洛桑聯邦理工學院開發新演算法，機器人行走如常人
9月22日，洛桑聯邦理工學院在官網稱該校仿生機器人實驗室正在測試一種新的行走演算法，能讓95釐米高的人形機器人測試平臺COMAN如人類一般自然而然地行走。
仿生機器人實驗室是洛桑聯邦理工學院工程學院的一部分，其興趣是結合計算神經科學、非線性動力學系統和機器學習這3門學科來研究仿生機器人、機器人運動神經機械模擬、自我調整動力系統等。
2013年9月，歐洲委員會牽頭並提供資金，發起了名為“Walk-Man”的4年期綜合專案，
而仿生機器人實驗室機械工程博士後JessicaLanini和Hamed Razavi等人在Walk-Man專案中所負責的部分是開發機器人的控制系統，即引導機器人在危險的非結構化的環境中，根據所處的環境自主選擇不同的運動和步態模式，這些其實就是賦予機器人運動神經，只不過最終的實現方式是一套演算法。
他們研究的第一步是觀察和分析人類的運動方式，包括動作、速度、力量等，內在的話就更複雜了，大腦中的運動神經元會自主協調，人自己都沒意識到哪怕只是走路這一簡單的動作，全身上下都有數十處肌肉參與進來，而且平衡得恰到好處。
但機器人要做到這一步就麻煩了，機器人自帶的感測器要即時向控制系統回饋位置、速度、關節角度等參數，控制系統分析後立即算出腳應該挪動的位置，然向電機發出合適的調度指令。
此外，機器人身體姿態變化產生的內力和扭矩也要納入考慮，讓上肢協調下半身動作，再加入起人類關節軟骨作用的彈性材料來做緩衝，令機器人走得更穩。這部分工作直到今年5月才大致完成，其研究成果在項目驗收期將近的9月6日剛發表在同行評審的開放獲取科學期刊《PLOS ONE》上。
與傳統的讓機器人對抗外力來刻意維持平衡，這種擬人系統平衡性更好，也更為靈活，這就意味著可以勝任側著走、搬運重物、推車前進和爬樓梯等更複雜的任務。不過，即便該演算法研製成功，也只不過完成了Walk-Man龐大計畫的一小部分而已，要在災難現場健步如飛還早。
下一步，研究團隊將持續改進演算法，加入自主學習的功能，讓機器人可以越過障礙物，在不規則或傾斜的地面上行走，適應盡可能多的環境。
與傳統的讓機器人對抗外力來刻意維持平衡，這種擬人系統平衡性更好，也更為靈活，這就意味著可以勝任側著走、搬運重物、推車前進和爬樓梯等更複雜的任務。不過，即便該演算法研製成功，也只不過完成了Walk-Man龐大計畫的一小部分而已，要在災難現場健步如飛還早。
下一步，研究團隊將持續改進演算法，加入自主學習的功能，讓機器人可以越過障礙物，在不規則或傾斜的地面上行走，適應盡可能多的環境。