碎石漫游机器人用手和脚在危险的地形中行走

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丹·纽曼，密歇根大学

人类擅长用手保持身体平衡，无论是爬楼梯时抓住栏杆，借助拐杖行走，还是在地铁上抓住皮带。现在，密歇根大学的研究人员已经使类人机器人能够以类似的方式使用他们的手，这样机器人就可以更好地穿越崎岖的地形，如灾区或建筑工地。

机器人研究所(Robotics Institute)电子与计算机工程教授、核心教员德米特里·贝伦森(Dmitry Berenson)表示:“在倒塌的建筑物中，或在非常崎岖的地形上，机器人不会总是能够保持平衡，仅靠双脚前进。”

“你需要新的算法来弄清楚脚和手应该放在哪里。你需要协调所有这些肢体来保持稳定，这归根结底是一个非常困难的问题。”

这项研究使机器人能够确定地形的困难程度，然后计算出一条成功的前进路径，这可能包括在向前迈出下一步时用一只或两只手支撑墙壁。

“首先，我们用机器学习将机器人培养到不同的方式，它可以将它的手脚放置在保持平衡并取得进展，”玉智林，近期机器人博士毕业生和软件工程师，在Nuro，Inc。“然后，当放置在一个新的复杂环境中时，机器人可以使用它所学的内容来确定路径如何遍历，允许它更快地找到目标的路径。“

然而，即使使用这个可遍历性估计，使用传统规划算法规划较长的路径仍然是耗时的。

贝伦森说:“如果我们试图在一条很长的路径上找到所有的手和脚的位置，那将需要很长时间。”

因此，该团队使用了“划分和征服”方法，将路径分成艰难到遍历的部分，在那里他们可以应用其基于学习的方法，更容易遍历，其中更简单的路径规划方法更好。

林毅夫说:“这听起来很简单，但真的很难知道如何正确划分这个问题，以及对每个部分使用哪种规划方法。”然而，有了新的路径分割方法，他们不仅能够分割路径，并用最优的规划方法进行匹配，而且能够进行长距离的匹配。

他们的方法的一个限制因素是，它需要一个整个环境的几何模型。然而，这可以通过在机器人前面侦察的飞行无人机获得。

在一个虚拟实验中，一个类人机器人在碎石走廊里，该团队的方法在成功和总计划时间上都优于先前的方法——这在灾难场景中需要快速行动时很重要。具体来说，在超过50次的试验中，他们的方法达到目标的时间为84%，而基本路径规划器的时间为26%，并且只花了两分钟多一点的时间来规划，而基本路径规划器的时间超过了三分钟。

该团队还展示了他们的方法在现实世界中工作的能力，移动机械手 - 带有躯干和两个臂的轮式机器人。随着机器人的底座放在陡峭的坡道上，它必须在移动时使用它的手在不平坦的表面上括起来。机器人利用该团队的方法在基本路径规划器中与超过3.5秒相比，在刚刚的十分之一秒内在第十附近进行规划路径。