麻省理工学院猎豹机器人起跳

麻省理工学院(MIT)的研究人员制造了一只机器人猎豹，并训练它在奔跑时看到并跳过障碍。这是第一个自主奔跑和跳跃障碍的四足机器人。

为了实现跑动跳跃，机器人会规划自己的路径，就像人类跑步者一样:当它检测到接近的障碍物时，它会估计物体的高度和距离。然后，机器人测量跳跃的最佳位置，并调整步伐，在施加足够的力量向上和越过障碍物之前，在障碍物附近着陆。根据障碍物的高度，机器人会施加一定的力来安全着陆，然后恢复最初的速度。

在跑步机和室内跑道上的实验中，猎豹机器人成功地清除了高达18英寸(超过机器人自身身高的一半)的障碍物，同时保持了每小时5英里的平均奔跑速度。

“跑跳是一种真正的动态行为，”麻省理工学院机械工程助理教授金相培(Sangbae Kim)说。“你必须控制平衡和能量，并能够应对着陆后的冲击。我们的机器人是专门为这些高度动态的行为而设计的。”

Kim和他的同事——包括研究科学家Hae won Park和博士后Patrick wensing——将在6月的DARPA机器人挑战赛上展示他们的猎豹跑跳。他们还将在7月份的“机器人:科学与系统”会议上发表一篇详细介绍自主系统的论文。

看，跑，跳

去年9月，该团队展示了机器人猎豹能够在不受束缚的情况下奔跑——这一壮举是机器人在没有使用摄像头或其他视觉系统的情况下“盲人”完成的。

现在，机器人可以使用机载光探测和测距(LIDAR)来“看”，这是一种利用激光反射来绘制地形的视觉系统。该团队根据激光雷达数据开发了一种由三部分组成的算法来规划机器人的路径。视觉和路径规划系统都安装在机器人身上，使其完全自主控制。

该算法的第一个组件使机器人能够检测到障碍物，并估计其大小和距离。研究人员设计了一个公式来简化视觉场景，将地面表示为一条直线，将任何障碍物表示为偏离这条直线的情况。通过这个公式，机器人可以估计障碍物的高度和距离。

一旦机器人检测到障碍物，算法的第二部分就会启动，允许机器人在接近障碍物时调整其方法。根据障碍物的距离，该算法预测出安全跳过障碍物的最佳跳跃位置，然后从那里返回，留出机器人剩余的步数，加速或减速，以达到最佳跳跃点。

这种“接近调整算法”在飞行中运行，优化机器人的每一步步幅。优化过程大约需要100毫秒完成，大约是单步时间的一半。

当机器人到达起跳点时，算法的第三个组件接管来确定它的跳跃轨迹。根据障碍物的高度和机器人的速度，研究人员提出了一个公式，来确定机器人的电动机应该施加多大的力才能安全地将机器人推出障碍物。这个公式实际上是加大了机器人正常跳跃步态中施加的力，金姆指出，这基本上是“连续执行小跳跃”。

最优是最好，可行是更好

Kim说，该算法并没有提供最优的跳跃控制，而是只提供了一个可行的控制。

“如果你想优化，比如说，能源效率，你会希望机器人勉强清除障碍，但这是危险的，找到一个真正的最佳解决方案将需要大量的计算时间，”Kim说。“在跑步中，我们不想花很多时间去寻找更好的解决方案。我们只想要一个可行的方案。”

有时，这意味着机器人可能会跳得比它需要的高得多——这没关系，金姆说:“我们太沉迷于最优解决方案了。这是一个你必须足够优秀的例子，因为你在跑步，必须很快做出决定。”

研究小组首先在跑步机上测试了麻省理工学院猎豹的跳跃能力，然后在跑道上测试。在跑步机上，机器人被拴在原地，研究人员在皮带上放置不同高度的障碍物。由于跑步机本身只有4米长，在中间跑步的机器人只有1米的时间来检测障碍物并计划跳跃。在多次奔跑之后，机器人成功地跨越了70%的障碍。

相比之下，在室内跑道上的测试被证明要容易得多，因为机器人有更多的空间和时间来观察、接近和清除障碍物。在这些运行中，机器人成功地清除了大约90%的障碍。

Kim正在研究如何让这只麻省理工学院的猎豹在草地等柔软的地形上奔跑时跳过障碍。

这项研究部分由美国国防高级研究计划局(DARPA)资助。

麻省理工学院

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-由克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程、
cvavra@cfemedia.com．看到额外的控制工程这里是机器人故事．

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