成果發(fā)表在IEEE Robotics and Automation Letters上。

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本文來(lái)自微信公眾號(hào)“機(jī)器人大講堂”（ID:RoboSpeak），作者：Robospeak，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

導(dǎo)讀

日本東京大學(xué)的研究人員近來(lái)研發(fā)了一款名為L(zhǎng)iberobot的仿人機(jī)器人。Liberobot擁有八個(gè)關(guān)節(jié)，這八個(gè)關(guān)節(jié)采用結(jié)構(gòu)集成的氣動(dòng)電纜氣缸進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。研究人員使用學(xué)習(xí)動(dòng)力學(xué)查找表（IMoLo)進(jìn)行即時(shí)運(yùn)動(dòng)生成，以生成氣動(dòng)仿人機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)。利用該方法，機(jī)器人Liberobot可以瞬間向前跳躍并擊中空中的飛球，這類似于人類排球運(yùn)動(dòng)員在排球運(yùn)動(dòng)中的表現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用IMoLo的氣動(dòng)仿人機(jī)器人可以在指定時(shí)間內(nèi)即時(shí)執(zhí)行動(dòng)態(tài)全身運(yùn)動(dòng)，例如跳躍和擊打運(yùn)動(dòng)，即使是針對(duì)運(yùn)動(dòng)中的目標(biāo)，也可以實(shí)現(xiàn)有效擊打。該仿人機(jī)器人是第一個(gè)能夠執(zhí)行此類動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的氣動(dòng)仿人機(jī)器人。相關(guān)研究成果在發(fā)表在SCI期刊IEEE Robotics and Automation Letters上。

對(duì)于日本東京大學(xué)的研究人員而言，他們對(duì)執(zhí)行動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的人形機(jī)器人很感興趣。特別是，他們更關(guān)注仿人機(jī)器人的全身動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)，這些運(yùn)動(dòng)是在指定時(shí)間內(nèi)響應(yīng)不斷變化的目標(biāo)而瞬時(shí)產(chǎn)生的。

例如跳躍和擊打運(yùn)動(dòng)描述了一種協(xié)調(diào)的全身動(dòng)態(tài)動(dòng)作，其中人形機(jī)器人必須采取準(zhǔn)備跳躍的姿勢(shì)，接著它必須檢測(cè)運(yùn)動(dòng)中的球，并預(yù)測(cè)其軌跡，然后產(chǎn)生相應(yīng)的協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)，最終在球落地前擊中球。仿人機(jī)器人的執(zhí)行系統(tǒng)必須能夠加速整個(gè)身體同時(shí)跳躍和擺動(dòng)手臂。

氣動(dòng)執(zhí)行器與電動(dòng)和液壓執(zhí)行器相比具有更高的功率重量比，而電動(dòng)執(zhí)行器的位置控制精度更高，而液壓執(zhí)行器產(chǎn)生的力更大。氣動(dòng)執(zhí)行器雖然在機(jī)器人動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)方面具有優(yōu)勢(shì)，但對(duì)指令的響應(yīng)速度較慢，位置控制的精度較低。因此，氣動(dòng)仿人機(jī)器人很難通過(guò)針對(duì)變化目標(biāo)的高速運(yùn)動(dòng)來(lái)準(zhǔn)確地遵循其末端執(zhí)行器的計(jì)劃軌跡。

日本東京大學(xué)的研究人員近來(lái)研發(fā)了一款名為L(zhǎng)iberobot的氣動(dòng)仿人機(jī)器人。并針對(duì)氣動(dòng)仿人機(jī)器人開(kāi)發(fā)一種立即生成和執(zhí)行跳躍和打擊運(yùn)動(dòng)的方法。該方法使用學(xué)習(xí)動(dòng)力學(xué)查找表（IMoLo）進(jìn)行即時(shí)運(yùn)動(dòng)生成，該方法使氣動(dòng)仿人機(jī)器人能夠即時(shí)生成運(yùn)動(dòng)以響應(yīng)不斷變化的目標(biāo)。Liberobot仿人機(jī)器人是第一個(gè)能夠執(zhí)行此類動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的氣動(dòng)仿人機(jī)器人。

Liberobot氣動(dòng)仿人機(jī)器人

機(jī)器人的動(dòng)作行為通常使用包含頂層和底層部分的分層系統(tǒng)生成。利用頂層部分和底層部分的協(xié)同行動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的期望運(yùn)動(dòng)。

