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像竹節蟲那樣邁開大長腿，機器人學廢了嗎？|南丹麥大學最新成果
時間：2023-10-16 12:04:00
來源：jiuyou.com九游(中國)機器人有限公司官網
在生物界，竹節蟲是一種奇葩的存在，最大的愛好是趴在那里cosplay一根樹枝。此外，它們還有一個隱藏技能。
它們兼具大長腿和小短腿，前面的兩條腿可以一邊走路，一邊當作觸角來探路。按理說這走起路來肯定四仰八叉，讓人不忍直視。然而實際上它的動作卻十分絲滑，竟然毫無違和感。這就是讓科學家們著迷它的地方。要知道他們自己造出的機器人，就算是幾條腿同樣長，走起路來都不免腳下拌蒜，時不時栽跟頭。
▍長短腿也來走秀
他們先是抓了11只雌性竹節蟲，讓它們依次來在玻璃上走秀，并且在側面立起一面鏡子，跟玻璃呈45°，這樣從側面拍攝的行走過程的時候就可以同時“俯視”竹節蟲了。相對于后腿（HL）和前腿（FL），中間腿（ML）的站立時間最長（0.55±0.04秒），而前腿的站立時間最短（0.50±0.03秒）。三只腿的平均站立時間之間存在顯著差異。
他們發現竹節蟲主要呈現出三足步態模式，同時抬起三只腿。有時又轉變為四足步態，即只有兩只腿同時移動。它們雖然幾條腿長得參差不齊，但優點是每條腿都有獨特的功能。比如前腿可以除了走路還可以用來做觸角，感受地面凹凸不平（真正的觸角很短，眼神也不好使，沒辦法）。在行走時前腿會試探性地伸出去，而且抬得比較高。在不同的路面上行走，它們的步態是不一樣的。如果是走在天花板上，為了避免自己掉下來，竹節蟲就要保證行走時有足夠多條腿與天花板接觸，它會從三足步態（三條腿接觸）轉變為四足步態（四條腿接觸）或五足步態（五條腿接觸）。
▍就freestyle，不帶腦子的那種
為了進一步分析，研究團隊制作了一臺機器竹節蟲。與竹節蟲真身相比，機器人的結構更簡單，它的身體分成三段，每段之間都是固定的。每條腿也分成三段，有三個關節，每個關節都是正交的。而且為了防止模擬出現誤差，它比真實的竹節蟲大了五倍。
不過說到底，科學家們最關心的還是竹節蟲是怎么駕馭這幾條腿的。竹節蟲并沒有大腦，所以它的所有動作都是不經大腦的。這種不帶腦子的行為有個清新脫俗的名字，叫去中心化適應性神經控制。
每條腿都有自己專屬的控制系統，所以6條腿就需要6個控制系統，而且為了讓幾條腿之間可以靈活的合作，他們沒有給這些控制系統之間設置任何的連接或者協調機制，一切都隨緣吧。這是要氣死強迫癥了，就是心大。
控制系統由四個子神經模塊組成：1）基于神經中央模式發生器（central pattern generator，CPG）的控制，包括神經調節和腳接觸反饋，用于生成和適應基本周期模式；2）一個預運動神經網絡，用于塑造CPG周期性模式以獲得類似于竹節蟲的腿部運動（肢體內部協調）；3）一個神經前向模型，用于預測腳接觸反饋；4）一個雙速率學習機制，用于不斷適應腳接觸反饋強度（稱為在線感官反饋適應）。
▍拉出來溜一溜
所以最后，這幾條長不長、短不短的腿之間是怎么配合的？一句話，全靠機器人和環境之間的互動，它的腿上裝著傳感器，可以感知環境。也就是說不管了，看它的造化，能不能摸索出來吧。
從結果來看，雖然有些卡頓，但還行，不至于慘不忍睹——這是一種自組織的移動方式，走起路來時不時來個三足鼎立。
通過種方式，機器竹節蟲學會了根據不同的路況來使用各種不同的步態，對環境的適應能力更強了，甚至可以在崎嶇不平的路面上行走。相比之下，要是通過提前建模的方式讓多足機器人在不同的路面上行走，不但建模的過程更加復雜，而且在實際應用時效果難以預料。所以自組織的移動方式明顯更好。
此前也有其它的多足機器人是通過這個方式行走的，但它們的腿都是等長的，而且各條腿之間的協調方式也是預先定義好的，每條腿以相同的方式運動，步調一致。
相比之下，機器竹節蟲每條腿都有獨特的運動方式。例如，前腿有一個長而不對稱的擺動軌跡（緩慢上升和快速下降）和一個短暫的站立過程，中腿有一個較小的，且不對稱的擺動-站立循環，類似于前腿，而后腿也有一個小的循環，但與中腿和前腿的軌跡相反（緩慢下降和快速上升）。
▍還能更進一步
不過目前的機器人顯然還有很多改進的空間。比如說雖然通過改變CPG頻率可以產生各種三腳著地的行走步態，但卻未能實現五腳(波浪式)步態。此外，該機器人還無法存儲涌現的步態。這是因為控制單元之間缺乏神經交流，而神經交流是波浪步態控制和步態記憶的重要組成部分。因此，未來作者們將把竹節蟲數據的x-y平面足跡軌跡納入控制系統，并進一步研究整合腿部姿勢控制以及局部腿部伸展的內部腿部控制。
此外，他們還打算通過添加自適應神經耦合機制(即神經交流)來進一步增強控制系統，以在神經結構中存儲涌現的步態模式并實現其他穩定步態。
▍相關背景
相關研究最近被發表在《Advanced Theory and Simulations》期刊上，作者是來自南丹麥大學具身人工智能和神經機器人學實驗室的Manoonpong團隊。
來自泰國Poramate Manoonpong目前是南丹麥大學的仿生機器人學教授
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