當(dāng)代機器人都裝備了運動系統(tǒng),，但在行動中對地形的適應(yīng)卻一直是個難點,。來自挪威奧斯陸大學(xué)的科學(xué)家們?yōu)榇碎_發(fā)了新型四足的機器人,，當(dāng)它遇到不同的表面時可以調(diào)整自己的腿長和行走步態(tài)，這種能力可以提高它的能源效率和在不可預(yù)知的環(huán)境中的表現(xiàn),。
1.認(rèn)識DyRET
該機器人被叫做Dyret（在挪威語里是“動物”的意思）,，被稱為是能根據(jù)不同條件自動改變形態(tài)的四足機器人,。通過混合使用傳感器,、攝像頭和人工智能,，機器人能在遇到不同地形時識別并機械地調(diào)整腿的長度進而調(diào)整身體形狀,、優(yōu)化其步態(tài)以適應(yīng)特定表面,。
這項研究的負(fù)責(zé)人尼加德表示,，這種機器人能不斷地學(xué)習(xí)其所行走的環(huán)境,，然后結(jié)合它在受控環(huán)境中獲得的知識來適應(yīng)環(huán)境,。
據(jù)了解，研究人員首先訓(xùn)練機器人在碎石,、沙子和混凝土上的行走能力，然后讓它在從未涉足的草地上行走,。雖然這似乎不是最麻煩的地形,，但研究人員指出，任何不同形態(tài)的地面對長腿機器人來說都是全新真正的挑戰(zhàn),。
這種類似狗的變形機器人可以動態(tài)的拉長其四只腿,，研究人員在挪威和澳大利亞進行了測試，幫助DyRET學(xué)習(xí)如何延長或縮短其四肢,，以適應(yīng)不同類型的地形。奧斯陸大學(xué)和挪威國防研究機構(gòu)的計算機科學(xué)家尼加德說：“現(xiàn)階段已經(jīng)可以將機器人帶到戶外，并且學(xué)習(xí)適應(yīng)環(huán)境，它能夠使用人類賦予它們的智能,�,！�
2.四足機器人的復(fù)雜“進化”
陸生動物沒有四肢可伸展,，因為首先從生物學(xué)上講這是不可能的，而且也不是必須的,。由于數(shù)百萬年的進化,，人類的身體、獵豹或者狼都具有令人難以置信的敏捷性,，在奔跑運動過程中可以不斷掃視前方的障礙物,，但是關(guān)節(jié)伸縮的功能則沒有。
可以伸縮的四肢,，視頻截圖來自奧斯陸大學(xué)
另一方面，機器人的進化也需要一些調(diào)整,，即使像波士頓動力公司的機器狗Spot之類的超級復(fù)雜機器,，也無法在復(fù)雜的地形中導(dǎo)航。使機器人伸縮支腿既可以提高它們在不同表面上移動時的穩(wěn)定性,，又可以提高能效。到處亂逛會消耗大量的電池電量,，并且機器人晃動可能會傷害自己或附近的人,。
“我認(rèn)為擁有可調(diào)節(jié)的身體是一個特別好的主意，”南加州大學(xué)的工程師弗朗西斯科·瓦萊羅·奎瓦斯說,，他參與開發(fā)過四足機器人�,！凹夹g(shù)在不斷迭代,，可調(diào)節(jié)的機身使未來的機器人變得更加靈活�,！�
尼加德和他的同事們首先從字面上構(gòu)建了實驗沙箱,，讓DyRET接受平衡訓(xùn)練。在實驗室中,，他們用水泥,，礫石和沙子填充了長長的盒子，代表了機器人在現(xiàn)實世界中可能發(fā)現(xiàn)的各種不同地形�,；炷帘容^平整，但沙地充滿不確定性,，因為每走一步,，機器人的腿都會傾斜或者下沉；礫石是一種堅硬表面的物質(zhì),，但碎石會移動,，使DyRET的腳步變得蹣跚。尼加德說：“通過具有不同硬度和粗糙度的三個地形示例,，可以很好地表示出機器人形態(tài)或身體與環(huán)境之間的一般相互作用,。”
實驗室內(nèi)訓(xùn)練機器人平衡度的不同地面物質(zhì)
DyRET機器人有四個腿,，頂部有一個手柄，供研究人員抓住,。機器人的腿總共可以延伸6英寸,，但可以在兩個位置延伸：在膝蓋上方的“股骨”和膝蓋下方的“脛骨”。這使機器能夠以不同的長度設(shè)置其支腿部分,。例如它可以伸縮四肢,，使其股骨更長而脛骨更短，反之亦然,。研究人員可以調(diào)整這些配置,，將DyRET放到每個地形上，可以讓它像狗或貓一樣運動,，然后計算它們在每個地形中的效率,。
