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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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