文/陈根
在DARPA(美国国防部高级研究计划局)部分资助下 , MIT开启了猎豹机器人Cheetah项目 。 猎豹机器人从第一代开始便表现十分惊艳:它能自主跨越障碍物、实现每小时30英里(约48公里)的高速奔跑 。
在第一代猎豹机器人成功研发以后 , MIT又对其进行了第二代、第三代的升级 。 其中 , 第三代猎豹机器人(Cheetah 3)是约90磅重的四足机器人 , 体型大约有一只成年拉布拉多犬那么大 。 由于采用的是腿式 , 而不是轮子 , 猎豹3能更好地在崎岖地形行走 , 它的稳定性十分可靠 , 甚至能依靠三只腿保持平衡 。
不仅如此 , 2019年 , MIT的研究人员还在三号猎豹机器人(Cheetah 3)基础上进行开发迷你猎豹机器人(Mini Cheetah) 。 迷你猎豹仅重20磅(9公斤) , 和一只金毛犬的重量差不多 。 小猎豹虽然体积较小 , 但它依然可以在经历侧踢时保持平衡 。 倒地后 , 也能够自行爬起 。
当时 , 迷你猎豹整体配有12个模块化电动马达 , 每条腿都配有动力髋关节(2自由度)和膝关节 。 马达使用的是现成的廉价部件 , 而不是专门定制的昂贵设计模块 , 其最大的关节速度为40弧度每秒 。
近日 , MIT研究人员再次宣布 , 他们研发的四足迷你猎豹机器人 , 打破了之前创下的最佳速度记录——达到了8.72 mph(14.04 km/h) 。 这项成绩主要归功于一套新颖的无模型强化学习系统 , 允许机器人自己找出最佳的跑步方式、以及适应不同的地形 , 而不再依赖于前置的人工分析 。
具体来看 , 通常情况下 , 机器人都是在一套系统的指引下移动的 。 该系统会参考机械肢体是如何移动的 , 来分析并制作指导用的模型数据 。 但在实际应用中 , 这些模型往往效率低下、且在应对意外状况时不够全能 。 尤其当机器人已最高速度运行时 , 系统硬件更是面临极限压力 , 使得环境建模变得更加困难 。
基于此 , MIT研究团队选择了一套独特的“经验学习”系统 。 MIT的迷你猎豹机器人可以通过反复试验来自主学习 , 而无需人工介入 。 在积攒了对不同地形的足够经验后 , 它便可在后续工作中自动改进其行为 , 甚至无需在现实生活中积累这方面的经验 。 研究人员称 , 通过模拟 , 迷你猎豹机器人可在静止不动的三个小时内 , 迅速积累100天的经验 。
【机器人|陈根:MIT迷你猎豹机器人,创奔跑速度新纪录】在研究人员发布的视频中 , 这台机器人在撞到障碍物后迅速绕过 , 以及自主学习适应湿滑结冰路面、以及松散的砾石山丘等地形 。 在一套简单的神经网络的加持下 , 它能够对错综复杂的新环境展开相应的评估 。
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