机器人正迅速变得比我们预期的更加熟练地使用轮子

尽管我们喜欢持续谈论仿生机器人（我们也确实一直在谈论它们），但有些事情大自然还没有完全弄清楚。轮子似乎就是其中的一种，而有些动物确实会滚动，并以此为基础激发了机器人的灵感，但在自然界中，在微观层面上找不到真正的轮子运动。当人类发现轮子有多有用时，我们（作者，以下简称我）也会尝试把轮子绑在我们的脚上，以使我们在特定条件下的运动更有效。不过这种方法似乎并没有持续很长时间，因为机器人正迅速变得比我们预期的更加熟练地使用轮子。

穿旱冰鞋的人和驱动轮上的机器人的关键区别在于，如果设计得当，机器人可以以我们永远无法突破的细微差别来控制车轮。我们已经在波士顿动力公司的Handle上看到了这一点，尽管到目前为止，Handle似乎没有充分利用它也有腿这一事实。为了理解为什么轮子和腿在一起会改变机器人的机动性，我们可以看看ANYmal，它将四条腿和四个轮子无缝地结合在一起，帮助它完成每一个动作。

真正酷的是，ANYmal是一个最佳的混合步态，这是向混合动力的滚动和腿的步进。它是“瞎”的，没有任何相机或激光雷达的输入，只是根据车轮下面的地形感觉。你可以看到它是如何在滚动和步进之间无缝过渡的，甚至是中间的步幅，基于轮子运动在每条腿上的效用。总的来说，这使得ANYmal移动更快，而不降低其处理挑战性地形的能力，并且降低了运输成本，因为滚动比步行更有效。

更多细节，我们采访了ETH Zurich的Marko Bjelonic。

Q

IEEE Spectrum：是否有某些地形使这些ANYmal的步态转换特别具有挑战性？

Marko Bjelonic：非周期步态序列（aperiodic gait）是通过运动腿工具自动形成的，而不需要预先定义步态计时。根据机器人目前的情况，每只腿都可以在合适的时间离地时自行推理。我们的方法在崎岖的地形下工作得很好，但是对于更大的障碍物，例如楼梯，还是很有挑战性的。

Q

你认为整合传感器来识别地形对ANYmal的能力有多大影响？

我们研发的版本仅基于本体感觉信号，即没有地形感知用于基于感知环境进行步态转换。我们很惊讶这个框架在平坦和不平的地形上已经工作得很好了。然而，我们目前正在研究一个扩展，它考虑了机器人规划步进序列的前方地形。这种全地形反馈扩展还能够处理更大的障碍物，如楼梯。

“My experience shows me that the current version of ANYmal with actuated wheels improves mobility drastically. And I believe that these kinds of robots will outperform nature first. There is no animal or human being that can exploit such a concept.”

—Marko Bjelonic, ETH Zurich

Q

对于像ANYmal这样的混合机器人，你认为有多少自由度是最佳的？例如，如果车轮可以操纵，那会有好处吗？

这是一个很好的挑战。从应用的角度来看，有可能控制方向盘是有益的。我们已经分析了腿的结构和每个腿的驱动量，发现实现这一点不需要额外的自由度。我们可以旋转第一个执行器，髋关节内收/外展，在不增加复杂性的情况下，我们增加了机器人的机动性，并增加了方向盘的可能性。

Q

混合动力的缺点是什么？为什么不是每个有腿的机器人都应该有轮子呢？

每一个有腿的机器人都应该有轮子！我想将来会更普遍。目前只有一些混合动力的概念，例如，滚轴行走ANYmal，CENTAURO机器人，以及波士顿动力公司的Handle。额外的自由度和自然界中缺少的对应物使得设计轮式加腿机器人的移动能力更具挑战性。这就是为什么我们并没有更多地看到这种“生物”的原因之一。但我相信，随着这一领域目前的进展，更多的概念将随之而来。

Q

你的下一步计划是做什么呢？

我们正在研究一个框架，使机器人能够在地面和挑战性障碍物上进行更复杂的运动。这里的挑战是如何为这些高维问题找到最佳的操作，以及如何在真实的机器人上稳健地执行这些运动。

“Whole-Body MPC and Online Gait Sequence Generation for Wheeled-Legged Robots,” by Marko Bjelonic, Ruben Grandia, Oliver Harley, Cla Galliard, Samuel Zimmermann, and Marco Hutter from ETH Zürich, is available on arXiv.

原文标题：对于有腿机器人来说，轮子比脚好？

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责任编辑：haq