對(duì)于研究人員來(lái)說(shuō)，選擇正確的形狀對(duì)機(jī)器人穿越特定地形的能力至關(guān)重要，但是又不可能建立和測(cè)試每一種可能的形式。那如果用計(jì)算機(jī)幫忙模擬機(jī)器人的結(jié)構(gòu)呢？

近日，麻省理工學(xué)院（MIT）的研究人員成功開(kāi)發(fā)了一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，利用該系統(tǒng)可以對(duì)機(jī)器人的形狀進(jìn)行仿真，并幫助確定哪種設(shè)計(jì)的效果是最優(yōu)的。

舉例來(lái)說(shuō)，假如我們需要根據(jù)已有材料建造一個(gè)可以在有斷層的路面上爬行的機(jī)器人，在設(shè)計(jì)它的外觀時(shí)，我們可能希望它的身子盡可能短一些、手臂盡可能長(zhǎng)一些，以適應(yīng)這種存在斷層的地面。

然而，設(shè)計(jì)出來(lái)的機(jī)器人可能并不像我們想象中那么理想。如下圖所示，這款機(jī)器人在爬行過(guò)程中看起來(lái)十分吃力，而且過(guò)長(zhǎng)的 “手臂” 也讓它行動(dòng)遲緩。

圖｜系統(tǒng)優(yōu)化前在斷層路面行走的機(jī)器人模型

那我們不妨讓計(jì)算機(jī)幫忙設(shè)計(jì)一下。使用 MIT 研究人員發(fā)明的系統(tǒng) RoboGrammar ，我們只需把準(zhǔn)備用到的機(jī)器人組件（如關(guān)節(jié)、連桿等）輸入到系統(tǒng)中，再告訴系統(tǒng)機(jī)器人需要在什么類型的路面上行駛，RoboGrammar 就能算出多種適合的機(jī)器人結(jié)構(gòu)。

就像這樣，下圖是 RoboGrammar 給出的其中一種設(shè)計(jì)，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)優(yōu)化的機(jī)器人在身材比例上明顯和諧了許多，爬行速度也更快了。

圖｜系統(tǒng)優(yōu)化后在斷層路面行走的機(jī)器人模型

相關(guān)研究以 “RoboGrammar: Graph Grammar for Terrain-Optimized Robot Design” 為題，發(fā)表在了 SIGGRAPH 亞洲 2020 大會(huì)。

圖｜相關(guān)論文（來(lái)源：MIT 官網(wǎng)）

該論文的第一作者、麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL) 的博士生 Allan Zhao 稱：“機(jī)器人設(shè)計(jì)仍然是一個(gè)非常手工化的過(guò)程。” 他將 RoboGrammar 描述為 “一種更具創(chuàng)造性的機(jī)器人設(shè)計(jì)方法，利用這種方法進(jìn)行設(shè)計(jì)可能更高效。”

研究人員表示，這一進(jìn)展可能會(huì)給設(shè)計(jì)機(jī)器人形狀領(lǐng)域注入一定的計(jì)算機(jī)輔助創(chuàng)造力。

基于節(jié)肢動(dòng)物的啟發(fā)，研究人員開(kāi)發(fā)出一種遞歸圖形語(yǔ)法規(guī)則

Allan Zhao 認(rèn)為，機(jī)器人是為各種無(wú)窮無(wú)盡的任務(wù)而設(shè)計(jì)的，然而 “它們的整體形狀和設(shè)計(jì)往往非常相似。” 例如，“當(dāng)你想制造一個(gè)需要穿越各種地形的機(jī)器人時(shí)，你可能會(huì)立刻想到一個(gè)像狗那樣的四足動(dòng)物，我們想知道這是否真的是最佳設(shè)計(jì)。”

Allan 的團(tuán)隊(duì)推測(cè)，更多的創(chuàng)新設(shè)計(jì)或許可以改善機(jī)器人的功能。因此，他們建立了這個(gè)計(jì)算機(jī)模型，這個(gè)模型完全不會(huì)受先前慣例的影響。盡管研究目的是為了創(chuàng)新，但還是需要制定一些基本規(guī)則。

因此，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種遞歸圖形語(yǔ)法（recursive graph grammar），用以對(duì)機(jī)器人組件的排列進(jìn)行約束。例如，相鄰的支腿應(yīng)該用一個(gè)關(guān)節(jié)連接，而不是用另一個(gè)支腿相連。這樣的規(guī)則確保至少設(shè)計(jì)是在初級(jí)水平上，每個(gè)計(jì)算機(jī)生成的設(shè)計(jì)作品都是可以工作的。

