关于支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道： 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保有关当今塑造我们世界的发现和想法的具有影响力的故事的未来。
编者注：腿式机器人能够在极其困难的地形上跟随部队进行长途跋涉。在我们的腿式机器人系列中，《大众科学》在线探讨了这种技术带来的挑战，以及两个 DARPA 项目——BigDog 和 LittleDog——它们已经显示出巨大的前景。
美国国防高级研究计划局 ( DARPA ) 多年来一直在探索使用腿式机器人在轮式机器人不敢涉足的地方（特别是在狭窄的山隘或不平坦的地形上）运送部队物资的可能性。事实证明，制造一个比负担更有益处的腿式机器人并不那么容易。
机器人顽强地向前移动
重达 165 磅（75 公斤）的 BigDog 代表了腿式运动的一大进步，这个问题其复杂性让工程师们感到沮丧，甚至促使一些人相信这是不可能解决的。例如，机器人如何在行走时知道将每只脚放在哪里？“这个问题似乎太难了；似乎根本做不到，”卡内基梅隆大学 (C.M.U.) 位于匹兹堡的机器人研究所的研究教授 Sanjiv Singh 说，他曾在 2005 年和 2006 年与 BigDog 的创造者波士顿动力公司合作开发其计算机视觉系统。
机器人工程师在 20 世纪 90 年代初取得了一些成功，当时制造了 Dante 1 和 Dante 2 装置，用于从南极洲的埃里伯斯火山收集气体样本。Singh 说，这两个机器人都“动态稳定”，因为它们的四条腿中至少有三条腿始终接触地面，从而降低了机器人摔倒的可能性。他参与了 Dante 1 任务。Dante 2 的运行方式就像两个相互重叠的咖啡桌（每个桌子都有四条腿），在彼此之间滑动以潜行到目的地——缓慢而稳定，但不是很灵活。
波士顿动力公司创始人 Marc Raibert 在随后的几年里进一步推动了动态稳定性概念，当时他从机器人研究所转到麻省理工学院 (M.I.T.)，然后成立了波士顿动力公司。（该公司拒绝接受本文采访。）腿式机器人敏捷性的提高只有在机器人能够独立操作每条腿而不牺牲机器的稳定性时才能实现。Singh 说，Raibert 通过创建一个能够像动物一样感知其不同身体部位的机器人，而无需使用摄像头或激光传感器，证明了这一点。
“你即使看不到你的身体部位，也知道它们在哪里，”Singh 说。“当你跑步时，你不会一直盯着你的脚，但你可以判断你什么时候在打滑，或者地面比你预期的要软。有一种方法可以在机器人中编码不同的步态，这些步态不是基于决策，你只是踩下去[并处理后果]。这基本上是他们用 BigDog 完成的杰作。”
使 BigDog 工作的最大挑战是“你每条腿没有一个关节，你有四个关节，”DARPA 信息处理技术 (IPTO) 和战术技术办公室的项目经理 Robert Mandelbaum 说，他负责该机构的生物机器人项目，其中包括 BigDog。“你必须在 16 维空间中导航，并确保它们协同工作以保持其重心。”（有关 BigDog 的更多信息，请阅读“腿长的 'BigDog' 机器人准备为军队挺身而出”。）
LittleDog 的巨大挑战
创造自主腿式机器人有什么困难？简而言之，“一切都是困难的，”DARPA IPTO 的项目经理 Tom Wagner 说。重 4.9 磅（2.2 公斤）的 LittleDog 等机器人的设计目的是感知周围的世界，根据它们收集的信息做出决策，然后尝试根据这些信息采取一些行动。“所有这些领域都存在基础研究挑战，[例如]系统是否可以区分高草和带刺的铁丝网，相应地规划其路径，然后在地形不平坦且困难的情况下沿着该计划路径前进，”他补充道。对于像 LittleDog 这样的自主系统，感知、认知和行动方面的所有困难都与机械系统带来的工程挑战相结合。
换句话说，必须教会腿式机器人如何行走，不同的表面需要不同的调整。这是一个动物在很小的时候通过使用大脑来理解在学习过程中什么有效和什么无效来学习的课程。（在地毯上行走与试图在光滑的瓷砖地板上行走大不相同。）“看看羚羊——它的所有软件都在它的大脑中，”C.M.U. 机器人研究所的副教授 James Kuffner 说，他是 DARPA 要求改进波士顿动力公司为他们构建的相同基本 LittleDog 四足机器人平台的六个机器人研究团队之一（另外还有佛罗里达大学系统的人与机器认知研究所、M.I.T.、斯坦福大学、南加州大学和宾夕法尼亚大学）。（有关 LittleDog 的更多信息，请阅读“DARPA 通过腿式 LittleDog 机器人推动机器学习”。）
终极机器人
机器人的周围环境会阻止它完全按照指示执行操作。当计算机使用人工智能下棋时，棋子在哪里以及它们可以放置在哪里是毫无疑问的。这在现实世界中是不成立的，现实世界具有无穷无尽的可能性，任何编程都无法预测。为了解决这个问题，BigDog 不使用摄像头或激光传感器来确定其位置。相反，它先迈出一步，然后对地形做出反应。这意味着它必须在任何给定时间非常快速地确定其位置，将其与期望位置进行比较，并立即根据这两者之间的差异采取纠正措施。“当 BigDog 试图保持其重心时，它每秒反应 1,000 次，”Mandelbaum 说。“它只是在事后才了解地形。”
BigDog 通过感知其关节的位置来做到这一点。当它移动时，机器人会弯曲它的一个膝关节，然后将其伸直；如果膝关节未能伸直，机器人会确定它不能在该腿上施加重量而不会摔倒。BigDog 的软件使用指示它是否向左或向右倾斜或以其他方式失去平衡的板载传感器来检查其重量分布，并依靠其其他腿来恢复平衡。该策略似乎奏效了：该机器人能够在在冰上或被踢到侧面时避免摔倒。
除了控制 BigDog 的关节外，其他主要挑战是使机器人耐用（以便它不会在野外出现故障）、高效（除了军事装备外，它还需要能够携带自己的燃料和/或电池）并且安静（它的二冲程发动机非常响亮，可能需要消音器）。
Mandelbaum 说，步态控制——确定何时行走、小跑、奔跑等——将在 BigDog 的成功中发挥重要作用。“当袋鼠达到最大速度时，它可以回收 93% 的能量消耗，”他补充道。凭借这种能量消耗回报率，BigDog 可以使用更小且可能更安静的发动机；它目前的动力装置在运行时会产生响亮且令人麻木的嗡嗡声。
最后，拥有像动物一样行走的机器人意味着制造在移动方式和思考方式上更接近动物的机器人。过去十年中，包括日本京都工艺纤维大学在内的一些其他机器人研究人员一直在开发四足机器人，但似乎没有一个机器人具有 BigDog 的高适应性、平衡性和毅力，也没有 LittleDog 的智能和意识。最终，美军希望拥有具备所有这些特质的机器人，以便在地面上陪伴其部队。