盡管我們喜歡持續(xù)談?wù)摲律?a href="http://www.asorrir.com/soft/data/42-101/" target="_blank">機器人（我們也確實一直在談?wù)撍鼈儯?，但有些事情大自然還沒有完全弄清楚。輪子似乎就是其中的一種，而有些動物確實會滾動，并以此為基礎(chǔ)激發(fā)了機器人的靈感，但在自然界中，在微觀層面上找不到真正的輪子運動。當(dāng)人類發(fā)現(xiàn)輪子有多有用時，我們（作者，以下簡稱我）也會嘗試把輪子綁在我們的腳上，以使我們在特定條件下的運動更有效。不過這種方法似乎并沒有持續(xù)很長時間，因為機器人正迅速變得比我們預(yù)期的更加熟練地使用輪子。

穿旱冰鞋的人和驅(qū)動輪上的機器人的關(guān)鍵區(qū)別在于，如果設(shè)計得當(dāng)，機器人可以以我們永遠(yuǎn)無法突破的細(xì)微差別來控制車輪。我們已經(jīng)在波士頓動力公司的Handle上看到了這一點，盡管到目前為止，Handle似乎沒有充分利用它也有腿這一事實。為了理解為什么輪子和腿在一起會改變機器人的機動性，我們可以看看ANYmal，它將四條腿和四個輪子無縫地結(jié)合在一起，幫助它完成每一個動作。

真正酷的是，ANYmal是一個最佳的混合步態(tài)，這是向混合動力的滾動和腿的步進。它是“瞎”的，沒有任何相機或激光雷達的輸入，只是根據(jù)車輪下面的地形感覺。你可以看到它是如何在滾動和步進之間無縫過渡的，甚至是中間的步幅，基于輪子運動在每條腿上的效用?？偟膩碚f，這使得ANYmal移動更快，而不降低其處理挑戰(zhàn)性地形的能力，并且降低了運輸成本，因為滾動比步行更有效。

更多細(xì)節(jié)，我們采訪了ETH Zurich的Marko Bjelonic。

Q

IEEE Spectrum：是否有某些地形使這些ANYmal的步態(tài)轉(zhuǎn)換特別具有挑戰(zhàn)性？

Marko Bjelonic：非周期步態(tài)序列（aperiodic gait）是通過運動腿工具自動形成的，而不需要預(yù)先定義步態(tài)計時。根據(jù)機器人目前的情況，每只腿都可以在合適的時間離地時自行推理。我們的方法在崎嶇的地形下工作得很好，但是對于更大的障礙物，例如樓梯，還是很有挑戰(zhàn)性的。

Q

你認(rèn)為整合傳感器來識別地形對ANYmal的能力有多大影響？

我們研發(fā)的版本僅基于本體感覺信號，即沒有地形感知用于基于感知環(huán)境進行步態(tài)轉(zhuǎn)換。我們很驚訝這個框架在平坦和不平的地形上已經(jīng)工作得很好了。然而，我們目前正在研究一個擴展，它考慮了機器人規(guī)劃步進序列的前方地形。這種全地形反饋擴展還能夠處理更大的障礙物，如樓梯。

“My experience shows me that the current version of ANYmal with actuated wheels improves mobility drastically. And I believe that these kinds of robots will outperform nature first. There is no animal or human being that can exploit such a concept.”

—Marko Bjelonic, ETH Zurich

Q

對于像ANYmal這樣的混合機器人，你認(rèn)為有多少自由度是最佳的？例如，如果車輪可以操縱，那會有好處嗎？

這是一個很好的挑戰(zhàn)。從應(yīng)用的角度來看，有可能控制方向盤是有益的。我們已經(jīng)分析了腿的結(jié)構(gòu)和每個腿的驅(qū)動量，發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)這一點不需要額外的自由度。我們可以旋轉(zhuǎn)第一個執(zhí)行器，髖關(guān)節(jié)內(nèi)收/外展，在不增加復(fù)雜性的情況下，我們增加了機器人的機動性，并增加了方向盤的可能性。

Q

混合動力的缺點是什么？為什么不是每個有腿的機器人都應(yīng)該有輪子呢？

每一個有腿的機器人都應(yīng)該有輪子！我想將來會更普遍。目前只有一些混合動力的概念，例如，滾軸行走ANYmal，CENTAURO機器人，以及波士頓動力公司的Handle。額外的自由度和自然界中缺少的對應(yīng)物使得設(shè)計輪式加腿機器人的移動能力更具挑戰(zhàn)性。這就是為什么我們并沒有更多地看到這種“生物”的原因之一。但我相信，隨著這一領(lǐng)域目前的進展，更多的概念將隨之而來。

Q

你的下一步計劃是做什么呢？

我們正在研究一個框架，使機器人能夠在地面和挑戰(zhàn)性障礙物上進行更復(fù)雜的運動。這里的挑戰(zhàn)是如何為這些高維問題找到最佳的操作，以及如何在真實的機器人上穩(wěn)健地執(zhí)行這些運動。

“Whole-Body MPC and Online Gait Sequence Generation for Wheeled-Legged Robots,” by Marko Bjelonic, Ruben Grandia, Oliver Harley, Cla Galliard, Samuel Zimmermann, and Marco Hutter from ETH Zürich, is available on arXiv.

原文標(biāo)題：對于有腿機器人來說，輪子比腳好？

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