機器人步態節省能源

步態的選擇，無論我們走路還是跑步，都是如此自然地來到我們身邊，以至于我們幾乎沒有想過它。我們以低速行走并高速行駛。如果我們踏上跑步機并慢慢加快速度，我們將從步行開始，但在某些時候我們將轉向跑步; 不由自主地，因為感覺正確。我們已經習慣了這一點，我們發現看到有人高速行走比較有趣，例如，在奧運會的人行道上。步態的自動選擇幾乎發生在所有動物身上，盡管有時步態不同。例如，馬匹傾向于以低速行走，以中等速度小跑，并以高速馳騁。是什么讓步行更適合低速行駛和高速行駛?我們怎么知道我們必須切換，為什么我們不像馬一樣跳過或馳騁?究竟是什么構成了行走，跑步，小跑，奔跑以及在自然界中可以找到的所有其他步態?

由密歇根大學機器人與運動實驗室(RAM-Lab)的C. David Remy博士領導的研究人員對這些問題和相關問題感興趣的原因非常簡單：他們希望建立靈活，快速的腿式機器人，和節能。使用不同步態的能力可能是此任務中的關鍵因素，因為對人類和動物有益的東西可能對腿式機器人同樣有益。這仍然是一個很大的“可能”，因為我們目前不知道使用不同的步態是否會實際得到回報，或者機器人的步態將如何。它們是某種形式的步行或跑步，還是會完全不同?

在自然界中，生物力學研究表明，步態的選擇與運輸的能量成本密切相關。該成本描述了為了移動一定距離需要燃燒多少卡路里。這是一項重要的措施，對于許多動物來說，食物往往是稀缺資源，有效的運動可能是生存的關鍵。為了理解步態對運輸成本的影響，研究人員可以通過測量人或動物在使用不同步態進行運動時消耗的氧氣量來估算能量消耗。使用這種技術，已經表明，在低速時，它只需要較少的人力來行走和高速行駛，減少運行的努力。馬匹從步行轉向小跑到奔跑也是如此：改變步態可以節省能量。

來自Hoyt和Taylor論文“Gait和馬的運動的能量學”的圖形的這種改編顯示了作為前進速度的函數的運輸的代謝成本。很明顯，隨著速度的提高，從步行過渡到小跑到馳騁都會產生積極的效益。此外，當馬匹在特定步態內自行選擇速度時，他們傾向于選擇靠近他們精力充沛的最小值。

為了了解機器人是否可以實現相同的能量節約，Remy博士的團隊使用大規模數值優化。也就是說，在構建有腿機器人的計算機模型之后，他們基本上要求算法自動找到最經濟的前進方式。也就是說，他們發現了最大限度降低運輸成本的動議。計算機通過簡單地嘗試以一種系統的方式解決這個難題 - 任何可能的方式使用模型的腿向前移動。這些優化的結果非常出色。盡管計算機一般沒有先前的步行，跑步或步態概念，但通過這個過程出現的最佳運動非常類似于自然界中發現的步態和步態序列。通過改變每個運動的目標速度，然后可以識別最佳步態序列。令人驚訝的發現是，基本上沒有驚喜：盡可能少的努力移動，雙足機器人應該以低速行走并高速行駛; 四足機器人應該行走，小跑和馳騁。值得注意的是，盡管動物和機器人之間的結構和動作存在很大差異，但仍然發現了這一結果