機器人大講堂 發表於 2020-12-23 13:52:47
導讀
從可拉伸電路到高度可變形的軟機器人，使得形狀改變的機器人成為可能。耶魯大學的研究人員通過模擬仿真，構建了一個利用形狀變化在平面和傾斜表面實現運動的軟機器人。研究人員首先在計算機中模擬機器人模型，探索在兩個環境中的能力，並展示了特定環境下機器人步態的自動發現，最終成功地轉移到物理硬體。該項研究成果發表在了近期的《Nature Machine Intelligence》。
對於軟體機器人，耶魯大學似乎有一種執念，早前我們就報導過耶魯大學在機器人頂級會議ICRA發表的一篇論文，研究人員向我們詳細闡述了如何讓穿上「網襪」的黏土變成變形機器人。
這種看似柔軟實際也很柔軟的機器人雖然像極了血壓計，但是卻讓耶魯人慾罷不能，這一次他們設計了一款獨立的軟體機器人。網襪的洞補上了，也不再需要黏土了，更引入了計算機仿真技術希望實現更有效的控制。
對於軟體機器人而言，可拉伸的電路和高度可變形的軟機器部件使得更為複雜的可形變機器人成為可能，但困難的是，目前還不清楚形狀變化應該如何發生，何時發生，以及這種形變可以帶來什麼樣的能力。好比一個不斷吹氣的泡沫，爆是必然的，但是卻不知道是何時（小編默默地關上了蛋殼公寓）。
（圖片有加速）
正是這種不確定性，導致了一系列未解決的設計和控制問題。為了解決這些問題，耶魯大學引的研究人員在建造物理機器人之前，使用計算機模擬來搜索每種環境所適合的軟體形狀和行為對，然後找到使機器人在形狀之間進行轉換的最佳方法，如上圖平地機器人會選擇滾動，上坡時會選擇蠕動。
（不出所料，仿真表明滾下坡容易滾上坡難）
但是，創建理想的機器人仿真在理論上可以玩出各種花樣，而構建可以在現實環境中執行相同操作的物理設備則完全是另一回事兒。
所以在構建了物理機器人之後，研究人員需要將實際的機器人動作與仿真結果對比，以了解實際環境中實際可行的方法，這種對比目前由人工完成，但是憑藉深度學習的號召力，相信很快會有基於深度學習進行仿真一致性的研究。
該研究的主要作者迪倫博士表示：「最終的機器人設計是由模擬結果以及現實環境結合而驅動，使用該軟體可以製造具有數十個獨立運動部件的變形機器人，在以往的研究中是很難使這些理想化的機器人以與仿真相結果相匹配的方式運動。」
研究人員並沒有止步於此，已經開始研究如何利用智能材料來增加變形機器人的靈活性，迪倫博士表示：「我們預想未來的變形機器人可以用作研究兩棲行為的科學工具，用作穿越多個地形的運載工具以及可以訪問難以到達位置的檢查工具。」
目前這個項目的代碼開源在GitHub，雖然整個項目現在還很基礎，但是耶魯大學持續在軟體機器人領域不斷發力，期待有一個好的結果。
責任編輯：lq
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