【新智元導讀】普渡大學研究團隊根據蜂鳥的身體構造和行為模式，製造了一款仿生蜂鳥機器人。無論從形態、動作，都非常逼真。使用機器學習演算法進行訓練，仿生機器人「知道」如何像蜂鳥一樣自行移動，例如辨別何時執行逃生機動。

蜂鳥是世界上體積最小的鳥。其中體積最小的吸蜜蜂鳥僅重1.8克，只比一隻成年蜜蜂重一點兒；而蜂鳥中體型最大的巨蜂鳥，體重也僅有20克，比兩節7號電池還輕。蜂鳥也是唯一可以倒飛的鳥，可以完成非常高難度的空中機動動作。

由普渡大學機械工程副教授Xinyan Deng帶領的研究團隊根據蜂鳥的身體構造和行為模式，製造了一款仿生蜂鳥機器人。無論從形態、動作，都非常逼真。

相關論文：

[1902.09626] Learning Extreme Hummingbird Maneuvers on Flapping Wing Robots

使用機器學習演算法，可以自動執行機動動作

其實蜂鳥機器人並非普渡大學首創，科學家對蜂鳥的研究由來已久。2011年，由美國國防部DARPA委託AeroVironment公司製造了一款蜂鳥機器人，但比較重，速度也不快，需要有人進行遠程操控。操作方式類似直升機，可以實現有限的機動性。

但是Deng研究團隊開發的這款仿生蜂鳥機器人，重量僅為12g，和一隻成年蜂鳥體重相當，卻可以舉起27克的物體。使用兩個電機用來獨立控制每個機翼，也是借鑒了飛行動物在自然界中實現高度敏捷性機動的原理。

最關鍵的是，這款蜂鳥機器人使用機器學習進行訓練，不僅可以學會蜂鳥的動作，還可以學到蜂鳥做出該動作的意圖。

這意味著從模擬中學習之後，仿生機器人「知道」如何像蜂鳥一樣自行移動，例如辨別何時執行逃生機動。

人工智慧與靈活的撲翼相結合，也讓機器人能夠自學新技巧。例如，雖然機器人沒有視覺感測器無法看見，但可以通過觸摸表面來感知物體。每次觸摸都會改變電流，研究人員意識到，可以通過跟蹤電流變化來獲知障礙物邊界。

Deng教授說，這款機器人可以在看不到周圍環境的情況下繪製地圖。也就是說，這款機器人可以節省一個視覺感測器，那麼在完全黑暗的場景下尋找受害者就非常有用了。這意味著不僅僅可以節省成本，還可以降低設計難度和工藝流程的複雜度。

通過對昆蟲和蜂鳥物理學的進一步研究，普渡大學的研究人員認為他們能夠製造出比蜂鳥更小的機器人，像昆蟲一樣小，卻不會影響它們飛行的方式。而且Deng聲稱尺寸越小、機翼拍打頻率越高，飛行效率越高。

在製作工藝方面，採用了3D列印的機身，由碳纖維和激光切割膜製成的機翼。

該機器人可以像真正的蜂鳥一樣靜靜地飛行，使它們更適合秘密行動。他們通過湍流保持穩定，研究人員通過測試油箱中動態縮放的機翼證明了這一點。

Xinyan Deng教授在天津大學獲得本科學位，並在加州伯克利獲得博士學位，目前在普渡大學任職機械工程副教授。由她帶領的研究團隊和在蒙大拿州花費了好幾個夏天的時間研究蜂鳥。

