波士頓智能機器人不算啥 MIT三代獵豹機器人憑感覺穿過黑暗危險區

波士頓動力公司的可怕智能機器人利用了先進的計算機視覺，但麻省理工學院正在採用與其三代獵豹機器人不同的策略。

麻省理工學院無視覺版本的三代獵豹機器人，80磅重，拉布拉多大小，可以在漆黑的房間內找出去的路，不需要使用攝像頭或環境感測器就可以爬上充滿障礙物的樓梯。相反，它在黑暗中行走時，依賴於工程師所謂的「盲目運動」，即機器人腿的反饋和基於演算法的平衡感。

麻省理工學院機械工程副教授設計師Sangbae Kim今天在新聞發布會上說：「機器人應該能夠處理許多意想不到的行為，而不必太過依賴視覺。」

「視覺可能很嘈雜，有些不準確，有時也不可用，如果你過分依賴視覺，你的機器人必須非常準確，最終會很慢。」 Kim說，「所以我們希望機器人更多地依賴觸覺信息。這樣，它可以在快速移動時處理意外障礙。」

這種策略非常適合繞過災區或其他危險環境。

圖片來源：MIT/YOU TUBE

「三代獵豹機器人旨在完成多種任務，例如發電廠檢查，其涉及各種地形條件，包括樓梯、各種限制和地面障礙物。」Kim說，「我認為有無數次我們想要派遣機器人來做簡單的任務而不是人類。通過遙控機器人可以更安全地完成危險、骯髒和困難的工作。」

Kim的團隊為無視覺版獵豹機器人開發了兩種新型演算法。

接觸檢測演算法可幫助機器人確定既定腿部從空中擺動切換到踩踏地面的最佳時間，具體取決於它將腳放下時感覺到的阻力。該演算法利用來自陀螺儀，加速度計和腿相對於地面的相對位置的讀數。

「如果人類閉上眼睛邁出一步，我們就會有一個心理模型來確定地面的位置，並為此做好準備。但我們也依賴於觸摸的感覺。」金解釋道， 「我們通過組合多個信息來確定轉換時間，從而做同樣的事情。」

研究人員通過迫使三代獵豹機器人在跑步機上小跑，並爬上樓梯來處理諸如木塊和卷帶之類的碎片來測試該演算法。

同時，模型預測控制演算法預測未來機器人的身體和腿應該如何定位半秒，這取決於既定腿與地面接觸時施加的力的類型。

「說有人把機器人踢向側面。」 Kim說，「當腳已經在地上時，演算法決定，『我該如何指定腳上的力?因為左邊有一個不合需要的速度，所以我想在相反方向施加一個力來消滅那個速度。如果我在這個相反的方向上施加100牛頓，那麼半秒之後會發生什麼呢?』」

預測演算法每秒更新20次。為了測試它的性能，當機器人在跑步機或樓梯上行走時，研究人員踢了一下，推了推，並猛拉了機器人，機器人相應地調整了演算法。 (讓我們祈禱三代獵豹機器人不要懷恨在心。)

最終，Kim和他的同事們會將計算機視覺加入到機器人身上，但對於獵豹3機器人，他們希望首先開展盲目運動。

一個可以在黑暗中行走、跑步或爬行的機器人，比人類更快更可靠?這就是你想要在地震後看到的東西，但也就是機器人起義後你不想看到的東西。

10月在智能機器人和系統國際會議上，將展示無視覺技術以及獵豹模型機器人的其他增強功能。這項研究部分得到了Naver、豐田研究所、富士康和空軍科學研究辦公室的支持。

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