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機器人可自學滑冰 能PK的滑冰選手

近些年,隨著科技的不斷發(fā)展,我們見識到很多有趣的機器人類型,擁有公民身份的機器人索菲亞、可奔跑可跳躍可旋轉的機器人Atlas,能夠與人共舞的機器人萊卡狗、意大利的半人馬機器人……今天,要給大家介紹一給個可以自學滑冰的機器人——Skaterbots。

作者:第五先森

編輯:徐小編

該款機器人是瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院(ETH Zurich)計算機器人實驗室設計制造的,

Skaterbots采用腿輪混合式結構,具有腿式和輪式系統(tǒng)的多功能性,將機動輪放在機器人腿上,除了提供支撐,在需要的時候還可以選擇切換到腿部運動。通過組合腿和輪子提供的額外靈活性,腿輪式精確協(xié)調的自由度,能夠做出平衡、優(yōu)雅、高效、復雜的動作,不信看看下面的動圖。

急停、原地轉向、移動和滑動的完美組合,簡直行云流水,

看著它,有沒有想起我們小時候溜冰的樣子,累了,就急停休息一下;無聊了,就原地轉轉打發(fā)一下時間,開心了,滑到忘我,動作流暢優(yōu)美。

3D打印的模塊化部件,這樣的設計有點類似于樂高,具有以下優(yōu)點:

一、該款機器人具有良好的組裝性、易于拼接、制作簡單、便于維護,

二、擴展性很強,混合搭配不同類型的伺服電機,3D打印連接器,車輪和支腳,就創(chuàng)造出了獨特的機器人。

三、采用3D打印技術,很好的減輕了機器人本身的自重,減少了對伺服電機的壓力,

Skaterbots之所以可以在冰面上來去自如,除了它獨特的結構之外,就在于它的交互式設計系統(tǒng)。

每個硬幣都有兩面,腿輪式結構、易組裝性和可擴展性等這些在我們看起來都是優(yōu)點,可正是因為這些不可控因素,使得精準的控制成為一個難題。為此,研發(fā)團隊專門開發(fā)了一套敏感性分析的計算工具進行仿真,并研發(fā)了一套交互式設計系統(tǒng),這套系統(tǒng)支持手動,半自動,全自動的設計探索優(yōu)化。除了自動規(guī)劃設計之外,用戶可以通過這套系統(tǒng)自己規(guī)劃和設計機器人的姿態(tài)路徑,真正意義上實現(xiàn)定制化的服務。

Skaterbots通過向前伸展前腿以降低重心,并且前伸之后形成了一個穩(wěn)定的多邊形,進而,保持了機器人整體的平穩(wěn)性。

在機器人行進的過程中,最重要的就是對平衡的掌控,在高速運動過程中,平衡還是相對比較好掌控的,可是一旦減速,機器人就會失去平衡。

馬克 ?雷波特認為,要想讓機器人像人和動物一樣自由的運動,必須讓機器人具備以下三項能力:

1.平衡性和動態(tài)運動能力2.對于運動的控制能力3.移動感知能力。前兩項Skaterbots可謂是盡善盡美,當然它的移動感知能力也不弱。頭部的攝像頭不僅可以進行路況識別并及時避開障礙物,還可以通過觀察進行視覺學習,據(jù)說,它看到一個溜冰者在冰上的動作后,就可以自己學會滑冰!

如果你認為這款機器人僅僅只會滑冰,那你就想簡單了,它還可以完成陪運動員們一起訓練等任務。

看到這里,滑冰僅是它學習的一個動作,不要忘記它的變身技能,它最大的優(yōu)點就是個性化定制,它的設計者希望它最終能在搜索和救援任務中發(fā)揮作用。

說到會滑冰的機器人,除了這個四足腿輪混合式Skaterbots,小編還想到那個自稱世界上第一個滑冰機器人的美國水陸兩棲機器人Velox。

這款機器人依據(jù)仿生學原理,兩側“長”有一對波浪形飄帶,它們類似魚類的鰭,能為機器人的前進、轉向提供動力,并以雙曲線模式移動,鰭和片使Velox高效且超靈活。機器人可以立即反轉方向或快速轉彎。

Skaterbots和Velox目前均處于概念驗證階段,但它們極強的適應能力意味著它們具有許多潛在的應用場景。相信在不遠的未來,它們能夠在各國工程師的共同努力下適用于更多的場合,成為我們生活中的可靠幫手。

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