過去的三年中，我們看著AntoineCully和Jean-BapTIsteMouret制造的六足機(jī)器人的越來越悲催，老是缺胳膊斷腿。但是通過使用非常巧妙的算法，已經(jīng)證明能夠讓機(jī)器人擺脫損傷，并在幾分鐘內(nèi)恢復(fù)其移動(dòng)性，即使你砍掉其一條腿。
現(xiàn)在，這項(xiàng)研究已經(jīng)在Nature雜志上揭開了面紗，這是一次非常重要的進(jìn)步，并隨之帶來了一些更新，甚至在未來有更多潛在的應(yīng)用。來自法國(guó)皮埃爾和瑪麗居里大學(xué)的Cully和Mouret的報(bào)告說他們的研究發(fā)現(xiàn)不僅能用于用腳行走的機(jī)器人，也能應(yīng)用到新外形的機(jī)器人中，如平面機(jī)器臂。這表明這個(gè)算法具有很大的彈性，應(yīng)該可能應(yīng)用在任何形式的機(jī)器人中，只要其擁有足夠的自由度來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)。
這種方法的獨(dú)特之處并不只是其多功能性，另外還有其執(zhí)行的速度。假設(shè)有一個(gè)配備有這樣的自適應(yīng)技能的六足機(jī)器人。如果你不小心踩斷了它的一只腳，它就會(huì)迅速作出反應(yīng)，重新選擇最有效的移動(dòng)方式。從這一點(diǎn)看，機(jī)器人不會(huì)因此陷入混亂，而是會(huì)檢測(cè)自己到底那一條腿斷了，情況如何。然后機(jī)器人會(huì)通過一大堆的步態(tài)行為來“智能試錯(cuò)”，然后能在兩分鐘內(nèi)從預(yù)先設(shè)定的一些步態(tài)方案中選擇出最有效的運(yùn)動(dòng)方式。他們的新聞稿中寫道：
“機(jī)器人一旦受到損傷，它就變身成為了一個(gè)科學(xué)家。對(duì)于不同的可能行為它有一個(gè)先期的預(yù)期，然后它會(huì)測(cè)試它們。但是，這些預(yù)測(cè)來自于仿真的，未曾損傷的機(jī)器人。所以受傷的機(jī)器人還需要找到在顯示受損時(shí)有效的方法。其每一次的行為嘗試都像是一次實(shí)驗(yàn)，而如果其中的一個(gè)行為并不能正常工作，那么這個(gè)機(jī)器人就能排除這一行為，并嘗試新的方案。比如說，如果機(jī)器人在依靠后足行走時(shí)工作效果并不好，它可能會(huì)嘗試盡量采用前足行走。令人震驚的是它們能很快地學(xué)會(huì)新的運(yùn)動(dòng)方式。當(dāng)看到一瘸一拐的機(jī)器人兩分鐘后又開始高效的移動(dòng)，確實(shí)十分令人驚嘆。”
損傷恢復(fù)并不是這一算法的唯一用途，其還能被用在機(jī)器人在地形不穩(wěn)定的地方探索，突發(fā)情況處理等。因?yàn)檫@些都是自動(dòng)發(fā)生的，而機(jī)器人也能不斷地學(xué)習(xí)新的行為，這將來外星球探索帶來巨大的助力。因?yàn)橥庑乔蛱剿鲿r(shí)總是不可避免的遇到困難的地形或者意外的突發(fā)情況，這時(shí)候只要機(jī)器人能夠自己采取行動(dòng)就可以了，而不需要人類的時(shí)延嚴(yán)重的遠(yuǎn)程協(xié)助。說真的，目前考慮將這項(xiàng)技術(shù)用在極端壞境下的行星探索上還過于樂觀，因?yàn)榧词故窃诘厍蛏蠙C(jī)器人都在不斷崩潰。如果它們真的能夠完全依靠自己，我們的工作就簡(jiǎn)單多了。
快遞分揀機(jī)器人韓國(guó)六足機(jī)器人遇到了幾種損傷情況
分揀機(jī)器人結(jié)構(gòu)組成在這片發(fā)表在Nature的文章中還提到了一些額外的信息，其中包括在項(xiàng)目研發(fā)過程中出現(xiàn)的一些讓他們感到驚訝的事情，這絕對(duì)值得一讀：
“兩年前，有幾位知名度很高的科學(xué)家要來參觀。因?yàn)槲覀兇髮W(xué)希望自己能看起來確實(shí)很棒，就在參觀團(tuán)到來前的一天給地板打了蠟。然后地板變得很干凈而且很有光澤，看起來不錯(cuò)，但是卻很滑！我們特別調(diào)整了機(jī)器人的步態(tài)，測(cè)試了很多次，確保我們的表演能成功，但結(jié)果它根本沒工作。幸好，我們的機(jī)器人懂得適應(yīng)！我們加載了我們的自適應(yīng)算法，幾分鐘之后，我們的機(jī)器人就能在滑溜溜的地板上行走了。當(dāng)然你猜到了，我們的訪客很喜歡我們的作品。
另外還有一個(gè)讓人驚訝的事情：為了創(chuàng)建行為的多樣性，我們使用了進(jìn)化算法來獲得不同的行走方式。我們從許多不同類型的行走方式之中做出選擇，測(cè)量機(jī)器人的腳接觸地面的不同時(shí)間百分比（100%、75%……25%、0%）。我們想當(dāng)然地認(rèn)為進(jìn)化算法當(dāng)然不能解決0%的問題，但我們卻驚呆了！我們的機(jī)器人翻了過來，然后用肘部支撐著前進(jìn)！”
倉儲(chǔ)分揀機(jī)器人視頻果然是很有趣的故事。
盡管他們的項(xiàng)目沒能登上Nature的封面，但這項(xiàng)研究還并未結(jié)束。至少他們的研發(fā)經(jīng)費(fèi)還能支撐到2016年，而且他們的目標(biāo)不僅是六足機(jī)器人和機(jī)械臂，他們也已經(jīng)在向輪式機(jī)器人推廣他們的算法，并且還將繼續(xù)向各種各樣的機(jī)器人中推進(jìn)這一算法。它應(yīng)該能夠在所有的機(jī)器人系統(tǒng)中工作。具體而言，他們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)DARPA機(jī)器人挑戰(zhàn)賽上的那種用于救災(zāi)行動(dòng)的機(jī)器人。
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