傳統(tǒng)的具身智能載體，無(wú)論是四足機(jī)器狗還是昂貴的人形機(jī)器人，在面對(duì)墜落、撞擊或非結(jié)構(gòu)化地形，如沙地、草地時(shí)，脆弱的剛性關(guān)節(jié)和減速機(jī)往往抗沖擊的薄弱環(huán)節(jié)。

最近，耶魯大學(xué)和羅格斯大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在權(quán)威期刊《IEEE Robotics and Automation Letters 》上發(fā)表了一項(xiàng)新成果，他們展示了一套完整的全開(kāi)源張拉整體機(jī)器人，不僅硬件便宜耐造，還能在斜坡、沙地、甚至戶(hù)外自主導(dǎo)航。關(guān)鍵是，該系統(tǒng)可復(fù)選，別人照著圖紙也能造出一模一樣的。

01.

桿子+繩子，反而更穩(wěn)？

傳統(tǒng)的機(jī)器人，不管是輪式的還是腿式的，最怕的就是摔。但張拉整體機(jī)器人恰好相反，它天生就是“軟”的。它的結(jié)構(gòu)由剛性桿和彈性繩索組成，受力時(shí)會(huì)發(fā)生形變，把沖擊能量分散掉。這種機(jī)器人具有自重輕、高抗沖擊性、對(duì)非結(jié)構(gòu)化地形適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn)。

具體到這款機(jī)器人，它用了3根剛性桿，每根桿的兩端各有一個(gè)電機(jī)和電池艙，桿與桿之間通過(guò)9根“肌腱”連接。其中6根是主動(dòng)的，由電機(jī)驅(qū)動(dòng)，另外3根是被動(dòng)的恢復(fù)彈簧。每根主動(dòng)肌腱上都集成了電容式應(yīng)變傳感器，可以實(shí)時(shí)測(cè)量長(zhǎng)度變化，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

整機(jī)重量和尺寸論文沒(méi)有直接給一個(gè)數(shù)字，但從設(shè)計(jì)圖看，每根桿大概30-40厘米長(zhǎng)，電機(jī)、電池、PCB全部塞在桿子里，結(jié)構(gòu)非常緊湊。

有意思的是，每根桿都是一個(gè)獨(dú)立的電子單元，自帶Arduino Nano 33 IoT、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、LiPo電池和WiFi模塊。這意味著你可以把這3根桿拆開(kāi)重新拼成其他拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，模塊化程度很高。

02.

怎么讓它自己找路？

張拉整體機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)非常復(fù)雜，傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型很難精確描述。為了解決這個(gè)問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)采用“離線(xiàn)建模+在線(xiàn)重規(guī)劃”方法。

他們先手工設(shè)計(jì)了幾種“步態(tài)”，比如向前滾動(dòng)、順時(shí)針轉(zhuǎn)彎、逆時(shí)針轉(zhuǎn)彎。然后讓機(jī)器人在真實(shí)環(huán)境中執(zhí)行這些步態(tài)，同時(shí)用頂部的靜態(tài)相機(jī)（Intel RealSense L515）和機(jī)載應(yīng)變傳感器來(lái)追蹤位姿。這些數(shù)據(jù)被用來(lái)訓(xùn)練一個(gè)可微分物理引擎，優(yōu)化出最匹配真實(shí)運(yùn)動(dòng)的系統(tǒng)參數(shù)，包括摩擦系數(shù)、恢復(fù)系數(shù)、鮑姆加特穩(wěn)定系數(shù)等。

優(yōu)化完成之后，就可以在仿真中跑了。運(yùn)動(dòng)基元庫(kù)共生成11種運(yùn)動(dòng)基本單元，每種基元對(duì)應(yīng)一個(gè)固定的控制序列（一組6根肌腱的目標(biāo)長(zhǎng)度），執(zhí)行完后機(jī)器人會(huì)落到一個(gè)新的位姿。

有了這個(gè)運(yùn)動(dòng)基元庫(kù)，路徑規(guī)劃就變成了一個(gè)離散圖搜索問(wèn)題，每個(gè)節(jié)點(diǎn)是機(jī)器人的一個(gè)位姿，每條邊是一個(gè)運(yùn)動(dòng)基元。

03.

