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像竹节虫那样迈开大长腿,机器人学废了吗?|南丹麦大学最新成果

时间:2023-10-16 12:04:00 来源:上海机器人产业技术研究院

 

在生物界,竹节虫是一种奇葩的存在,最大的爱好是趴在那里cosplay一根树枝。此外,它们还有一个隐藏技能。

 

它们兼具大长腿和小短腿,前面的两条腿可以一边走路,一边当作触角来探路。按理说这走起路来肯定四仰八叉,让人不忍直视。然而实际上它的动作却十分丝滑,竟然毫无违和感。这就是让科学家们着迷它的地方。要知道他们自己造出的机器人,就算是几条腿同样长,走起路来都不免脚下拌蒜,时不时栽跟头。

 

 

▍长短腿也来走秀

 

他们先是抓了11只雌性竹节虫,让它们依次来在玻璃上走秀,并且在侧面立起一面镜子,跟玻璃呈45°,这样从侧面拍摄的行走过程的时候就可以同时“俯视”竹节虫了。相对于后腿(HL)和前腿(FL),中间腿(ML)的站立时间最长(0.55±0.04秒),而前腿的站立时间最短(0.50±0.03秒)。三只腿的平均站立时间之间存在显著差异。

 

 

他们发现竹节虫主要呈现出三足步态模式,同时抬起三只腿。有时又转变为四足步态,即只有两只腿同时移动。它们虽然几条腿长得参差不齐,但优点是每条腿都有独特的功能。比如前腿可以除了走路还可以用来做触角,感受地面凹凸不平(真正的触角很短,眼神也不好使,没办法)。在行走时前腿会试探性地伸出去,而且抬得比较高。在不同的路面上行走,它们的步态是不一样的。如果是走在天花板上,为了避免自己掉下来,竹节虫就要保证行走时有足够多条腿与天花板接触,它会从三足步态(三条腿接触)转变为四足步态(四条腿接触)或五足步态(五条腿接触)。

 

▍就freestyle,不带脑子的那种

 

为了进一步分析,研究团队制作了一台机器竹节虫。与竹节虫真身相比,机器人的结构更简单,它的身体分成三段,每段之间都是固定的。每条腿也分成三段,有三个关节,每个关节都是正交的。而且为了防止模拟出现误差,它比真实的竹节虫大了五倍。

 

 

不过说到底,科学家们最关心的还是竹节虫是怎么驾驭这几条腿的。竹节虫并没有大脑,所以它的所有动作都是不经大脑的。这种不带脑子的行为有个清新脱俗的名字,叫去中心化适应性神经控制。

 

 


每条腿都有自己专属的控制系统,所以6条腿就需要6个控制系统,而且为了让几条腿之间可以灵活的合作,他们没有给这些控制系统之间设置任何的连接或者协调机制,一切都随缘吧。这是要气死强迫症了,就是心大。

 

控制系统由四个子神经模块组成:1)基于神经中央模式发生器(central pattern generator,CPG)的控制,包括神经调节和脚接触反馈,用于生成和适应基本周期模式;2)一个预运动神经网络,用于塑造CPG周期性模式以获得类似于竹节虫的腿部运动(肢体内部协调);3)一个神经前向模型,用于预测脚接触反馈;4)一个双速率学习机制,用于不断适应脚接触反馈强度(称为在线感官反馈适应)。

 

▍拉出来溜一溜

 

所以最后,这几条长不长、短不短的腿之间是怎么配合的?一句话,全靠机器人和环境之间的互动,它的腿上装着传感器,可以感知环境。也就是说不管了,看它的造化,能不能摸索出来吧。

 

 

从结果来看,虽然有些卡顿,但还行,不至于惨不忍睹——这是一种自组织的移动方式,走起路来时不时来个三足鼎立。

 

通过种方式,机器竹节虫学会了根据不同的路况来使用各种不同的步态,对环境的适应能力更强了,甚至可以在崎岖不平的路面上行走。相比之下,要是通过提前建模的方式让多足机器人在不同的路面上行走,不但建模的过程更加复杂,而且在实际应用时效果难以预料。所以自组织的移动方式明显更好。

 

此前也有其它的多足机器人是通过这个方式行走的,但它们的腿都是等长的,而且各条腿之间的协调方式也是预先定义好的,每条腿以相同的方式运动,步调一致。

 

相比之下,机器竹节虫每条腿都有独特的运动方式。例如,前腿有一个长而不对称的摆动轨迹(缓慢上升和快速下降)和一个短暂的站立过程,中腿有一个较小的,且不对称的摆动-站立循环,类似于前腿,而后腿也有一个小的循环,但与中腿和前腿的轨迹相反(缓慢下降和快速上升)。

 

 

▍还能更进一步

 

不过目前的机器人显然还有很多改进的空间。比如说虽然通过改变CPG频率可以产生各种三脚着地的行走步态,但却未能实现五脚(波浪式)步态。此外,该机器人还无法存储涌现的步态。这是因为控制单元之间缺乏神经交流,而神经交流是波浪步态控制和步态记忆的重要组成部分。因此,未来作者们将把竹节虫数据的x-y平面足迹轨迹纳入控制系统,并进一步研究整合腿部姿势控制以及局部腿部伸展的内部腿部控制。

 

此外,他们还打算通过添加自适应神经耦合机制(即神经交流)来进一步增强控制系统,以在神经结构中存储涌现的步态模式并实现其他稳定步态。

 

▍相关背景

 

相关研究最近被发表在《Advanced Theory and Simulations》期刊上,作者是来自南丹麦大学具身人工智能和神经机器人学实验室的Manoonpong团队。

 

 

来自泰国Poramate Manoonpong目前是南丹麦大学的仿生机器人学教授

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