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usdt钱包支付(www.caibao.it):对于有腿机器人来说,轮子比脚好?

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Photos: ETH Zürich Quadruped robot ANYmal on wheels.



只管我们喜欢连续谈论仿生机器人(我们也确实一直在谈论它们),但有些事情大自然还没有完全弄清楚。轮子似乎就是其中的一种,而有些动物确实会转动,并以此为基础激发了机器人的灵感,但在自然界中,在微观层面上找不到真正的轮子运动。当人类发现轮子有多有用时,我们(作者,以下简称我)也会实验把轮子绑在我们的脚上,以使我们在特定条件下的运动更有用。不外这种方式似乎并没有连续很长时间,由于机器人正迅速变得比我们预期的加倍熟练地使用轮子。


穿旱冰鞋的人和驱动轮上的机器人的要害区别在于,若是设计适合,机器人可以以我们永远无法突破的细微差别来控制车轮。我们已经在波士顿动力公司的Handle上看到了这一点,只管到现在为止,Handle似乎没有充分利用它也有腿这一事实。为了明白为什么轮子和腿在一起会改变机器人的机动性,我们可以看看ANYmal,它将四条腿和四个轮子无缝地连系在一起,辅助它完成每一个动作。


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真正酷的是,ANYmal是一个最佳的夹杂步态,这是向夹杂动力的转动和腿的步进。它是“瞎”的,没有任何相机或激光雷达的输入,只是凭据车轮下面的地形感受。你可以看到它是如何在转动和步进之间无缝过渡的,甚至是中心的步幅,基于轮子运动在每条腿上的效用。总的来说,这使得ANYmal移动更快,而不降低其处置挑战性地形的能力,而且降低了运输成本,由于转动比步行更有用。


更多细节,我们采访了ETH Zurich的Marko Bjelonic。


Q

IEEE Spectrum:是否有某些地形使这些ANYmal的步态转换稀奇具有挑战性?

Marko Bjelonic:非周期步态序列(aperiodic gait)是通过运动腿工具自动形成的,而不需要预先界说步态计时。凭据机器人现在的情形,每只腿都可以在合适的时间离地时自行推理。我们的方式在崎岖的地形下事情得很好,然则对于更大的障碍物,例如楼梯,照样很有挑战性的。

Q

你以为整合传感器来识别地形对ANYmal的能力有多大影响?

我们研发的版本仅基于本体感受信号,即没有地形感知用于基于感知环境举行步态转换。我们很惊讶这个框架在平展和不平的地形上已经事情得很好了。然而,我们现在正在研究一个扩展,它思量了机器人计划步进序列的前方地形。这种全地形反馈扩展还能够处置更大的障碍物,如楼梯。

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