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圖片來源：加州大學伯克利分校
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：就像人類和大多數(shù)陸地動物一樣，步行機器人需要具備在崎嶇地面行走的能力。它們會被用于災害應對和搜救工作。然而，設計一個控制算法讓機器人能夠適應不連續(xù)的地面環(huán)境是一項極具挑戰(zhàn)的工作。因為它對立足點的選擇要求及其嚴格，不能受到任何妨礙。它的運動由復雜的動力學方程控制。
受益于近期最優(yōu)和非線性控制系統(tǒng)取得的進步，來自加州大學伯克利分校和卡耐基梅隆大學實驗室的研究人員展示了他們的成果。 ATRIAS 機器人可以在踏腳石上機動步行。這些踏腳石的間距和高度都是隨機變化的。
步行機器人的神奇之處在于它能夠在不規(guī)則的崎嶇地面上行走。和輪式機器人遇到溝壑或者高度明顯改變就躊躇不前相比，它則是個多面手。雙足機器人可以順利穿過不連續(xù)、不可預測的地面。這使它成為空間探索，災害應對以及個人機器人的理想選擇。在城市環(huán)境中，樓梯，墊腳石等都是為人類設計的。個人機器人需要在這些不連續(xù)的地面上行走。
事實上，機器人領域的「W 獎」就旨在挑戰(zhàn)先進的機器運動技術，包括在踏腳石和樓梯上進行穿越的任務（http://www.wprize.org/index.html）。從 2015 DARPA 機器人挑戰(zhàn)賽來看，雖然過去幾年步行機器人在機械設計和控制策略方面已經(jīng)取得了長足進步，但距離部署在真實世界中還很遠。目前最先進的機器人還停留在準靜態(tài)運動的水平，對干擾的抵抗力不強，而且能效低。
即使對下肢外骨骼來說，在不連續(xù)的地面上行走也是很有挑戰(zhàn)的，現(xiàn)在還需要使用者借助額外的平衡機構(gòu)，比如拐杖。并且無法實現(xiàn)不使用手的動態(tài)步行。最近 Cybathlon 競賽上，使用外骨骼在踏腳石上行走的表現(xiàn)已經(jīng)說明了一切。通過設計機器人和反饋算法來保證在復雜地形條件下精確的踏腳位置，研究人員可以開發(fā)出新的機器人應用，并且將這個想法移植到生物機電設備，用于增強人類能力。
圖片來源：加州大學伯克利分校。ATRIAS 雙足機器人在隨機間距和高度的不連續(xù)地面上行走
在加州大學伯克利分?；旌蠙C器人小組（Hybrid Robotics Group，以前在卡耐基梅隆大學），研究人員已經(jīng)在針對高自由度的雙足機器人開發(fā)形式化的控制框架。它不僅可以保證在不連續(xù)地面上精確的踏腳位置。還針對模型不確定和外力具有更強的健壯性。這個方法獨立于具體的機器人。它已經(jīng)在 RABBIT，ATRIAS 和 DURUS 等機器人上進行了測試。
而且，這些機器人只知道下一步的位置，并不知道在它們前面的是何種地形。這些都接近機器人在現(xiàn)實世界中會遇到的場景。研究人員已經(jīng)在 ATRIAS 雙足機器人平臺上測試了這個控制算法。它可以實現(xiàn)在間距 30 至 60 厘米，高度差 22 厘米的隨機不連續(xù)地面上以平均 0.6 米每秒的速度動態(tài)行走。
研究人員們相信這是雙足機器人首次實現(xiàn)在間距和高度隨時變化的踏腳石上行走。
為什么這樣的不連續(xù)行走對于機器人來說是一個難題？首先，雙足機器人是一個高自由度的系統(tǒng)。它的運動由復雜的非線性微分方程來控制。這些方程捕捉與地面交互的混合動態(tài)。機器人必須通過不斷與周圍環(huán)境建立和斷開連接的方式實現(xiàn)與環(huán)境的交互。
另外，像 ATRIAS 這樣的機器人是欠驅(qū)動的，也就是說在腳踝部沒有驅(qū)動器。為了讓大家能體會這有多難，想象一下踩著高蹺跨過踏腳石或者爬一段樓梯的情景。唯一保持平衡的辦法就是不斷前進。在踏腳石的問題上需要對落腳點有嚴格的約束。當然，在現(xiàn)實世界中這些踏腳石還可能傾倒（不久的將來需要研究的問題）。機器人需要面對的另一個物理限制是電機扭矩限制和摩擦力（機器人不能打滑）。所有這些限制可能互相矛盾，這使控制的設計過程非同尋常。
踏腳石問題已經(jīng)得到廣泛研究，產(chǎn)生了一些讓人印象深刻的成果，比如 Valkyrie 和 ATLAS。但是與本文介紹的動態(tài)步行方法不同，他們的機器人傾向于使用準靜態(tài)運動（雷鋒網(wǎng) AI 科技評論注：想想波士頓動力系列機器人經(jīng)典的原地踏步式的調(diào)整動作）。通過對系統(tǒng)動力學的非線性推斷，以及近期最優(yōu)和非線性控制技術的進步，研究人員可以指定控制目標和期望的機器人行為在一種簡單和緊湊的形式之下，同時提供正式的穩(wěn)定性和安全性的保證。這就意味著在簡潔的數(shù)學理論和實驗性視頻的支持下，機器人可以在不連續(xù)的地面上行走而不會打滑或跌落。
照片來源：加州大學伯克利分校
目前，他們的機器人還沒有視覺，他們需要給機器人提供周圍環(huán)境的信息，比如下一塊踏腳石的位置。研究人員正在將地形高度分割和深度學習等計算機視覺算法集成到控制器當中。這將使機器人可以推斷周圍的環(huán)境，從而實現(xiàn)完全的自主系統(tǒng)。一個新的機器人 Cassie 馬上就會來到伯克利，研究人員打算將實驗擴展到現(xiàn)實世界中踏腳石上的三維行走。
從長期來看，這個研究將幫助雙足機器人在崎嶇地面自主行走，無論是在室內(nèi)（比如樓梯和狹窄的走廊）還是在室外（比如叢林小道）。研究的主要部分包括安全性，健壯性以及靈活性。也就是說，研究人員希望機器人在受到外力干擾時，能夠選擇正確的方法避免跌落。
這項技術的潛在應用非常廣泛：搜救，自主人形機器人可以替代人類救生員；探索未知區(qū)域，比如地面崎嶇不平的其他星球；或者作為家用的個人機器人。另外，開發(fā)雙足機器人的方法可以用于增強人類能力的機器設備，比如下肢外骨骼。
研究人員介紹： 本文作者 Ayush Agrawal 是加州大學伯克利分校混合機器人小組的博士研究生。他的工作是雙足機器人和外骨骼，Quan Nguyen 剛剛在卡耐基梅隆大學完成了它的博士課程，他的工作是不連續(xù)地面的雙足機器人魯棒控制。團隊負責人是 Koushil Sreenath 教授。他們是隨機不連續(xù)地面動態(tài)雙足機器人運動研究論文的主要作者。這篇論文提交給了《國際機器人研究雜志》。
更早期的 ATRIAS 研究文獻可參考 http://www.cs.cmu.edu/~hgeyer/Publications/HubickyEA17RAM.pdf
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