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從10月20日起，新智元將在微信公眾號（AI_era）上陸續發布2016世界人工智能大會經講者確認后的演講稿和PPT，敬請關注。另外，點擊文末“閱讀原文”，可在愛奇藝上觀看大會精彩回顧。

　　 【新智元導讀】 2016年10月18日的世界人工智能大會 上，山東大學機器人研究中心副主任宋銳出席并發表了題為《四足仿生機器人研究與思考 》的演講。宋銳在演講中介紹了四足仿生機器人的研究背景，國內國外的研究現狀和技術突破，分享了山東大學機器人研究中心的研究成果，以及對機器人研究的展望與思考。

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四足仿生機器人研究背景及現狀

　　

　　 宋銳：大家下午好！我是山東大學的宋銳，今天來到這個會場確實有很大的壓力，因為在我之前演講的都是人工智能界的資深專家、泰斗、企業家，我是從事工程技術的研究人員，今天帶來我們在做四足仿生機器人當中的分享和思考，對于仿生機器人也需要人工智能更多的算法理論進行支撐。

　　

　　 人類和自然界的動物都經過了億萬年的進化，在進化的過程中腿足成為這些動物們非常重要的移動工具，陸上的腿足（類動物），無論是山羊、北極熊還是貓，包括人類在進化過程中，由于生存環境的不同，以及他們在整個食物鏈當中位置的不同，從而進化出了他們各自的絕活兒。

　　

　　 比如騾馬可以在復雜地形上進行可靠穩定地馱運，山羊可以適應非常崎嶇的地形，虎豹在足地交互非常滑的過程中，例如在雪地環境里實現快速奔跑，這實際體現了足式運動方式在自然界的有效性。

　　

　　 今天非常抱歉，我的PPT里面的視頻太大，導致不能播放，現在大部分都是靜態的圖片。在仿生機器人發展的過程中，根據人、動物、昆蟲的啟發，研究出類人的機器人，四足機器人、多足機器人等等。

　　

　　 腿足式機器人和我們現在見的比較多的特別是七八十年代輪式、履帶式機器人相比，研究方法也有所不同。 腿足式機器人的研究工作可以追溯到1968年，像人工智能一樣，經歷了兩次高峰，研究過程中大家發現，遇到了瓶頸，再往前不好走了，后面一些新的問題出現了，比如它的動態穩定性，在跳的過程中的柔順控制，包括腿部的主動柔順方法，在七八十年代八九十年代遇到了困難。

　　

　　 通過這些年的研究突破了這些內容之后，出現了雙足、四足、六足等等足式機器人不同的發展方向，雙足機器人像小的NAO還有現在非常著名的本田(雙足機器人)的阿西莫（Ashimo）可以走、跑、單足跳、雙足跳、手眼協調倒一杯水，美國的阿特拉斯液壓機器人主要用于重載，做普通人難以做的工作。

　　

　　 從雙足過渡到四足特別是多足，學習騾馬甚至是虎豹，當然更難的是學羚羊，因為可以步態規劃在70度以上的峭壁保持平衡的能力，大負載、高動態性、復雜環境適應能力是四足機器人研究的主要內容。

　　

　　 具體來講，研究過程當中有很多困難，在地面滑動的時候如何保證它的穩定性以及足地交互。人腳在接觸地面的時候有一個過程，有一個感知過程，機器人也是這樣，不是一個簡單的位置規劃，除此之外還有一些跌倒爬起等的難題。還有在強干擾下的Big Dog可以保持四足穩定。

　　

　　 從傳統的控制方法角度去考慮還有幾個科學問題，一個足地交互，我們如何來適應不同的路面，甚至在松軟情況下、泥濘情況下、滑動情況下、不平整情況下在落腳的那一刻極短時間內，如何保證這個問題的快速識別。對于一個復雜的機器人系統，有16個自由度、20個自由度，如何在很短的一個步態周期周期里對這么多自由度的控制對象進行快速自適應的控制。

　　

　　 除此之外，還有一些穩定性判斷等等都是很傳統的控制問題。現在我們用傳統的方式來解決，比如用PID、自適應控制等基于模型的方法來研究控制，實現高動態、高性能、高復雜性。以上是四足機器人的研究背景和研究內容。

四足仿生機器人國際研究成果

　　