更具體地說，研究人員將“移動成本”視為一種效率,，這與生物學(xué)家觀察動物運動時所使用的度量相同�,；旧�,，這是一個生物或機器人消耗多少能量來實施移動的行為，行走時的做工,、穩(wěn)定性都被編碼到電腦中,，這對于DyRET這樣的昂貴機器人很重要。
研究人員測量了機器人關(guān)節(jié)電機中的能量消耗,，并使用攝像頭監(jiān)視其運動,。該機器人還具有自己的深度感應(yīng)相機,，用于表征表面的粗糙度。例如,，觀察到混凝土比礫石光滑得多,。機器甚至可以將腳趾浸入水中，可以這么說：腳上的力傳感器向其提供有關(guān)沙子比混凝土軟得多的信息,；攝像機和力傳感器一起為DyRET提供了復(fù)雜的視覺，隨時監(jiān)控正在行走的過程以及運行的效率,。
當(dāng)機器人檢測到它正在從混凝土過渡到礫石時,，可以看到它降低了高度
研究人員發(fā)現(xiàn)，在混凝土上行走時,，變形機器人的腿較長,，效率最高。在沙子中,，只要脛骨短,，它就可以有效地伸縮任何股骨長度。在礫石上,，DyRET的整體肢體較短,，表現(xiàn)很出色，這是有道理的：較低的重心將使機器人在小巖石上爬升時具有更好的穩(wěn)定性,。一般來說，較短的腿使機器人可以施加更大的力踩住較松的物料,，而較長的腿則可以提高在較光滑物料上行走的速度,。
所有這些訓(xùn)練為機器人提供了如何針對特定表面，協(xié)調(diào)肢體配置的經(jīng)驗,。因此,，當(dāng)研究人員隨后將DyRET帶到其他地形上時，機器人可以用其攝像機注視地面,，并通過力傳感器來感知其腳下的物體，將這些數(shù)據(jù)與有關(guān)混凝土外觀的感覺的先前信息進行比較,。然后,，機器人便知道如何在道路上行走，調(diào)整步幅,，實現(xiàn)更高效率,。
DyRET甚至可以適應(yīng)草皮地形,，起初它的表現(xiàn)還很不穩(wěn)定,，但是很快，它就能夠了解哪些身體形狀表現(xiàn)更好，適應(yīng)新環(huán)境
3.未來,，讓機器人感知適應(yīng)自己的身體
隨著機器人學(xué)習(xí)技術(shù)變得越來越復(fù)雜，在過去十年左右的時間里,，機器人專家習(xí)慣在模擬中訓(xùn)練四足機器人,。也就是說，先要訓(xùn)練在虛擬世界中控制機器人的軟件,，在該虛擬世界中,，模擬的機器人可以進行數(shù)千次步行嘗試，并通過反復(fù)試驗來學(xué)習(xí),。該系統(tǒng)會懲罰錯誤并獎勵成功的操作,，直到虛擬機器人學(xué)習(xí)到指定行為為止，這是一種稱為強化學(xué)習(xí)的技術(shù),。然后,，機器人專家可以將這些知識移植到現(xiàn)實世界中的機器人和步行機中。
除此之外,，該技術(shù)存在“模擬到現(xiàn)實”過渡的問題：無法在虛擬環(huán)境中完美地模擬物理世界的復(fù)雜性，因此通過模擬獲得的知識并不總是與現(xiàn)實世界相吻合,，這意味著實際的機器人可能會對周圍的環(huán)境有模糊的了解,。
相比之下，這些研究人員使用DyRET所做的只是在現(xiàn)實世界中訓(xùn)練機器人,。當(dāng)然,，這也帶來了新的挑戰(zhàn)：變形機器人的學(xué)習(xí)速度要慢得多，并有可能經(jīng)常因為摔到受到損傷,。奧斯陸大學(xué)計算機科學(xué)家凱爾·格萊特說：“地形差異等因素讓實際操控比說起來要難得多,，毫無軌跡可循，難以通過模擬來實現(xiàn),�,！薄�
客觀的說,，當(dāng)下DyRET的運動仍然顯得緩慢,，尤其是與Spot這樣的先進四足機器人相比，比如它需要90秒才能完全伸展或收縮機器人的腿,。但是研究人員希望可以同時改善DyRET的硬件和底層算法，也許有一天可以使其他變形機器人都可采用這類系統(tǒng),。實際上,，在機器人實驗室中,，更大的想法是使硬件和軟件協(xié)同工作，以使機器人更好地感知地形并適應(yīng)其身體和行為,，這才能讓機器人技術(shù)流行起來,。（來源：壹零社 ）
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