圖｜該系統(tǒng)的輸入是一組基本的機(jī)器人部件，如連桿、關(guān)節(jié)和末端結(jié)構(gòu)，以及至少一個(gè)地形，如階梯地形或帶墻障的地形

RoboGrammar 系統(tǒng)提供了一種遞歸圖形語(yǔ)法，可以有效地生成數(shù)十萬(wàn)個(gè)由給定組件構(gòu)建的機(jī)器人結(jié)構(gòu)。然后，研究人員使用圖啟發(fā)式搜索和模型預(yù)測(cè)控制 (MPC) 來(lái)促進(jìn)探索大的設(shè)計(jì)空間，并為給定的地形識(shí)別高性能的例子。研究人員稱這一方法可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人結(jié)構(gòu)和控制器的協(xié)同優(yōu)化。

正如很多模仿動(dòng)物外形建造的機(jī)器人一樣，Allan Zhao 也表示其團(tuán)隊(duì)的圖形語(yǔ)法規(guī)則同樣是受到了動(dòng)物的啟發(fā)，尤其是那些無(wú)脊椎動(dòng)物，包括昆蟲(chóng)、蜘蛛和龍蝦等。“它們的特點(diǎn)是有一個(gè)節(jié)數(shù)可變的中心體，有些部分還有支腿連接。而且我們注意到，這不僅足以描述節(jié)肢動(dòng)物，還可以描述更熟悉的動(dòng)物形態(tài)，包括四足動(dòng)物。”

于是，基于節(jié)肢動(dòng)物的啟發(fā)，研究人員設(shè)計(jì)了 RoboGrammar 系統(tǒng)，并增加了一些其他機(jī)械上的功能，例如可以使用輪子來(lái)取代機(jī)器人的 “腿”。

圖｜系統(tǒng)優(yōu)化前的帶有輪子的機(jī)器人

系統(tǒng)設(shè)計(jì)出的機(jī)器人并不總是最佳質(zhì)量，需要控制每個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和評(píng)估其功能

RoboGrammar 使用圖形語(yǔ)法的規(guī)則來(lái)設(shè)計(jì)成千上萬(wàn)個(gè)潛在的機(jī)器人結(jié)構(gòu)。有些看起來(lái)有點(diǎn)像賽車(chē)，有些看起來(lái)像蜘蛛，或者是像一個(gè)在做俯臥撐的人。

圖｜系統(tǒng)優(yōu)化后的用于在冰上行走的機(jī)器人模型

Allan Zhao 說(shuō)：“看到各種各樣的設(shè)計(jì)，我們感到倍受鼓舞。這無(wú)疑顯示了圖形語(yǔ)法的創(chuàng)造力。” 但是研究人員也表示，系統(tǒng)設(shè)計(jì)出的機(jī)器人并不總是最佳質(zhì)量。而且，系統(tǒng)給出的設(shè)計(jì)在很大程度上基于人們輸入的組件類型。

要想選擇最佳的機(jī)器人設(shè)計(jì)，就需要控制每個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和評(píng)估其功能。Allan Zhao 說(shuō)，“到目前為止，這些機(jī)器人只是模型。” 該團(tuán)隊(duì)為每個(gè)機(jī)器人開(kāi)發(fā)了一個(gè)控制器，其算法稱為模型預(yù)測(cè)控制 (Model Predictive Control)，以快速向前移動(dòng)為優(yōu)先級(jí)?？刂破魇且唤M指令，將這些結(jié)構(gòu)賦予生命，控制機(jī)器人各種馬達(dá)的運(yùn)動(dòng)順序。

“機(jī)器人的形狀和控制器是緊密相連的，這就是為什么我們必須為每個(gè)給定的機(jī)器人單獨(dú)優(yōu)化控制器的原因。” 一旦每個(gè)模擬機(jī)器人都可以自由移動(dòng)，研究人員便可以通過(guò) “圖形啟發(fā)式搜索” 來(lái)尋找高性能的機(jī)器人。

這套系統(tǒng)的發(fā)明，為的不是代替人們進(jìn)行設(shè)計(jì)，Allan Zhao 希望能夠借助這一系統(tǒng)激發(fā)人們的創(chuàng)造力。

哥倫比亞大學(xué)機(jī)械工程師、計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Hod Lipson 雖然沒(méi)有參與這個(gè)項(xiàng)目，但是他認(rèn)為，“這項(xiàng)工作是 25 年來(lái)在自動(dòng)設(shè)計(jì)機(jī)器人的形態(tài)和控制方面的最高成就。”“使用形狀語(yǔ)法的想法已經(jīng)出現(xiàn)一段時(shí)間了，但是沒(méi)有哪個(gè)像這個(gè)作品一樣完美地實(shí)現(xiàn)了這個(gè)想法。”