　　 從世界上來看，四足機器人的研究首先是美國引領了這個過程。首先Raibert在卡內梅隆大學做了一條腿， 后來跑到俄亥俄州立大學做了一個四足機器人KOLT [L1] ，后來他到MIT后繼續進行腿足式機器人的研究工作，后來在DARPA的支持下2004年起從事波士頓動力的第一代Big Dog研發工作，波士頓動力的視頻放到Youtube之后，在世界上引起轟動，引起四足機器人或者腿足式機器人又一次研究的熱潮。當然Big Dog在2004年之后陸續對四足機器人的研究進行了非常深入的挖掘。比如他們研制出了LS3這種重負載的機器人，研制了Cheetah能快速奔跑。但是由于液壓系統噪聲過大，從液壓的動力走向電動的波士頓動力Spot機器人，前不久SpotMini機器人風靡微信圈，不斷被踹倒又起來做花式舞步，非常不錯。

　　

　　 除了美國之外，日本對于四足機器人的研究也是比較早的，除了索尼的AIBO，屬于最早利用動物行為仿生來做高等級兒童玩具的企業，幾千元甚至過萬人民幣。還有特種領域東芝做出來福島探索者，還有TekkenIV，還有對盲人導航的NSK機器人。

　　

　　 日本機器人的特點是大部分用電驅動，除此之外還有韓國和歐洲的研究成果，比如西班牙電驅動機器人有點像螃蟹，還有韓國做的液壓（四足）機器人的工作。最近網上非常火的蘇黎士聯邦理工（ETH）做的機器人，突破了純粹的仿生，四條腿可以360度旋轉，除了正常的攀爬，遇到非常大的坡或者極端環境的時候可以繞一圈360度旋轉。ETH機器人是在意大利技術研究院（HyQ機器人）的基礎上做的，他們買了一臺機器人HyQ，在四足領域也是非常有名的平臺。

　　

　　 接下來我們重點看一下這兩個非常有名的平臺，一個是波士頓動力的成果，最早MIT的四足機器人，Trot步態，Pace步態，Bound步態像虎豹跑跳。

　　

　　 波士頓動力之后在04年第一代的波士頓動力Big Dog研發完成，06年播出視頻，它可以上25度坡，下35度坡。25度坡現在國內機器人都能實現，但35度坡難度確實比較大。08年實現了領航員模式，到了2010年實現了自主導航，用可搖動的激光雷達（Lydar）平臺實現環境的感知自主導航。2010年LS3問世，可以馱150公斤，是重載機器人。從四足角度來講更實用，Big Dog只是一個嘗試。2013年BigDog加了一個機械臂，靜態環境下機械臂能抓取磚頭水泥塊，通過四足維持整個系統的平衡，水泥塊甩出去的一剎那保持動態的穩定性和平衡是非常不容易的。這是波士頓動力的發展（歷程）。

　　

　　 Cheetah在訓練桿的幫助下在室內跑到40幾公里，26邁的時速。這是人類腿足式的平臺第一次突破20邁/小時，但只能在實驗室里面跑。到了WildCat的時候，實現了室外動力源的集成以及快跑，超過人類跑百米的世界冠軍的速度。最新的研究成果就是剛才說的Spotmini，小，可以在室內安靜跑，離服務機器人又近了一步。

　　

　　 LS3和它的參數，Wild Cat的參數。（圖示）

　　

　　 另外一個研究機構意大利技術研究院，2007年開始研發，它的負責人叫Semini，他們起始于一條腿的研發，而波士頓動力是更傾向于對于行為學研發。

　　

　　 他們從一條腿開始研究，體現歐洲人的風格，（2015年）在西雅圖的ICRA他們也專門去展覽，并且出了一系列的單元產品，比如做得非常精致小的油缸(液壓缸)、小的控制器甚至實現腿足協調一整套的解決方案。

　　

　　 他們的發展速度很快，最早HyQ1.0，后來HyQ1.1，采取主動柔順。Big Dog有一個被動彈性，它完全靠液壓控制來模擬軟著陸，整個缸體都是硬的，這是主動柔順一個非常好的體現。

　　

　　 后來出了HyQ1.2，已經可以看出它產業化的趨勢，后來當出現HyQ1.3，整套系統就很完善了，幾乎可以跟波士頓動力的成果媲美。

　　

　　

　　 當時的蘇黎士理工訂購了一臺HyQ Blue，現在最新的是HyQ2Max完全電驅動的平臺，和蘇黎士理工的機器人非常像，它的關節如果不加限制其實也可以360度轉。Semini未來的計劃，首先在HyQ2加了一個臂，遠期目標是加兩個臂，從自重負重比的角度來講現在不太好說到底是多這個臂是多了負載還是什么，他堅持認為加兩個臂會更好。

　　

　　

　　

　　

　　 國內上海交大、哈工大、國防科技大、北理工都有非常好的研究成果，此次國內研究真正說起點是2011年國家863“十二五”主體項目的設立，一共列了七個課題四個項目，后來在2013年完成了驗收，后來863又給了第二輪支持，在863支持之后，就出現了美國的LS3在太平洋一個島上進行聯合軍演的視頻，軍方對這個開始感興趣，有了今年的無人系統挑戰賽里面的四足項目，具體的數據不方便公開。這是國內四足機器人發展的情況。

