波士頓動力被棄背後 多足機器人的困境
2016年3月18日彭博商業周刊爆出了一條新聞，谷歌母公司Alphabet計劃放棄機器人計劃，並出售收購不到3年的有足機器人製造商BostonDynamics。
5月28日，TechInsider報道稱豐田對波士頓動力的收購「已進入尾聲」，並且有波士頓動力員工稱這是一次「友好的收購」。雖然對於波士頓動力的出售與收購原因都眾說紛紜，但是在這些原因裡面均透露出了一絲絲對多足機器人無奈的意味，而這絲無奈正如我在文章最後提到的——「多足機器人的困境也許才剛剛開始」。
所以這篇文章，我將闡述一下為什麼多足機器人的路越走越難。首先我們先來看看機器人到底有哪些運動方式。
機器人的運動方式可以分為輪式、足式、蛇形、爬行、飛行、遊動等，陸上的運動方式為輪式、足式、蛇形、爬行，其中以輪式與足式為主，空中與水中的運動方式分別為飛行與遊動。
輪式運動的機器人
我們先來說說輪式運動有哪幾種類型。先列舉一下：四輪、兩輪平衡、獨輪平衡、球面輪、六輪和履帶。
（NASA的雙輪平衡機器人Robonaut）
對於大多數的移動機器人來說，運動方式基本上均採用輪式，其中以四輪和履帶最為常見，因為這兩種方式既簡約又穩定性高。除此之外還有兩輪平衡機器人，兩輪平衡機器人通常使用陀螺儀來檢測機器人偏倒了多少，然後驅動輪子在相同的方向同等比例的運動，這種對偏倒的補償運動每秒鐘會運行幾百次，原理同倒立擺的動態平衡。我們日常在大街上看到的兩輪電動車雖然不是機器人，但是其平衡原理與兩輪機器人類似。
（卡內基梅隆大學RalphHollis教授開發的獨輪機器人Ballbot）
獨輪平衡機器人是兩輪平衡機器人的拓展形式，它可以將一個球狀輪作為獨輪在二維平面的任意方形運動。採用獨輪平衡的機器人有美國的卡內基梅隆大學RalphHollis教授開發的Ballbot機器人以及日本的東北學院大學MasaakiKumagai教授開發的BallIP機器人。由於只有一個輪子，所以高度要高一些，但是佔地面積要小很多，所以相比於其他機器人來說更適合在狹窄的空間里運動。
（日本的東北學院大學MasaakiKumagai教授開發的獨輪機器人BallIP）
球面輪機器人是將機器人的本體裝在球面裡面，或者旋轉球面內的配重塊，或者轉動球面外殼來實現運動。
六輪機器人相比四輪驅動，會提供更大的牽引力，更適合在戶外運動，例如岩石和草叢環境。
履帶機器人相比六輪機器人會提供更大的牽引力，履帶的結構會使得機器人運動起來如同加上了更多的小輪子，對於戶外和軍用機器人尤為常見，特別適合崎嶇的地形。但是缺點是對於室內光滑地板環境比較難以使用。履帶機器人比較典型的例子是NASA的城市機器人Urbie。
足式運動：仿人機器人的尷尬
大致介紹完輪式機器人，就要介紹我們這篇文章的主角——足式機器人。
通過對以上輪式機器人的介紹我們可以發現，輪式機器人十分好操控，只要對兩到六個輪子加上電機驅動，既可以使得機器人進行運動，而且隨著輪子數目的增加，牽引力也會增加，而且也比較適應崎嶇以及不平坦的路面環境。
一般的仿人機器人會採用雙足式，但是這些機器人行走的可靠性沒有一個強於人類。對於雙足機器人平衡控制的問題也一直是研究領域的熱點，但是遺憾的是，沒有一種控制方法是和人的平衡方法一樣的。
雖然多足免去了不少平衡上的問題，而且多足適應崎嶇的地形，可跨越障礙，並且具有較強的機動性，這些都是足式運動的優點，但是這些優點對於非足式運動，似乎也可以通過改進而實現；而且對於雙足以及多足，足式運動本身也會存在不少的問題。
我們先來看看現在的足式機器人都採用哪些平衡控制方法。
足式機器人的平衡控制方法
1、零力矩點運動規劃方法
剖開波士頓動力被棄背後，正視多足機器人的尷尬與痛點
（零力矩點運動規劃方法原理圖）
零力矩點運動規劃方法：沿足底分布的負載具有相同的符號（方向），它們等效於一個合力R，其作用點在足底的範圍內。合力R所通過的在足底上的這個作用點，稱為零力矩點（zeromomentpoint），簡稱ZMP。
