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来源:重磅来了 2026年04月20日 10:35 https://enick.over-blog.com

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　　Allan的团队推测，更多的创新设计或许可以改善机器人的功能。因此，他们建立了这个计算机模型，这个模型完全不会受先前惯例的影响。尽管研究目的是为了创新，但还是需要制定一些基本规则。

　　因此，研究团队开发了一种递归图形语法（recursivegraphgrammar，用以对机器人组件的排列进行约束。例如，相邻的支腿应该用一个关节连接，而不是用另一个支腿相连。这样的规则确保至少设计是在初级水平上，每个计算机生成的设计作品都是可以工作的。

　　图｜该系统的输入是一组基本的机器人部件，如连杆、关节和末端结构，以及至少一个地形，如阶梯地形或带墙障的地形

　　RoboGrammar系统提供了一种递归图形语法，可以有效地生成数十万个由给定组件构建的机器人结构。然后，研究人员使用图启发式搜索和模型预测控制(MPC)来促进探索大的设计空间，并为给定的地形识别高性能的例子。研究人员称这一方法可以实现机器人结构和控制器的协同优化。

　　正如很多模仿动物外形建造的机器人一样，AllanZhao也表示其团队的图形语法规则同样是受到了动物的启发，尤其是那些无脊椎动物，包括昆虫、蜘蛛和龙虾等。“它们的特点是有一个节数可变的中心体，有些部分还有支腿连接。而且我们注意到，这不仅足以描述节肢动物，还可以描述更熟悉的动物形态，包括四足动物。”

　　于是，基于节肢动物的启发，研究人员设计了RoboGrammar系统，并增加了一些其他机械上的功能，例如可以使用轮子来取代机器人的“腿”。

　　图｜系统优化前的带有轮子的机器人

　　系统设计出的机器人并不总是最佳质量，需要控制每个机器人的运动和评估其功能

　　RoboGrammar使用图形语法的规则来设计成千上万个潜在的机器人结构。有些看起来有点像赛车，有些看起来像蜘蛛，或者是像一个在做俯卧撑的人。

　　图｜系统优化后的用于在冰上行走的机器人模型

　　AllanZhao说：“看到各种各样的设计，我们感到倍受鼓舞。这无疑显示了图形语法的创造力。”但是研究人员也表示，系统设计出的机器人并不总是最佳质量。而且，系统给出的设计在很大程度上基于人们输入的组件类型。

　　要想选择最佳的机器人设计，就需要控制每个机器人的运动和评估其功能。AllanZhao说，“到目前为止，这些机器人只是模型。”该团队为每个机器人开发了一个控制器，其算法称为模型预测控制(ModelPredictiveControl)，以快速向前移动为优先级。控制器是一组指令，将这些结构赋予生命，控制机器人各种马达的运动顺序。

　　“机器人的形状和控制器是紧密相连的，这就是为什么我们必须为每个给定的机器人单独优化控制器的原因。”一旦每个模拟机器人都可以自由移动，研究人员便可以通过“图形启发式搜索”来寻找高性能的机器人。

　　这套系统的发明，为的不是代替人们进行设计，AllanZhao希望能够借助这一系统激发人们的创造力。

　　哥伦比亚大学机械工程师、计算机科学家HodLipson虽然没有参与这个项目，但是他认为，“这项工作是25年来在自动设计机器人的形态和控制方面的最高成就。”“使用形状语法的想法已经出现一段时间了，但是没有哪个像这个作品一样完美地实现了这个想法。”

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