日本東京大學(xué)的研究人員在研究中，目標(biāo)是讓氣動(dòng)仿人機(jī)器人能立即開(kāi)始運(yùn)動(dòng)：向前跳躍，擺動(dòng)手臂，并將手伸到將要擊中飛球的擊球位置。因此開(kāi)發(fā)了一種產(chǎn)生這種運(yùn)動(dòng)的方法：IMoLo。

使用IMoLo的機(jī)器人可以使用查找表立即生成運(yùn)動(dòng)，該表顯示了使用機(jī)器人的手在所需時(shí)間到達(dá)目標(biāo)位置的命令的時(shí)間序列。因此，機(jī)器人也可以在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間開(kāi)始這種運(yùn)動(dòng)，并在目標(biāo)時(shí)間將手伸到該位置。機(jī)器人不需要遵循任何軌跡，它只需要執(zhí)行命令。

該機(jī)器人高1163mm，寬400mm，不含電源線、局域網(wǎng)（LAN）電纜和外部空氣管的重量為7.4kg。機(jī)器人有兩條腿和兩條手臂。其每只手臂上安裝有一塊亞克力板，使其能夠擊球。該板尺寸為300×80mm，厚度為3mm。

該機(jī)器人有八個(gè)關(guān)節(jié)：每只手臂一個(gè)肩關(guān)節(jié)，兩條腿的髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)。肩關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)的關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍為0到150°，踝關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍為-45到+45°。肩部與臀部、臀部與膝蓋、膝蓋與腳踝之間的長(zhǎng)度分別為 446mm、290mm和310mm。腳的長(zhǎng)度是211mm。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，研究人員將球從距離機(jī)器人約5米的地方扔出去，并在1秒后落到機(jī)器人面前。然后機(jī)器人會(huì)根據(jù)動(dòng)作設(shè)置向前跳躍并在空中擊球。研究人員利用機(jī)器從兩個(gè)不同的位置向不同方向扔球20次。結(jié)果表明，機(jī)器人在20次試驗(yàn)中擊球16次，成功率為0.8，這可以說(shuō)明機(jī)器人可以成功實(shí)現(xiàn)跳躍擊球動(dòng)作。

總結(jié)與展望

這項(xiàng)研究提出了IMoLo方法，用于立即生成氣動(dòng)仿人機(jī)器人的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)，以支持跳躍和擊打運(yùn)動(dòng)。模擬實(shí)驗(yàn)顯示，在IMoLo中使用非線性插值的仿人機(jī)器人在跳躍和擊打運(yùn)動(dòng)中，手到達(dá)位置的誤差大大減小。氣動(dòng)仿人機(jī)器人Liberobot使用IMoLo執(zhí)行不同的跳躍和擊球動(dòng)作，并以0.8的成功率擊中來(lái)自不同位置的球。結(jié)果表明，氣動(dòng)仿人機(jī)器人可以在目標(biāo)時(shí)間內(nèi)響應(yīng)移動(dòng)物體即時(shí)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)，并使用IMoLo執(zhí)行這些運(yùn)動(dòng)。Liberobot仿人機(jī)器人是第一個(gè)能夠執(zhí)行此類動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)的氣動(dòng)仿人機(jī)器人。

然而IMoLo也有一些不足。使用IMoLo的機(jī)器人需要從相同的初始狀態(tài)開(kāi)始學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)，因此，在執(zhí)行學(xué)習(xí)到的運(yùn)動(dòng)之前，它每次都需要處于相同初始狀態(tài)。在IMoLo中進(jìn)行學(xué)習(xí)模型的試驗(yàn)可能會(huì)損壞機(jī)器人。因此，如何靈活安全的讓機(jī)器人學(xué)習(xí)更多的動(dòng)作則是接下來(lái)的研究重點(diǎn)。

參考資料

1.Tanaka K, Nishikawa S, Niiyama R, et al. Immediategeneration of jump-and-hit motions by a pneumatic humanoid robot using a lookuptable of learned dynamics[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, 6(3):5557-5564.

2. Thandiackal, R., et al., Emergence of robustself-organized undulatory swimming based on local hydrodynamic force sensing.Science Robotics, 2021. 6(57): p. eabf6354.

3. https://mp.weixin.qq.com/s/pISXu24WZfOoSpObhmmC2w