MIT 做了只“盲豹”機器人，爬樓梯騰空跳全無難度

説起機器人爬樓梯，不少人可能會想起波士頓動力那隻黃色的 SpotMini 機器人。

如果你覺得 SpotMini 能通過視覺分析路況已經很棒，那 MIT 的 Cheetah 3 肯定會讓你覺得更驚豔，因為它不僅可爬樓梯可跳躍，而且一切都是在不依賴視覺的情況下完成。

引用要是它踏在了一些鏡頭看不到的東西上，那該怎麼辦？我們不想過於依賴視覺。

其中一位參與到 Cheetah 3 項目的工程師 Sangbae Kim 説。不靠視覺或任何傳感器，機器人又是怎樣獲取了解路面情況？

就和在漆黑環境中前進的人類一樣，Cheetah 靠的也是“摸黑前行（blind locomotion）”。具體來説，Cheetah 主要依賴兩套新算法：1. 接觸感應算法；2. 模型預測控制算法。

簡單來説，接觸感應算法可以幫 Cheetah 判斷某隻機械腿接觸到的平面是否可“踏下去”，以及下一步又應該怎樣反應。


▲ “摸黑”爬樓梯

碰了一下後，算法得快速判斷機器人腳下是脆弱的樹枝，還是踏實的路面，它能不能踏下去？如果不可踏下去，算法會結合反饋數據決定，接下來機械腿是要趕緊抬起來，還是通過搖擺來保持機器人整體平衡。
至於模型預測控制算法，主要用於幫助機器人判斷，每踏出一步，到底需要用多大力，最終才能幫助機器人人保持平衡？

除了要“踏好每一步”，這個算法另一個任務在於幫助機器人在遇到意外阻力時，要怎樣恢復到平衡狀態。

引用譬如説，有人在側邊踢了機器人一腳。算法就會想，‘我剛剛在左邊遭遇了一個意外速度，我要怎樣控制每隻腳的用力狀態，才能保持平衡？如果我在相反方向施下 100 牛頓的力，半秒之後會發生什麼事？’

Kim 解釋道。這個算法可進行幫助機器人面對研究人員的突然拉扯和推力。


▲ “推啥推！”（口亨

引用視覺判斷可能會面臨干擾因素、不準確或情況不適用等問題。所以説，如果你的機器人過於依賴視覺，它對空間的判斷必須得非常準確，這會使得它反應非常慢。

因此，我們希望它可以更依賴觸覺信息，這樣一來，它能在快速移動時，仍可應對意外障礙物。

Kim 補充説。此外，這個功能也是出於對 Cheetah 作用定位的考慮。

和旨在進入辦公室和家庭的 SpotMini 不同，Cheetah 的使命在於去到人類不適宜到達地方，深入譬如坍塌大樓的廢墟、受核輻射影響地區等地方，進行拯救等工作。 這也是意味着它需要面對更復雜的路面情況、更黑暗的環境。

不過，Kim 表示，他們還是會為 Cheetah 裝上視覺系統，但“不想將視覺作為控制第一位”。

除了“摸黑”系統外，Cheetah 3 和上一代相比，機器靈活度也提升了不少。

▲ 可逆轉膝關節系統，真 · 機器人舞


▲ 靈活擺動


▲ 弓背彈跳，後面的研究人員看得也太樂了吧

相比之下，能開門的黃色 SpotMini 和 Cheetah 3 你比較喜歡哪個呢？

題圖來自 MIT


資料來源：愛範兒（ifanr）