麻省理工研發「盲眼」獵豹機器人，純靠平衡演算法走天下

編輯 | 麻粒兒

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近日機器人界有了最新突破：MIT最新研發的第三代獵豹機器人不依靠視覺感測器及攝像頭而是純靠平衡演算法完成移動、上樓梯、跳躍等動作。

這對於一些能見度較低、人類難以涉足的救援領域，獵豹機器人將會發揮極大的作用，因此，他的主要應用領域是作為搜救機器人來使用。

回到這款機器人的構造本身，除了爬樓梯、跳桌子外，它也能夠在崎嶇的地方穿梭，如果在被外力的強勢干擾下，它也能夠如動圖般真正的穩如狗，它能靈活地「感覺」周圍的環境，工程師們稱之為「盲眼運動」（blind locomotion）。

獵豹第三代機器人可以執行困難任務以及自由穿梭黑暗區域，是基於團隊為其開發的兩種新型演算法：接觸檢測演算法（contact detection algorithm）和模型預測控制演算法（model-predictive control algorithm）。

獵豹3的設計師、MIT機械工程學副教授Sangbae Kim表示：「視覺感測器可能會有噪音，會有些不準確，有時甚至完全不可用。如果太過依賴視覺，機器人必須非常精確地定位，這會導致它行動很慢。因此，我們希望機器人更多地依賴觸覺信息。這樣，它可以在快速移動的同時處理意外的障礙。」

接觸檢測演算法簡單來說就是可以幫助機器人判斷，什麼時候抬腳，什麼時候放下。獵豹3號因此可以根據腳踩不一樣的材料，做出相應的反應。

研究人員在實驗中測試了該演算法：讓獵豹3在實驗室的跑步機上跑步，以及爬樓梯。這兩個實驗場景地面都隨意散落著一些木塊和膠帶卷等物體。

「它不知道每個台階的高度，也不知道樓梯上有障礙物，但它只是儘力在不失去平衡的情況下艱難前行，」Kim說，「如果沒有這個演算法，機器人非常不穩定，很容易摔下來。」獵豹3號的動作在奔跑和上樓梯還是保持著平穩，除了歸功於平衡演算法外，也跟它所具有的12個關節有關，靈活度和自由度也更加完美。

模型預測控制演算法基於來自陀螺儀、加速度計和腿部關節位置等的數據進行計算，並且提前半秒給出相應的預測。

該演算法被設計成每秒計算20次。在實驗中，研究人員在機器人在跑步機上小跑時用腳踢和用力拉扯，並在它爬上滿是障礙物的樓梯時用皮帶猛拽，受盡折磨。他們發現，模型預測演算法使機器人能夠快速產生反作用力，以恢復平衡並繼續前進，而不會朝相反的方向摔倒。

Kim說：「歸功於這種預測控制，機器人能夠在地面上施加正確的力，再加上接觸檢測演算法，每一次接觸都非常迅速而且安全。」

獵豹3被設計來執行各種各樣的任務，比如電站檢查，這些任務涉及各種地形條件，包括樓梯、路緣和布滿障礙物的地面。Kim表示：「我認為有非常多的場合，我們會想讓機器人代替人類去完成簡單的任務。」通過遠程控制機器人，可以更安全地完成危險、骯髒和困難的工作。

據CBS報道，獵豹3號只有九十磅重，它需要的能量比普通的微波爐需要的還少，但其腿部可以產生相當於汽車產生的能量。

在今年10月舉行的智能機器人與系統國際會議上，改進版本的獵豹機器人也將會亮相。屆時AI星球會繼續跟進，歡迎大家持續關注。

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