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在四足机器人中实现鲁棒运动的新方法

机器人技术研究的主要挑战之一是开发有效且有弹性的控制系统，使机器人能够在各种环境中导航并处理意外事件。

奥斯陆大学的研究人员最近开发了一种用于稳健四足机器人运动的改进的体现相位协调技术。他们的工作发表在arXiv上，部分由挪威研究理事会赞助

“对我们来说，激励因素是观察到，我们在模拟中训练的某些机器人行为在真实机器人上进行测试时无法正常运行，”参与研究的研究人员之一约根·诺德莫恩告诉TechXplore。“

这种观察是一个已知的挑战，通常被称为“现实差距”，我们希望了解使用传感器数据是否可以帮助克服这一挑战。”

为了有效减少机器人技术研究中经常出现的“现实差距”，Nordmoen及其同事希望将中央模式发生器与机器人身体和传感器的反馈相结合。

CPG是一种流行的方法，可以在机器人中产生有规律的起伏或运动模式，可用作运动的基础。人造CPG受动物脊髓的启发，已知其中含有在没有感觉信息的情况下会产生节律信号的神经元。

Nordmoen说：“ CPG的培训相对简单，但是它们本身并没有包含有关外界的任何信息。” “我们的主要目标是看我们是否可以成功地将复杂的CPG网络与具体的相位协调相结合，以及传感器数据的整合是否可以改善机器人在现实世界中的行为方式。”

研究人员使用的机器人图像。图片来源：Nordmoen等。

具体的相位协调技术通过检测机器人在其每只脚上施加的压力大小来工作，并使用此测量来控制其腿部的同步。

在他们的研究中，研究人员采用了一种称为TEGOTAE的简约方法，该方法将传感器反馈用于机器人双腿之间的紧急相位耦合。

通常，在有腿机器人中，每条腿都与其他腿明确地协调，这意味着一条腿始终知道其他腿的相对位置。

相反，在Nordmoen和他的同事设计的具体化的阶段协调方法中，每条腿都彼此分离，身体本身隐式地强制了两腿之间的同步。研究人员添加的足部压力传感器实现了隐式同步，从而最终增强了机器人的协调性。

Nordmoen说：“与其他方法相比，我们的方法使用了更复杂的CPG，它利用了内在的相位协调并在更复杂的机器人上进行了实验。“此外，我们使用进化优化算法对CPG进行了训练，该算法与所体现的相位协调性一起使行走节奏能够自动适应机器人和环境。”

显示了机器人腿部的视觉图示，其中标记了关节。显示了关节0和关节1的示例控制曲线，而显示了关节2的示例控制曲线。

在他们的研究中，研究人员将他们的方法应用于具有哺乳动物形态的四足机器人DyRET。

他们首先在模拟中训练了四足机器人，然后将测试转移到现实世界中，以验证训练是否有效。这样一来，他们可以在将其应用于实际场景之前对其技术进行评估，而不会损坏机器人。

Nordmoen说：“实际上，我们的工作可能会导致有腿的机器人更好地适应周围环境，从而应对不同的环境。”

“这包括促进将机器人控制器从仿真转移到现实世界。正如我们在论文中所写，与轮式机器人相比，有腿机器人有可能以用户的需要为条件进行帮助，而用户所需的调整方式却很少。 ”

Nordmoen和他的同事设计的技术可以促进具有更强大的运动技能的机器人的开发。

将来，其他研究人员可以将该方法集成到他们的机器人中，或者从这项研究中汲取灵感以开发类似的技术。根据Nordmoen的说法，与在腿式机器人中集成传感器反馈相关的困难以及这种新的嵌入式相位协调方法的简单性可能是未来研究的重要起点。

他补充说：“我们目前正在努力更好地理解构成具体阶段协调基础的机制。” “这有望使我们改进概念并产生更好的运动策略。此外，我们希望了解如果机器人本身发生变化，具体的相位协调将如何受到影响。借助我们独特的机器人DyRET，我们能够改变机器人的形态，并可以测试这种变化如何影响我们的方法。”

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