MIT研發(fā)的第三代獵豹機器人可以不依靠視覺來行動

麻省理工大學研發(fā)的第三代獵豹機器人（Cheetah 3）現(xiàn)在可以實現(xiàn)跳躍、在崎嶇的地形馳騁、或爬上堆滿雜物的樓梯，并在遇到突然的猛拉、推搡時能迅速恢復其平衡。

令人驚訝的是，它實現(xiàn)這些動作靠的不是視覺系統(tǒng)，它可以說是一個盲人機器豹。

Cheetah 3卓越的平衡性讓它就是推不倒

當然也拉不倒

這只大小相似成年拉布拉多犬的90磅重的機械野獸，是故意被設(shè)計成不依賴相機或任何外部環(huán)境傳感器而完成這些動作的。取而代之的是，它通過敏捷地“感覺”周圍環(huán)境的方式來行動，工程師們稱之為“盲目運動”，就像穿過一個漆黑的房間一樣。

麻省理工大學機械工程系副教授Sangbae Kim說：“機器人在不過度依賴視覺的情況下，應(yīng)該有很多意想不到的行為?！?，“視覺可能是繁雜的，有些不準確的，有時甚至是不可用的，如果你過于依賴視覺，你的機器人對于位置的判斷必須非常準確，這最終將導致它的行為必是緩慢的。所以我們希望機器人更多地依靠觸覺信息。這樣，它可以在快速移動時處理意想不到的障礙?！?/p>

不依靠視覺爬樓梯，純靠算法維持平衡

研究人員將于十月在馬德里召開的智能機器人國際會議上展示機器人的無視覺能力。除了盲目運動之外，團隊還將展示機器人改進后的硬件，包括與它的前輩獵豹2機器人做對比。在一個擴大的運動范圍內(nèi)，它允許機器人向后和向前伸展，并且從一邊扭動到另一邊，就像貓蜷縮起來準備猛撲一樣。

在未來幾年內(nèi)，Kim設(shè)想將讓機器人執(zhí)行那些危險系數(shù)很高的、人類無法承擔的任務(wù)。

Kim表示：“Cheetah 3被設(shè)計來完成多方面的任務(wù)，如電廠檢查，這涉及到各種地形條件，包括樓梯、路障和地面上的障礙物。我認為有無數(shù)的場合我們想讓機器人代替人類來完成簡單的任務(wù)。危險、骯臟和困難的工作也可以通過遙控機器人更安全地進行?！?/p>

Cheetah 3三只腳就能保持平衡

Cheetah 3可以不靠視覺地爬上樓梯以及通過非結(jié)構(gòu)化地形，并能在面對巨大力量的時候迅速恢復其平衡，這都得益于由Kim團隊開發(fā)的兩個新算法：接觸檢測算法和模型預(yù)測控制算法。

接觸檢測算法有助于機器人確定它的腿從空中擺動到踏到地上的最佳時間。例如，如果機器人踩在一根細枝上，而不是一塊堅硬的石頭上，它是如何反應(yīng)的，以及它是如何繼續(xù)前進的。

Kim表示：“當涉及到從空中切換到地面時，切換必須做得很好。這個算法的意義是‘什么時候才是我腳落地的安全時間？’“

接觸檢測算法幫助機器人確定在擺動和步幅之間轉(zhuǎn)換腿的最佳時間，通過不斷計算每個腿的三個概率：腿與地面接觸的概率，腿部撞到地上產(chǎn)生的力的概率和腿在中轉(zhuǎn)時的概率。該算法基于陀螺儀、加速度計和腿的關(guān)節(jié)位置的數(shù)據(jù)來計算這些概率，記錄腿相對于地面的角度和高度。

例如，如果機器人意外踩到木塊上，它的身體會突然傾斜，它的角度和高度也會偏移。該數(shù)據(jù)會立即被輸入進去并計算每條腿的三個概率，該算法將評估出每個腿是否應(yīng)該落地，或者抬起和擺動以此來保持其平衡——盡管機器人實際上是看不見的。

Kim表示：“如果人類閉上眼睛邁出一步，我們會有一個心理模型來預(yù)測可能的位置，并為之做好準備。但我們會恐懼于那種未觸地的那種感覺，因此我們通過組合多個信息來源來確定過渡時間，機器人也可以做同樣的事情。”

研究人員在實驗中測試了這一算法，Cheetah 3在實驗室跑步機上小跑并爬上樓梯。當然這兩個地方都被研究人員擺滿了亂七八糟的東西，比如木塊和卷尺。

Kim說：“它不知道每一步的高度，也不知道樓梯上有障礙物，它只是在不失去平衡的情況下通過?！保皼]有這種算法，機器人會非常不穩(wěn)定，并且很容易掉落?！?/p>

機器人的盲目運動一部分也得益于模型預(yù)測控制算法，它會預(yù)測一旦給定一個行為步驟，它應(yīng)該施加多少力。

Kim說：“接觸檢測算法會告訴你‘現(xiàn)在是在地面施加力量的時候了’，但是一旦你到地面上了，就需要來計算用什么樣的力量才能以正確的方式移動身體?！?，“假設(shè)有人側(cè)身踢機器人。”，“當腳已經(jīng)在地上時，算法決定‘我應(yīng)該如何使用腳上的力？因為我左邊有一個不希望達到的速度，所以我想在相反的方向施加一個力來殺死那個速度。如果我在這個相反的方向上應(yīng)用100牛頓，那么半秒鐘后會發(fā)生什么？’“

該算法被設(shè)計為每條腿每50毫秒或每秒20次進行這些計算。在實驗中，研究人員發(fā)現(xiàn)不管是在跑步機上踩踏機器人還是在它爬上有障礙物的樓梯時用皮帶猛推，模型預(yù)測算法都使機器人能夠快速產(chǎn)生反作用力來恢復平衡并繼續(xù)向前移動，而不會向相反方向傾斜太遠。

Kim表示：“這得益于預(yù)測控制，可以將正確的力量應(yīng)用到地面上，結(jié)合這種接觸過渡算法，使每個接觸變得非常快速和安全?！?/p>

該小組已經(jīng)向機器人添加了攝像頭，使機器人能夠?qū)χ車h(huán)境進行視覺反饋。該小組正在努力進一步改善機器人的盲動。

Kim說：“我們需要一個非常好的沒有視覺的控制器?！?，“當我們增加視覺，即使它可能給你錯誤的信息，腿應(yīng)該也能夠處理遇到的障礙。因為如果它踩到相機看不到的東西怎么辦？它會做什么？這就是盲動可以幫助的地方?！?/p>

這項研究在一定程度上得到了納弗、豐田研究所、富士康和空軍科研辦公室的支持。