未來將配上電池和感測器

他們記錄了蜂鳥的關鍵動作，例如快速的180度旋轉、並將它們轉換為機器人在連接到模擬時可以學習的演算法。

Deng說，蜂鳥有多組肌肉可以做動力和轉向。機器人應該儘可能的減輕體重，從而可以在最小的重量下獲得最大的性能。

研究人員表示，雖然目前機器人在飛行時需要電線來提供動力，但這種情況不會持續太長時間。

機器人可以像真正的蜂鳥一樣靜靜地飛行，使它們更適合秘密行動。他們通過湍流保持穩定，研究人員通過測試油箱中動態縮放的機翼證明了這一點。

單純從目前該機器人的功能來看，似乎和無人機非常類似。然而蜂鳥機器人可以實現很多無人機無法完成的任務。

無人機受到螺旋槳的限制，體積很難縮小到蜂鳥機器人相同大小，而蜂鳥不使用傳統的空氣動力學，它們的翅膀具有彈性，可以將體積做的非常小。

機器人蜂鳥不僅可以幫助進行搜索和救援任務，還可以讓生物學家通過真實機器人的感官更可靠地在自然環境中研究蜂鳥。

設計具有更高升力的機器人為研究人員提供了更多可操作的空間。未來還可以添加電池和感測器，例如相機和GPS。

這款機器人將會在「2019年IEEE國際機器人與自動化大會」上亮相，Xinyan Deng團隊將在大會上進行presentation。

研究人員已經將模擬器在Github上開源，要求Python 3，模擬器引擎使用DART，介面使用pydart2。

Github地址：

GitHub - purdue-biorobotics/flappy: An open source dynamic simulation for flapping wing robots and animals

仿生機器人現狀

仿生機器人是模仿自然界中生物的外部形狀、運動原理和行為方式的系統，能從事具有生物特點工作的機器人，類型非常多。

仿生機器人的主要特點，一是多為冗餘自由度或超冗餘自由度的機器人，機構複雜；二是其驅動方式有些不同於常規的關節型機器人，通常採用繩索、人造肌肉或形狀記憶合金等驅動。

生物特性為機器人的設計提供了許多有益的參考，使得機器人可以從生物體上學習如自適應性、強健性、運動多樣性和靈活性等一系列良好的性能。因此仿生機器人同時具有生物和機器人的特點，已經逐漸在反恐防爆、探索太空、搶險救災等不適合由人來承擔任務的環境中凸顯出良好的應用前景。

目前在仿生機器人領域的領頭羊無疑是波士頓動力。即將商用的SpotMini機器狗，拉貨車的樣子像極了雪橇犬在雪地奔跑拉人，但更加有組織、有紀律，能夠完成任務的難度係數也要比雪橇犬們高得多。

而國內也在大力發展仿生機器人。浙大的絕影、以及Laikago宇樹科技的Laikago四足機器人，號稱中國版波士頓動力機器狗，取得了不錯的成績。

仿人機器人如Nao、Pepper，四足機器人如索尼機器狗Aibo等已進入教育、娛樂、陪伴、導遊導覽等領域，如通過人臉識別識別不同說話人、人機對話為人提供必要的信息服務和產品介紹、利用機器人進行科學研究、通過舞蹈表演、機器人比賽用於展示和教育。

中國科學院自動化研究所研發團隊開發的仿生機器魚系統在大學和科研機構用於仿魚運動機理、控制與協作的研究，在國內多個科技館用於科普教育。

同時，該研發團隊通過中國科學院自動化研究所（洛陽）機器人與智能裝備創新研究院進行了小型教育娛樂仿生機器魚的產業化，用戶可以通過手機遙控機器魚實現靈活的水上運動。

國防科技大學、哈爾濱工業大學、清華大學都研製開發了雙足步行機器人。北京理工大學研製的仿人機器人，能夠實現太極拳表演、刀術表演、騰空行走等複雜運動，同時也開發了高模擬人形機器人。在仿人機器人乒乓球對打、人機器人乒乓球對打研究中，北京理工大學、中國科學院自動化研究所、浙江大學等單位開發了乒乓球的高速識別與軌跡預測、擊球策略與控制等關鍵技術，實現了多回合乒乓球對打。

麥肯錫全球資深董事合伙人卡雷爾·艾露特則認為，中國機器人企業面臨的主要挑戰是產品大多集中在低端市場，對於生產比較複雜的機器人有時候顯得力不從心。此外，中國只持有不到1%的工業機器人專利，該領域的知識產權相對匱乏。

但我們有理由相信，隨著國家對AI技術的支持，不久的將來，上述問題會得到解決。

參考鏈接：

Hummingbird robot using AI to go soon where drones can』t - Purdue University News

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