有名的例子，像是Honda的Asimo就是利用ZMP的相關理論來達到雙足機器人的步行和平衡。那ZMP有什麼用呢？如果ZMP落在腳掌的範圍裡面，則機器人可以穩定地行走。
（Asimo機器人）
但是，這種方法並不是我們人類的行走原理，而且我們看這樣的機器人走路也感到很是彆扭，有些人開玩笑說，Asimo走路的時候就像內急要去廁所。而且這樣的平衡方法，也只能應用到平坦路面上的行走。
2、跳躍平衡
（三維獨腿跳躍機器人）
跳躍平衡：最早是來自MITLegLaboratory的MarcRaibert於上世紀八十年成功實現的，波士頓動力的創始人最初設計的跳躍平衡機器人只有一條腿，可以通過一直蹦蹦跳跳實現豎直不倒，那個感覺就像我們小時候玩的彈簧單高蹺。當機器人向一側倒的時候，機器人的腿就向倒的那側著步，接住自己。後來，單足又發展為兩足和四足，也開始能完成一些較複雜的運動，例如小跑、大步跑、翻跟頭什麼的。
3、動態平衡演算法
動態平衡演算法相比零力矩點方法更加魯棒一些，它的思路就是時刻檢測機器人的運動，然後判斷機器人的腳應該放到哪裡。人們可能奇怪這種方法和跳躍平衡有什麼區別，其中的區別主要是跳躍平衡是一種動平衡，就像沒有支架的自行車，必須騎起來才能平衡，但是動態平衡演算法可以使得機器人穩定地站在那裡。
4、被動動力行走
被動動力行走是指機器人可以完全不用驅動，也完全不用控制僅依靠勢能作為能量輸入就可以實現沿斜坡向下地穩定行走。
（被動動力行走原理示意圖）
因為人類在行走過程中擺動腿的驅動能量並非完全來源於肌肉做功，而是有一部分來源於重力做功，這與單擺的運動非常相似。對人類行走時腿部肌電信號的實驗研究表明，人類行走時大部分時間腿部肌肉的活動強度是很小的，這說明自身重力及慣性是決定其運動特性的重要參數，而被動動力行走完全依賴於自身重力及慣性，這為被動行走提供了仿生學依據。但是這種控制存在很大的局限性，因為機器人需要利用重力進行被動運動，那麼它的運動方式就會受到很大的限制，那過程就像一個餓得一點力氣的人沿著下坡路被重力帶著走。
除此之外，足式運動還有很多設計難度和功耗等的問題。
足式運動存在的問題
（一種機器人關節結構圖）
在組成四足行走機器人的機構中，腿部機構是最重要的機構。如果腿部機構選擇得當，不僅可以使機器人的機構簡單、設計方便，還可以簡化控制方案。但是目前的足式機器人大多採用基於零力矩點的軌跡規劃方法。機器人的每個關節都需要進行驅動和控制，使得該類機器人體積和質量大，從機械結構設計到控制系統設計都比較複雜，效率很低，不適於長時間和長距離的野外作業。而且人類的關節是一個很複雜的結構，目前僅僅依靠電機去模擬，得到的效果自然十分尷尬。
（人體膝關節示意圖）
而且在過去的幾十年里，足式機器人雖然得到了很大的發展，但是，能量消耗大這個問題一直困擾著設計者。
據估計，日本本田公司的阿西莫機器人單位重量移動單位距離所消耗的能量是人類的10倍以上。因為它的每個腿關節都由電機驅動，計算機控制行走過程中各關節每一時刻的角度和角速度等參數。採用這種方式已經研製出了能夠成功行走的機器人，不過它們需要複雜、快速、精確的驅動和控制，因此能量消耗率遠高於人類。
上面主要從技術的角度上來講的，我們再來看看從情感上。
恐怖谷理論
假如你們家的管家是一個機器人，我想你期待的是一個什麼樣的機器人呢。假如你說你偏好雙足的，那多半你期待的是一個仿人機器人，可是我以前在文章《2015年，機器人界發生了哪些神奇瘋狂的故事？（下）》中介紹GeminoidF機器人的時候介紹過「恐怖谷理論」，如果GeminoidF這樣美麗的機器人你看著都怕，你怎麼讓她當你的管家或者玩伴。再說，假如她哪個零件壞掉了，恐怕你連抱都抱不動這個金屬傢伙吧。
由此看來，多足機器人也許只是人類想要模仿或者還原人類以及自然界動物的一種最初的想法，從現在各種窘境以及以多足機器人為主要業務的波士頓動力的此次易主我們可以看出並體會到，多足機器人的路真的是越走越難了。
來源：雷鋒網作者：栗向濱
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