山東大學機器人研究中心研究成果

　　

　　 我們研究的內容，我們也跟Semini一樣對一個腿進行研究，我們這個腿在落下的過程中只是做一個變剛度控制，給它設定一個剛度，讓它硬的時候可以硬一點，從高處落下來逐漸實現軟著陸的特征。更深層次的問題是如何把變剛度的用法跟用戶行為對應起來，這個是很難的事情，不是一個嚴謹的數學模型，應該是對行為類似于應用到AI類的算法才能解答這個問題。

　　

　　 平衡控制：當受到側向沖擊，整體做一個平衡的控制。

　　

　　 還有復雜地形的控制，包括雪地，包括大的陡坡還有滑動的情況。對于復雜地形的適應，我認為應該也不是一個固定模式，我們現在給它的規律，實際在測試過程中還是遇到很多問題的。

　　

　　

　　 你的模型并不能覆蓋所有的情況，這就導致了我們總是有解決不了或者解決不好的問題。（我們的機器人）還可以坐一個人去控制它，我們也實現了具有避障和領航員模式，領航員在前面走，遇到障礙物可以自己躲開。

　　

　　

　　 還有靜態攀爬，我們的爬坡做到接近30度，BigDog35度是一個很難的坡度。液壓動力雖然功率密度大，但是噪聲很大，我們用單缸發動機，這個狗還沒看見先聽見它的聲了，在軍事上想做偵查，以及想做日常的導游服務甚至馱運服務這是很痛苦的事，噪音大，我們都得戴耳罩。

　　

　　 另外我們也開發電驅動小的平臺，最早是本科畢業設計的課題，經過兩屆三屆的畢業設計，后來成立一個公司來做這個事。

　　

　　 動物的行為可以模擬出來，有靜步態、Tro步態，Pace步態，Bound步態，可以跑得很快，也可以打滾翻起來，大家可能從外面看到。最早大家很興奮，我們在一起討論，我們既然能把它的行為模仿出來，那么我們能不能把它具有一些狗的特性，而不是僅有狗的動作。我們一開始非常興奮，覺得好像它如果模擬一個小狗，那么能跟人交流該多好。

　　

　　 但是實際上我們在做的過程中發現，這個真的是無比困難。我們把這些復雜的動作編輯起來并不難，難就難在我們怎么知道一條真的狗在什么情況下做出這樣的反應或者這樣的動作，當然我們也集成了像訊飛、Face++等人機交互的技術，做的結果特別卡通。如果說真的有好的方法能夠實現我們的動作更像一條真的小狗的時候，那將是非常令人激動的事情。

四足仿生機器人展望與思考

　　

　　 仿生機器人的思考（仿生機器人研究）本身是交叉學科的內容，現在材料學的成果，比如人造肌肉等一些成果，是不是能替代。現在無論用發動機還是用電機都遇到了瓶頸，是不是有新的作動方式代替傳統的作動方式。

　　

　　

　　

　　

　　 當然現在我們并不是空談，石墨烯研究，光敏反應特性從原理上有人能夠論證出這個東西它如何去模仿肌肉，實現作動。但是光有這個原理還不行，我們如何把這些新的原理用在這上面，就需要我們的控制的東西，甚至AI的東西去處理。有了新的液態金屬，可以實現自組織，受控發育或者可控發育，這種新的組織方式如果說一旦能加入智能的元素進去的話，那么它肯定會很大推動機器人特別是仿生機器人的發展。

　　

　　

　　 還有一個方向就是模塊化自重構的機構，國內著名的機器人教授田苗老師就提過，我們機器人要走模塊化的路子，其實幾十年前包括德國、美國很多人走這個路子。自重構真的能實現嗎？它的實現依賴于什么？如何能讓每個小的模塊，（甚至）成百上千個小的模塊（的自組織），這不是一個簡單的算法，自己組成（機器人機構）。 我們都看過《超能陸戰隊》成千上萬個模塊組織起來的可變形的機器人，每個模塊都是有智能的，它們之間是什么關系？它們之間應該用什么方法來控制？它們之間應該怎么樣進化？這個是AI的問題。

　　

　　

　　 我們現在可控的液態金屬技術有了發展，十幾年以前《終結者2》液態金屬機器人的概念現在已經有了苗頭，放到材料學里面就是液態金屬，像《審判日》把芯片結合起來就是機器人。

　　 相信在未來，隨著AI的發展，隨著交叉學科、新材料、新原理的出現，一定將推動仿生機器人進一步的發展。謝謝！

　　

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