
穿着溜冰鞋的人和装有驱动轮的机器人的区别是,如果机器人经过适当的工程设计,它可以对其轮子施加控制,这是人类无法到达的境界。波士顿动力Handle机器人正好很好的证明了这点,但是Handle似乎还没有充分利用它的优势。而ANYmal机器人的四个腿部和四个轮子与它进行的每个动作无缝地融合在一起,可能从这里你可以理解为什么轮子和腿部共同改变机器人移动性的游戏规则。
尽管我们喜欢继续研究受生物启发的机器人(并且确实会继续研究它们),但有些事情还没有被大自然弄清楚。车轮几乎是其中的一件事—有些动物会滚动,并基于这种滚动启发了机器人,但在微观水平以上的自然界中找不到真正的轮转运动。当人们弄清楚轮子有多有用时,我们将它们绑在脚上,以使我们的运动在某些条件下更加有效。但是,机器人对轮子的熟练程度正迅速超出我们的期望。
这里最酷的事情是,ANYmal正在动态选择最佳混合步态,该步态是动力滚动和有腿步的融合。它只是根据车轮下方地形的感觉来进行“盲目”操作,而无需任何相机或激光雷达输入。您可以根据轮式运动在每条腿上所具有的效用来查看其如何在滚动和步进之间无缝过渡,甚至在跨步时也是如此。如果车轮不再有效,则控制器会将那条腿切换为步进运动,同时保持与其他腿部的协调。总体而言,这使得ANYmal能够更快地移动,而不会降低其应对具有挑战性的地形的能力,并降低了运输成本,因为滚动比步行更有效。
对于是否有某些地形使这些ANYmal的步态转换特别具有挑战性,苏黎世联邦理工学院的Marko Bjelonic表示:“非周期性的步态序列可通过运动腿实用程序自动找到,而无需预先确定的步态时间。根据机器人的当前状况,每条腿可以在适当的时候自行做出合理的举动。我们的方法在崎terrain的地形中效果很好,但是更大的障碍(例如楼梯)具有挑战性。”
ANYmal基于本体感受信号,即不使用地形感知来基于感知到的环境进行步态转换。该框架在平坦和不平坦的地形上已经发挥出色的作用。但是,研发人员目前正在开发一种扩展程序,该扩展程序考虑了机器人预先计划地形的步骤。这种对地形敏感的扩展程序还能够处理较大的障碍物,例如楼梯。
没有转向轮是一个很好的挑战,因为这样一来,机器人就不得不探索混合的滚轮行走运动。从应用的角度来看,可能有可能使车轮转向。研发人员已经分析了腿的配置和每条腿的致动量,发现实现此目的不需要额外的自由度。机器人可以旋转第一个执行器,即髋关节内收/外展,并且在不增加复杂性的情况下,机器人的机动性提高了,操纵车轮的能力也提高了。
未来,研发人员将进一步研究如何使机器人在地面上和具有挑战性的障碍物上进行更复杂的运动,以及如何在真实的机器人上稳健地执行这些运动。

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