超強(qiáng)算法讓機(jī)器人腳斷了照樣跑
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過去的三年中,我們看著 Antoine Cully和Jean-BapTIste Mouret制造的六足機(jī)器人的越來越悲催,老是缺胳膊斷腿。但是通過使用非常巧妙的算法,已經(jīng)證明能夠讓機(jī)器人擺脫損傷,并在幾分鐘內(nèi)恢復(fù)其移動(dòng)性,即使你砍掉其一條腿。
現(xiàn)在,這項(xiàng)研究已經(jīng)在Nature雜志上揭開了面紗,這是一次非常重要的進(jìn)步,并隨之帶來了一些更新,甚至在未來有更多潛在的應(yīng)用。來自法國(guó)皮埃爾和瑪麗居里大學(xué)的Cully和Mouret的報(bào)告說他們的研究發(fā)現(xiàn)不僅能用于用腳行走的機(jī)器人,也能應(yīng)用到新外形的機(jī)器人中,如平面機(jī)器臂。這表明這個(gè)算法具有很大的彈性,應(yīng)該可能應(yīng)用在任何形式的機(jī)器人中,只要其擁有足夠的自由度來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)。
這種方法的獨(dú)特之處并不只是其多功能性,另外還有其執(zhí)行的速度。假設(shè)有一個(gè)配備有這樣的自適應(yīng)技能的六足機(jī)器人。如果你不小心踩斷了它的一只腳,它就會(huì)迅速作出反應(yīng),重新選擇最有效的移動(dòng)方式。從這一點(diǎn)看,機(jī)器人不會(huì)因此陷入混亂,而是會(huì)檢測(cè)自己到底那一條腿斷了,情況如何。然后機(jī)器人會(huì)通過一大堆的步態(tài)行為來“智能試錯(cuò)”,然后能在兩分鐘內(nèi)從預(yù)先設(shè)定的一些步態(tài)方案中選擇出最有效的運(yùn)動(dòng)方式。他們的新聞稿中寫道:
“機(jī)器人一旦受到損傷,它就變身成為了一個(gè)科學(xué)家。對(duì)于不同的可能行為它有一個(gè)先期的預(yù)期,然后它會(huì)測(cè)試它們。但是,這些預(yù)測(cè)來自于仿真的,未曾損傷的機(jī)器人。所以受傷的機(jī)器人還需要找到在顯示受損時(shí)有效的方法。其每一次的行為嘗試都像是一次實(shí)驗(yàn),而如果其中的一個(gè)行為并不能正常工作,那么這個(gè)機(jī)器人就能排除這一行為,并嘗試新的方案。比如說,如果機(jī)器人在依靠后足行走時(shí)工作效果并不好,它可能會(huì)嘗試盡量采用前足行走。令人震驚的是它們能很快地學(xué)會(huì)新的運(yùn)動(dòng)方式。當(dāng)看到一瘸一拐的機(jī)器人兩分鐘后又開始高效的移動(dòng),確實(shí)十分令人驚嘆。”
損傷恢復(fù)并不是這一算法的唯一用途,其還能被用在機(jī)器人在地形不穩(wěn)定的地方探索,突發(fā)情況處理等。因?yàn)檫@些都是自動(dòng)發(fā)生的,而機(jī)器人也能不斷地學(xué)習(xí)新的行為,這將來外星球探索帶來巨大的助力。因?yàn)橥庑乔蛱剿鲿r(shí)總是不可避免的遇到困難的地形或者意外的突發(fā)情況,這時(shí)候只要機(jī)器人能夠自己采取行動(dòng)就可以了,而不需要人類的時(shí)延嚴(yán)重的遠(yuǎn)程協(xié)助。說真的,目前考慮將這項(xiàng)技術(shù)用在極端壞境下的行星探索上還過于樂觀,因?yàn)榧词故窃诘厍蛏蠙C(jī)器人都在不斷崩潰。如果它們真的能夠完全依靠自己,我們的工作就簡(jiǎn)單多了。
六足機(jī)器人遇到了幾種損傷情況
在這片發(fā)表在Nature的文章中還提到了一些額外的信息,其中包括在項(xiàng)目研發(fā)過程中出現(xiàn)的一些讓他們感到驚訝的事情,這絕對(duì)值得一讀:
“兩年前,有幾位知名度很高的科學(xué)家要來參觀。因?yàn)槲覀兇髮W(xué)希望自己能看起來確實(shí)很棒,就在參觀團(tuán)到來前的一天給地板打了蠟。然后地板變得很干凈而且很有光澤,看起來不錯(cuò),但是卻很滑!我們特別調(diào)整了機(jī)器人的步態(tài),測(cè)試了很多次,確保我們的表演能成功,但結(jié)果它根本沒工作。幸好,我們的機(jī)器人懂得適應(yīng)!我們加載了我們的自適應(yīng)算法,幾分鐘之后,我們的機(jī)器人就能在滑溜溜的地板上行走了。當(dāng)然你猜到了,我們的訪客很喜歡我們的作品。
另外還有一個(gè)讓人驚訝的事情:為了創(chuàng)建行為的多樣性,我們使用了進(jìn)化算法來獲得不同的行走方式。我們從許多不同類型的行走方式之中做出選擇,測(cè)量機(jī)器人的腳接觸地面的不同時(shí)間百分比(100%、75%……25%、0%)。我們想當(dāng)然地認(rèn)為進(jìn)化算法當(dāng)然不能解決0%的問題,但我們卻驚呆了!我們的機(jī)器人翻了過來,然后用肘部支撐著前進(jìn)!”
果然是很有趣的故事。
盡管他們的項(xiàng)目沒能登上Nature的封面,但這項(xiàng)研究還并未結(jié)束。至少他們的研發(fā)經(jīng)費(fèi)還能支撐到2016年,而且他們的目標(biāo)不僅是六足機(jī)器人和機(jī)械臂,他們也已經(jīng)在向輪式機(jī)器人推廣他們的算法,并且還將繼續(xù)向各種各樣的機(jī)器人中推進(jìn)這一算法。它應(yīng)該能夠在所有的機(jī)器人系統(tǒng)中工作。具體而言,他們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)DARPA機(jī)器人挑戰(zhàn)賽上的那種用于救災(zāi)行動(dòng)的機(jī)器人。
實(shí)在是太強(qiáng)了!