【新智元导读】比来，加州年夜学伯克利分校和卡内基梅隆年夜学，展现了ATRIAS足式机械人可以或许在随机变换的妨碍地形中行走的进程：虽然踏脚石高度和之间的宽度随机变更，但ATRIAS可以像人类一样行走，完善逾越。
与人类及年夜多半海洋植物一样，腿（足）式机械人须要可以或许在曲折的地形上挪动，以便在灾害呼应、搜刮和救济等运用中施展感化。
但是，设计可以或许处置团圆容身点（像碎石或踏脚石）的掌握算法是具有挑衅性的，由于这对脚的放置有严厉的束缚，而且这些体系的活动是由庞杂的动力学方程掌握的。
加州年夜学伯克利分校和卡内基梅隆年夜学的试验室经由过程应用最好和非线性掌握体系的新停顿，展现了ATRIAS机械人在踏脚石下行走的静态进程，即便这些踏脚石和它们的高度之间的间隔是随机变更的，ATRIAS机械人可以像人类一样行走，完善逾越。
“一步一个足迹”：双足机械人胜利完成了在步长和步高同时变更中行走
加州年夜学伯克利分校的Hybrid Robotics Group一向努力于为高自在度双足机械人开辟正式的掌握框架，这类框架不只能包管在团圆地形上准确的步进地位，并且还能对不肯定性和内部力气停止建模。这些办法自力于特定的机械人自己，并曾经在各类机械人的模子上，包含RabbIT、ATRIAS和DURUS，停止了（模仿）测试。
另外，这些机械人其实不提早“晓得”地形会是甚么模样，只要下一步的地位才会显示给机械人，这个场景可以或许很好地描写机械人在实际世界中能够碰到的情形。
团队经由过程ATRIAS双足机械人平台上对掌握算法停止了试验测试，它可以或许在随机变更的团圆地形上完成静态步行，步长在30到65厘米之间变更，步高须要向上/向下22厘米，同时坚持0.6米/秒的均匀步行速度。
研讨团队以为，这是第一次演示了双足机械人在步长和步高同时变更时胜利静态行走。
为何团圆行走在机械人中如斯艰苦？
起首，双足机械人是高度自在的体系，其活动由庞杂的非线性微分方程掌握，这些方程捕捉了空中互相感化的混杂动力：机械人必需经由过程赓续地与四周情况停止接触来与情况互动。
另外，团队应用的机械人，好比ATRIAS，是欠驱动的（underactuated），这意味着机械人的脚踝没有驱动器，只要定点脚。这相当于踩着垫脚石或许踩着高跷爬着楼梯，坚持均衡的独一办法就是一向走下去。
踏脚石也严厉限制了脚的放置，而实际世界中这些垫脚石也能够会坍毁。另外，机械人必需在其他物理限制规模内任务，如机电扭矩限制和磨擦力（机械人不克不及滑动）。一切这些限制互相感化，使得掌握设计进程变得异常主要。
踏脚石成绩（stepping-stones problem）曾经获得普遍研讨，在Valkyrie和ATLAS等机械人上获得了使人印象深入的结果。
该团队研讨的分歧的地方在于，他们许可静态行走而不是机械人偏向于应用的较慢的准静态活动。经由过程对体系动力学中的非线性停止推理，并应用最优和非线性掌握技巧的最新停顿，可以以简略紧凑的情势指定掌握目的和希冀的机械人行动，同时供给正式的稳固性和平安性包管。这意味着，机械人可以在团圆的地形下行走，而不会滑倒或摔倒。
以下是视频：
将来：无望研发完整自立体系
团队的机械人今朝是“瞽者”，须要供给关于它四周情况的信息，好比下一个踏脚石的地位。团队如今正努力于集成盘算机视觉算法，包含深度朋分（depth segmentation）和掌握器的深度进修。这将许可机械人对四周情况停止推理，从而开辟出一个完整自立的体系。跟着一个新机械人Cassie的行将抵达伯克利，团队筹划将试验成果扩大到在真实世界的踏脚石长进行3D行走。
从久远来看，这项研讨将有助于双足机械人在室内情况（如楼梯和狭小的走廊）和室外情况（如树林巷子）中自立导航。研讨的症结部门包含平安性、鲁棒性和迅速性，即愿望机械人可以或许在“准确”的地位下行走，以避免它们坠落，同时对意想不到的力气和搅扰坚持壮大的鲁棒性。
这类技巧潜伏的运用有许多：在搜刮和救济中，可以安排主动人形机械人而不是人类救济人员；赞助摸索其他行星上的未知区域，或在家中作为小我机械人。另外，两足机械人开辟的办法也能够转化为加强人类的机械人装备，好比下肢外骨骼。
新智元编译
起源：IEEE spectrum
编纂：克雷格
