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讓全人型機器人注入物理治療師的靈魂，得以在偏鄉協助治療師幫助需要復健的病患。協助病人運動增加手臂的ROM(Range of Motion, 活動範圍)，以及增加肌肉既有強度等等。不會因為醫療資源不足，身體就因疾病無法運動而退化乃至殘敗。
要達成這樣的目的，就要讓機器人的雙手利用人工智慧能夠自動做出治療師的治療手勢。而機器人的雙手要怎麼運動，才能有效達成有效的治療，同時也必須避免做出錯誤的治療動作，就需要針對機器人雙手的運動做出規劃。
Motion Planing是機器人運動學的基礎，約是從1969年就有的學問。僅僅討論了多邊形狀物件，自起點，如何避開多邊形障礙物抵達目的地。他將問題簡化討論，排除了路徑優化問題，排除了現實中起點跟目的地還有障礙物實際上都會動態移動。
這類的問題起源是從一個搬鋼琴問題開始。工程師在思考怎麼在屋內，將鋼琴從A點搬運到B點，但又能順利避開其他家俱。這樣就成了一個學問。
這堂課是Anca Dragan老師開設的課程，研究所一畢業，馬上獲得Berkeley聘用為教職。相當年輕。但她的課程上完全可以感受到他對於機器人的人工智慧運用上的熱情與喜愛，光是欣賞他上課以及與課堂上研究生的討論互動，就是很舒服的過程。不過我是來學東西的，我也得參與討論，沒有太多的基礎下要直接進到這個深的領域，可真搞得心慌慌。只好好好地把Anca的畢業論文拿起來深讀，把課前課後提過的論文讀完，才有慢慢聽懂的基礎。
對了，Motion Planing 一直到借用了成熟的圖形搜尋演算法這個領域的問題才告了大一統。這個解法是將物件的起迄點與障礙物投影到Configuration Space後，利用Grid Seg, 直接可以轉換為圖形搜尋問題。不論是套用BFS或是DFS，A*搜尋，都有相當好的成果。