如果你是機(jī)器人愛(ài)好者，在觀察過(guò)眾多人形機(jī)器人的視頻后可以發(fā)現(xiàn)，雖然具備人形，但機(jī)器人摔倒的模樣可比孩子都要笨拙，有時(shí)起身同樣也成問(wèn)題。人類(lèi)本身也會(huì)經(jīng)常摔倒，但跟機(jī)器人的區(qū)別就在于，人類(lèi)的反應(yīng)神經(jīng)非常靈敏，通過(guò)本能的反應(yīng)可以讓我們?cè)谒さ沟臅r(shí)候盡量避免嚴(yán)重的傷害。但對(duì)基于程序設(shè)定和機(jī)器人積累的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，形成“本能”還為時(shí)尚早。

現(xiàn)階段人形機(jī)器人即使是面對(duì)摔倒等情況，反應(yīng)的速度都非常慢，并且起身的模式非常固定。想要真正讓機(jī)器人摔倒時(shí)更像個(gè)人，這就需要教它們?nèi)绾蝺?yōu)雅地摔倒，所以一種最新的算法出現(xiàn)了。

最近，來(lái)自佐治亞理工學(xué)院（Georgia Tech）的研究人員設(shè)計(jì)出了一種新的算法，可以用來(lái)教機(jī)器人如何正確地摔倒，起碼不要在摔倒的時(shí)候?qū)C(jī)器人本身造成嚴(yán)重的損傷。在讀博士生Sehoo Ha與教授Karen Liu共同開(kāi)發(fā)出了這種算法，能夠讓機(jī)器人在各種摔倒的情況下做出正確的反應(yīng)。

摔倒的情況包括被推、側(cè)面摔倒等等，在運(yùn)用這種算法之后，機(jī)器人就可以很大程度在摔倒后不受太大損傷。為了驗(yàn)證算法的有效性，研究人員既進(jìn)行了物理模擬，也用BiolioGP人形機(jī)器人做了測(cè)試。

機(jī)器人對(duì)摔倒等情況進(jìn)行優(yōu)化，這本身并不是一個(gè)難以解決的問(wèn)題，并且解決的方向也并不限于算法上的改進(jìn)，還關(guān)于人形機(jī)器人的硬件設(shè)施能否做出及時(shí)、有效的動(dòng)作。

Liu教授表示，研究團(tuán)隊(duì)知道機(jī)器人實(shí)際上是有能力在摔倒的過(guò)程中采取真正有效措施的，但缺乏配套的硬件令其快速做出動(dòng)作回應(yīng)。

這里有一個(gè)視頻可以展示采用了此項(xiàng)算法和未采用算法時(shí)，機(jī)器人摔倒的情形。

機(jī)器人作為一個(gè)“能跑”“能動(dòng)”的硬件，能否克服意外摔倒帶來(lái)的影響一直是一個(gè)問(wèn)題。再好的產(chǎn)品如果摔倒后就只能橫躺等待救援，那產(chǎn)品本身也會(huì)變得雞肋。

谷歌公司一直都在研發(fā)機(jī)器人，此前就發(fā)布了智能“Spot”機(jī)械狗，四腳著地雖說(shuō)比人形機(jī)器人兩腳著地穩(wěn)定，但如何保持協(xié)調(diào)、穩(wěn)固就是需要解決的問(wèn)題。與針對(duì)人形機(jī)器人摔倒的算法一樣，谷歌的這款機(jī)械狗最大的亮點(diǎn)在于不容易倒。可以看看以下這個(gè)視頻。

如今國(guó)內(nèi)外，機(jī)器人的概念都非?；馃幔趪?guó)內(nèi)工業(yè)4.0的號(hào)召下，機(jī)器人好似馬上就要普及開(kāi)來(lái)。但轉(zhuǎn)念一想，任何進(jìn)步都不會(huì)是一簇而就的，總是需要有個(gè)過(guò)渡、演進(jìn)的過(guò)程。這項(xiàng)針對(duì)機(jī)器人摔倒的算法并不能算是完美，但終究是向著完美前進(jìn)了一步，也許以后的機(jī)器人也可以像人一樣，甚至比人更加知道如何應(yīng)對(duì)摔倒等情況。

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