足式機(jī)器人何必非得四條腿！機(jī)器人該長(zhǎng)啥樣，MIT 讓計(jì)算機(jī)「立規(guī)矩」

本文作者：付靜

2020-12-09 18:01

導(dǎo)語：一切都發(fā)生在工程師拿起螺絲釘之前。

談起學(xué)英語，很多人最為頭疼的便是兩個(gè)字——語法（grammar）。

其實(shí)，不僅英文有語法，任何語言都需要語法，作為語言學(xué)（Linguistics）的一個(gè)分支，它是語言的行文法則。

給詞、短語、句子立規(guī)矩，一門語言則有了基礎(chǔ)；同理，設(shè)計(jì)機(jī)器人也需要規(guī)則，就比如機(jī)器人在穿越某種地形時(shí)，其形態(tài)如何極為關(guān)鍵。

想象一下，要設(shè)計(jì)一個(gè)會(huì)爬樓的機(jī)器人，它應(yīng)該像人一樣有兩條腿，還是像螞蟻一樣有六條腿呢？

足式機(jī)器人何必非得四條腿！機(jī)器人該長(zhǎng)啥樣，MIT 讓計(jì)算機(jī)「立規(guī)矩」

要想知道何種形態(tài)爬樓效果最佳，最直接的方式是把每一種可能的方案都嘗試一遍，但這種方法自然耗時(shí)耗力。

基于此，美國(guó)麻省理工學(xué)院（MIT）有了給機(jī)器人制定「語法」的想法——開發(fā)一種名為 RoboGrammar 的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

機(jī)器人長(zhǎng)什么樣，就讓計(jì)算機(jī)來決定吧！

計(jì)算機(jī)如何設(shè)計(jì)機(jī)器人？

1967 年，SIGGRAPH（Special Interest Group for Computer GRAPHICS，計(jì)算機(jī)圖形圖像特別興趣小組）成立，其關(guān)注點(diǎn)主要在于計(jì)算機(jī)繪圖和動(dòng)畫制作軟硬件技術(shù)。

1974 年起，SIGGRAPH 開始舉辦年會(huì)，為眾多計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)軟硬件廠商的最新研究成果提供一個(gè)展示的機(jī)會(huì)，SIGGRAPH 年會(huì)上的展品常被媒體稱為是圖像的未來。

比如在 SIGGRAPH 2017 上，NVIDIA 展示了 VR 相關(guān)技術(shù)、Intel 展示了在電影《敦刻爾克》的拍攝中提供的技術(shù)支持。

SIGGRAPH 2020（Asia）上，有關(guān) MIT RoboGrammar 系統(tǒng)的研究成果公布。

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其論文題為 RoboGrammar: Graph Grammar for Terrain-Optimized Robot Design（機(jī)器人語法：基于地形優(yōu)化機(jī)器人設(shè)計(jì)的圖形語法），這也直接點(diǎn)明了 RoboGrammar 的主要側(cè)重點(diǎn)：地形。

實(shí)際上，MIT 研究團(tuán)隊(duì)的初心在于創(chuàng)新機(jī)器人的形態(tài)，以達(dá)到最佳性能。

論文第一作者、MIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）博士生 Allan Zhao 認(rèn)為，設(shè)計(jì)機(jī)器人的目的可以說是幾乎無窮無盡的，但它們?cè)诳傮w形態(tài)設(shè)計(jì)上都比較相似：

當(dāng)你想制造一個(gè)需要穿越復(fù)雜各種地形的機(jī)器人時(shí)，你腦海中可能會(huì)立刻跳出一只四足機(jī)器狗，但我們想知道這是否真的是最佳設(shè)計(jì)。

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研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的 RoboGrammar 系統(tǒng)作為一種自動(dòng)化的方法，主要用于生成優(yōu)化的機(jī)器人結(jié)構(gòu)。

要打造機(jī)器人，首先計(jì)算機(jī)需要知道兩方面信息：一是車間里有哪些零件（輪子、關(guān)節(jié)等）可用，即下圖中的 components；二是機(jī)器人未來要存在于哪種環(huán)境下（樓梯、平坦區(qū)域或光滑表面，或是幾種地形的組合等），即 terrains。

例如在摩擦系數(shù)僅為 0.05 的結(jié)冰湖面上，機(jī)器人的形態(tài)可以是這樣的。

足式機(jī)器人何必非得四條腿！機(jī)器人該長(zhǎng)啥樣，MIT 讓計(jì)算機(jī)「立規(guī)矩」

再例如類似這樣的組合地形。

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基于兩方面信息，接下來的工作就可以完全交給 RoboGrammar 系統(tǒng)了。

系統(tǒng)中，機(jī)器人組件的所有排列方式通過圖形語法（graph grammar）來表示，隨后可能會(huì)形成數(shù)十萬個(gè)機(jī)器人的形態(tài)設(shè)計(jì)（grammar generated structures），都用一幅圖表示。

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也就是說，每種設(shè)計(jì)都對(duì)應(yīng)著一個(gè)語法規(guī)則序列，而這種語法規(guī)則主要受到自然界中節(jié)肢動(dòng)物的啟發(fā)。

機(jī)器人的哪種形態(tài)最佳？

有了語法規(guī)則，針對(duì)特定地形，系統(tǒng)已經(jīng)生成了多樣的排列組合。但正如 Allan Zhao 所言：

語法創(chuàng)造的只是數(shù)量，并非機(jī)器人的最佳形態(tài)。

那么，哪種形態(tài)最佳呢？

帶著這個(gè)問題，RoboGrammar 系統(tǒng)開始了關(guān)鍵一步——自動(dòng)檢索適用于地形的性能最佳機(jī)器人及其相應(yīng)的控制器。

所謂控制器，是指一組能為機(jī)械結(jié)構(gòu)真正賦予生命的指令，它將控制機(jī)器人各個(gè)馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)順序，在論文中，控制器的算法被稱為是「模型預(yù)測(cè)控制」（Model Predictive Control），在這一算法中，快速向前移動(dòng)的優(yōu)先級(jí)最高。

當(dāng)每個(gè)機(jī)械結(jié)構(gòu)被賦予生命后，計(jì)算機(jī)就會(huì)通過被稱為「圖形啟發(fā)式搜索」（Graph Heuristic Search）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來檢索高性能機(jī)器人。

作為一種新型的組合設(shè)計(jì)空間的高效搜索方式，Graph Heuristic Search 使得計(jì)算機(jī)在探索設(shè)計(jì)空間的同時(shí)學(xué)習(xí)函數(shù)，該函數(shù)能將不完整的設(shè)計(jì)（如組合搜索樹中的節(jié)點(diǎn)）映射到通過擴(kuò)展這些不完整的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的最佳性能值。

值得一提的是，Graph Heuristic Search 優(yōu)先探索的是設(shè)計(jì)空間中那些最有希望的分支。

為進(jìn)一步測(cè)試 Graph Heuristic Search，研究人員特意設(shè)定了多種對(duì)于機(jī)器人來說具有挑戰(zhàn)性的地形。結(jié)果證明，不論是單一地形還是地形組合，RoboGrammar 都能生成性能最佳的機(jī)器人。

而上述所有步驟都發(fā)生在工程師拿起螺絲釘之前。

Allan Zhao 表示：