【新智元導讀】比來，加州年夜學伯克利分校和卡內基梅隆年夜學，展現了ATRIAS足式機械人可以或許在隨機變換的妨礙地形中行走的進程：雖然踏腳石高度和之間的寬度隨機變更，但ATRIAS可以像人類一樣行走，完善逾越。

與人類及年夜多半海洋植物一樣，腿（足）式機械人須要可以或許在曲折的地形上挪動，以便在災害呼應、搜刮和救濟等運用中施展感化。

但是，設計可以或許處置團圓容身點（像碎石或踏腳石）的掌握算法是具有挑釁性的，由于這對腳的放置有嚴厲的束縛，而且這些體系的活動是由龐雜的動力學方程掌握的。

加州年夜學伯克利分校和卡內基梅隆年夜學的試驗室經由過程應用最好和非線性掌握體系的新停頓，展現了ATRIAS機械人在踏腳石下行走的靜態進程，即便這些踏腳石和它們的高度之間的間隔是隨機變更的，ATRIAS機械人可以像人類一樣行走，完善逾越。

“一步一個足跡”：雙足機械人勝利完成了在步長和步高同時變更中行走

加州年夜學伯克利分校的Hybrid Robotics Group一向努力于為高自在度雙足機械人開辟正式的掌握框架，這類框架不只能包管在團圓地形上準確的步進地位，并且還能對不肯定性和內部力氣停止建模。這些辦法自力于特定的機械人自己，并曾經在各類機械人的模子上，包含RabbIT、ATRIAS和DURUS，停止了（模仿）測試。

另外，這些機械人其實不提早“曉得”地形會是甚么模樣，只要下一步的地位才會顯示給機械人，這個場景可以或許很好地描寫機械人在實際世界中能夠碰到的情形。

團隊經由過程ATRIAS雙足機械人平臺上對掌握算法停止了試驗測試，它可以或許在隨機變更的團圓地形上完成靜態步行，步長在30到65厘米之間變更，步高須要向上/向下22厘米，同時堅持0.6米/秒的均勻步行速度。

研討團隊以為，這是第一次演示了雙足機械人在步長和步高同時變更時勝利靜態行走。

為何團圓行走在機械人中如斯艱苦？

起首，雙足機械人是高度自在的體系，其活動由龐雜的非線性微分方程掌握，這些方程捕捉了空中互相感化的混雜動力：機械人必需經由過程賡續地與四周情況停止接觸來與情況互動。

另外，團隊應用的機械人，好比ATRIAS，是欠驅動的（underactuated），這意味著機械人的腳踝沒有驅動器，只要定點腳。這相當于踩著墊腳石或許踩著高蹺爬著樓梯，堅持均衡的獨一辦法就是一向走下去。

踏腳石也嚴厲限制了腳的放置，而實際世界中這些墊腳石也能夠會坍毀。另外，機械人必需在其他物理限制規模內任務，如機電扭矩限制和磨擦力（機械人不克不及滑動）。一切這些限制互相感化，使得掌握設計進程變得異常主要。

踏腳石成績（stepping-stones problem）曾經獲得普遍研討，在Valkyrie和ATLAS等機械人上獲得了使人印象深入的結果。

該團隊研討的分歧的地方在于，他們許可靜態行走而不是機械人偏向于應用的較慢的準靜態活動。經由過程對體系動力學中的非線性停止推理，并應用最優和非線性掌握技巧的最新停頓，可以以簡略緊湊的情勢指定掌握目的和希冀的機械人行動，同時供給正式的穩固性和平安性包管。這意味著，機械人可以在團圓的地形下行走，而不會滑倒或摔倒。

以下是視頻：

將來：無望研發完整自立體系

團隊的機械人今朝是“瞽者”，須要供給關于它四周情況的信息，好比下一個踏腳石的地位。團隊如今正努力于集成盤算機視覺算法，包含深度朋分（depth segmentation）和掌握器的深度進修。這將許可機械人對四周情況停止推理，從而開辟出一個完整自立的體系。跟著一個新機械人Cassie的行將抵達伯克利，團隊籌劃將試驗成果擴大到在真實世界的踏腳石長進行3D行走。

從久遠來看，這項研討將有助于雙足機械人在室內情況（如樓梯和狹小的走廊）和室外情況（如樹林巷子）中自立導航。研討的癥結部門包含平安性、魯棒性和迅速性，即愿望機械人可以或許在“準確”的地位下行走，以避免它們墜落，同時對意想不到的力氣和攪擾堅持壯大的魯棒性。

這類技巧潛伏的運用有許多：在搜刮和救濟中，可以安排主動人形機械人而不是人類救濟人員；贊助摸索其他行星上的未知區域，或在家中作為小我機械人。另外，兩足機械人開辟的辦法也能夠轉化為加強人類的機械人裝備，好比下肢外骨骼。

新智元編譯

起源：IEEE spectrum

編纂：克雷格