麻省理工大學(xué)認(rèn)為，機器人研究應(yīng)該更注重實用化，機器人技術(shù)能得到快速發(fā)展在于其能用來解放和拯救生命。
Hermes，麻省理工大學(xué)研究人員開發(fā)的一款一種雙足機器人，它可以模仿操作員的平衡，在跑步、行走和跳躍時保持直立。開發(fā)初衷是讓ta能能從燃燒的建筑物、化學(xué)品泄漏或任何人類救援人員無法接近的災(zāi)難中營救遇難者。
研究人員定義認(rèn)為這個雙足機器人有朝一日可能是一項柔性化極強且適應(yīng)性強的機器人模組。例如，更強力的救援機器人大塊頭可以下方都用上這個，然后雙腿站起來推開重重障礙物，或者沖破一扇鎖著的門，這或許比人形的機器人更給力。
工程師們在四條腿機器人的設(shè)計以及它們的奔跑、跳躍甚至背部動作能力方面取得了長足的進步。但是讓兩條腿的仿人機器人在不摔倒的情況下對某物施加力或推動一直是一個重要的障礙。
Joao Ramos遙控操作Hermes 圖：Joao Ramos和Sangbae Kim
現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院和伊利諾伊大學(xué)香檳分校的工程師們已經(jīng)開發(fā)出一種在兩腿遙控機器人中控制平衡的方法，這是使仿人機器人能夠在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中執(zhí)行高沖擊力任務(wù)的重要一步。
這個團隊制作的機器人，外形都酷似一個機械軀干和兩條腿，由一個穿著背心的人類操作員遠(yuǎn)程控制，這個背心將人類的運動和地面反作用力的信息傳送給機器人。通過背心，人類操作員既可以指揮機器人的運動，也可以感受機器人的運動。如果機器人開始翻倒，人類會感覺到背心上有一個相應(yīng)的拉力，并且可以通過調(diào)整來重新平衡自己和機器人。在測試這種新的“平衡反饋”方法的機器人實驗中，研究人員能夠遠(yuǎn)程保持機器人跳躍時的平衡，并與人類操作者同步行走。
作為麻省理工學(xué)院博士后，joao ramos開發(fā)了這種方法，他說：“這就像背著一個沉重的背包跑步，你可以感覺到背包的動力是如何在你周圍移動的，你可以適當(dāng)?shù)匮a償。”現(xiàn)在，如果你想打開一扇沉重的門，人類可以命令機器人把身體扔到門前，推開門，而不會失去平衡。”Joao ramos現(xiàn)在是伊利諾伊大學(xué)香檳分校的助理教授，他在一項發(fā)表在《Science Robotics》上的研究中詳細(xì)闡述了這一方法。這項研究的合著者是麻省理工學(xué)院機械工程副教授sangbae kim。
不僅僅是運動
此前，Kim和Joao ramos建造了兩腿機器人Mechanisms （用于高效的機器人機構(gòu)和機電系統(tǒng)），并開發(fā)了通過遠(yuǎn)程操作模擬操作者動作的方法，研究人員說，這種方法具有一定的人文優(yōu)勢。Joao ramos說：“因為你有一個可以在飛行中學(xué)習(xí)和適應(yīng)的人，機器人可以執(zhí)行以前從未練習(xí)過的動作（通過遙控操作）。”
在實例中，赫爾墨斯把咖啡倒進杯子，用斧頭砍木頭，用滅火器滅火。所有這些任務(wù)都涉及到機器人的上身和算法，以使機器人的肢體定位與操作者的肢體定位相匹配。赫爾墨斯能夠進行高沖擊運動，因為機器人是植根于原地的。在這些情況下，保持平衡要簡單得多。然而，如果機器人被要求采取任何步驟，它很可能在試圖模仿操作者的動作時翻倒。
“我們意識到，為了產(chǎn)生強大的力量或移動重物，僅僅模仿動作是不夠的，因為機器人很容易墜落，”金說。我們需要復(fù)制操作員的動態(tài)平衡。”
進入小愛馬仕，這是一種愛馬仕的微型版本，它大約是第三個成年人的大小，團隊將機器人簡單地設(shè)計為一個扭矩和兩個腿，并專門設(shè)計系統(tǒng)以測試下體任務(wù)，如機車和秤。作為一個完整的身體對抗部分，小愛馬仕是為遠(yuǎn)程操作而設(shè)計的，一個操作員在一件控制機器人動作的夾克中下落。
對于機器人復(fù)制操作員的平衡比他們的動議更大，團隊必須首先找到一種簡單的方式來表示平衡。Joao ramos意識到，平衡可以從兩個主要成分中分離出來：一個人的“質(zhì)量中心”和他們的壓力-基本中心，一個點在地面上，庫卡機器人驅(qū)動器維修，在地面上，一種力量等同于所有支持力量的力量都被鍛煉。
在與壓力中心有關(guān)的質(zhì)量中心的位置，Joao ramos發(fā)現(xiàn)，直接關(guān)系到一個人在任何時候的平衡。他還認(rèn)為，這兩種成分的位置可以作為一個倒置的吊墜的物理代表。想象一下，在同一個地方坐著的時候，從一邊到另一邊。該效應(yīng)類似于垂直上下垂直的滑動，頂端代表了一個“質(zhì)量中心”（通常在扭轉(zhuǎn)中）和底部代表其地面壓力中心。
重型起重
為了確定重心與壓力中心的關(guān)系，拉莫斯收集了人體運動數(shù)據(jù)，包括在實驗室里的測量數(shù)據(jù)，在那里他來回擺動，走到位，跳上測力板，測量他在地面上施加的力，同時記錄了他的腳和軀干的位置。然后，他將這些數(shù)據(jù)壓縮成質(zhì)量中心和壓力中心的測量值，并建立了一個模型，將它們相互關(guān)系表示為一個倒立擺。
然后，他開發(fā)了第二個模型，類似于人體平衡模型，但縮放到更小、更輕的機器人的尺寸，他還開發(fā)了一個控制算法，將兩個模型連接起來并實現(xiàn)反饋。
研究人員測試了這個平衡反饋模型，首先是在實驗室里建立的一個簡單的倒立擺上，它是一個和小愛馬仕差不多高的橫梁。他們把光束連接到遠(yuǎn)程操作系統(tǒng)上，然后光束在軌道上來回擺動，以響應(yīng)操作者的動作。當(dāng)操作員向一側(cè)搖晃時，橫梁也會這樣做——操作員也可以通過背心感覺到這種移動。如果光束擺動過大，操作者感覺到拉力，KUKA機器人示教器維修，可以用另一種方式傾斜來補償，并保持光束平衡。
兩足機器人小愛馬仕
實驗表明，新的反饋模型可以維持梁上的平衡，因此研究人員隨后在小愛馬仕身上試用了該模型。他們還為機器人開發(fā)了一種算法，將簡單的平衡模型自動轉(zhuǎn)換為每只腳必須產(chǎn)生的力，工業(yè)機器人維修，以復(fù)制操作者的腳。
在實驗室里，Joao ramos發(fā)現(xiàn)，當(dāng)他穿上背心時，他不僅可以控制機器人的運動和平衡，而且還能感覺到機器人的運動。當(dāng)機器人被來自不同方向的錘子擊中時，拉莫斯感到背心朝著機器人移動的方向猛拉。Joao ramos本能地抵制了拖拽，機器人發(fā)現(xiàn)拖拽是重心相對于壓力中心的微妙移動，然后它模仿了這個移動。結(jié)果是機器人能夠避免翻倒，即使是在身體不斷受到打擊的情況下。