，并降低开发成本。

　　为了实现机器人之间和人与机器人之间的知识共享与合作，中美研究团队自2010年来开展合作研究。中方在外部开放知识获取、机器人自动推理与规划、人机语义理解等方面进行了重点研究，美方在机器人大数据分析与人机合作等方面进行了深入的探讨。在云机器人联合实验中，位于合肥的“可佳”（KeJia）机器人与位于匹兹堡的“可宝”（CoBot）机器人，借助云平台进行了远程合作与资源共享测试。实验中，云端向双方机器人提供多种知识源和数据源，“可佳”向“可宝”输送语义理解和自动规划服务，“可宝”向“可佳”输送大数据分析服务。借助于这些知识共享和远程合作，“可佳”与“可宝”分别完成了各自单独工作无法完成的测试任务。

　　中国科大陈小平教授团队的吉建民为论文第一作者。