開(kāi)環(huán)不行，閉環(huán)才行

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)比了開(kāi)環(huán)和閉環(huán)兩種控制方式的成功率。

開(kāi)環(huán)控制就是一次規(guī)劃好整條路徑，然后讓機(jī)器人按規(guī)劃執(zhí)行到底。結(jié)果在10次實(shí)驗(yàn)中，只有1次成功到達(dá)目標(biāo)，另外3次直接撞上障礙物，還有6次中途就卡住、沒(méi)能滾到終點(diǎn)。

為什么這么慘？因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)基元的實(shí)際執(zhí)行效果和模型預(yù)測(cè)總有偏差，一次偏差不大，但多次累積下來(lái)，機(jī)器人就偏到不知道哪里去了。

閉環(huán)控制就好多了。每執(zhí)行完一個(gè)運(yùn)動(dòng)基元，就重新規(guī)劃一次。相機(jī)以 7Hz 的頻率實(shí)時(shí)追蹤位姿，規(guī)劃器根據(jù)當(dāng)前位置重新計(jì)算下一步。10次實(shí)驗(yàn)中，8次成功到達(dá)目標(biāo)，2次撞到障礙物，沒(méi)有出現(xiàn)半路卡死的情況。

這種閉環(huán)控制方案規(guī)劃一次的平均耗時(shí)大約是 0.5 秒，對(duì)實(shí)時(shí)控制來(lái)說(shuō)足夠了。

04.

37cm墜落重生到跨介質(zhì)地形導(dǎo)航

張拉整體機(jī)器人最讓人興奮的特點(diǎn)是它的魯棒性。研究團(tuán)隊(duì)做了幾個(gè)“毀模型”的實(shí)驗(yàn)，非常有意思。

• 垂直跌落

機(jī)器人從一個(gè)37厘米高的臺(tái)架上執(zhí)行第一個(gè)動(dòng)作，直接滾落下來(lái)。這個(gè)高度遠(yuǎn)超過(guò)它的自身尺寸，落地后的位姿和模型預(yù)測(cè)完全不一樣。但位姿追蹤器成功捕捉到了新位置，重規(guī)劃器立刻生成了一條新路徑，機(jī)器人繼續(xù)完成任務(wù)。

• 斜坡

在一個(gè)8° 的木制斜坡上導(dǎo)航。運(yùn)動(dòng)基元是在平地上建模的，在斜坡上執(zhí)行出來(lái)的變換完全不一樣。而且斜坡的顏色還干擾了視覺(jué)追蹤，中間有一段位姿估計(jì)不太準(zhǔn)。但最終機(jī)器人還是成功翻過(guò)了斜坡，完成了整個(gè)障礙物賽道。

• 顆粒介質(zhì)

在一個(gè)裝滿(mǎn)顆粒狀介質(zhì)的沙盤(pán)里跑。機(jī)器人在沙地上的運(yùn)動(dòng)特性和平地完全不同，物理引擎的預(yù)測(cè)基本失效。但閉環(huán)控制仍然有效，每走一步就重新規(guī)劃，最終也成功到達(dá)了目標(biāo)。

• 戶(hù)外

團(tuán)隊(duì)還把機(jī)器人搬到了室外。因?yàn)槭覂?nèi)的激光雷達(dá)相機(jī)（L515）在陽(yáng)光下沒(méi)法用，他們換成了立體相機(jī)（D435），重新標(biāo)定了一下顏色濾波器的參數(shù)，然后讓機(jī)器人在草地上繞著障礙物跑了一圈，結(jié)果很成功。

此外，研究團(tuán)隊(duì)里還做了兩個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)，分析障礙物密度和環(huán)境大小對(duì)規(guī)劃的影響。

當(dāng)障礙物數(shù)量從1個(gè)增加到6個(gè)時(shí)，成功率在5個(gè)障礙物以下都是100%，到6個(gè)時(shí)降到了90%。規(guī)劃搜索的狀態(tài)數(shù)從166增加到478，但每次規(guī)劃的時(shí)間反而沒(méi)什么變化（0.85秒左右），因?yàn)橹饕挠?jì)算開(kāi)銷(xiāo)是啟發(fā)式函數(shù)，占了平均0.768秒。

當(dāng)仿真環(huán)境從4米×4米擴(kuò)大到10米×10米時(shí)，一次重規(guī)劃的時(shí)間從約2.4秒增加到近16秒。團(tuán)隊(duì)建議，在超大空間中引入中間目標(biāo)點(diǎn)或檢查點(diǎn)，把長(zhǎng)路徑拆成多段，可以有效降低計(jì)算壓力。

05.

全開(kāi)源，按圖紙可以造出一樣的

這項(xiàng)研究的一大賣(mài)點(diǎn)是可復(fù)現(xiàn)性。團(tuán)隊(duì)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)了一個(gè)開(kāi)源版本的硬件，所有設(shè)計(jì)文件（CAD）、電路圖、BOM清單、裝配說(shuō)明，以及整套R(shí)OS軟件包都可以在tensegrity.yale.edu網(wǎng)站上獲取。

更硬核的是，他們找了兩個(gè)不同的實(shí)驗(yàn)室，各自獨(dú)立照著圖紙?jiān)炝艘慌_(tái)機(jī)器人，然后跑到同一個(gè)測(cè)試場(chǎng)景里跑導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)。結(jié)果呢？都能成功完成任務(wù)，而且用的還是同一套運(yùn)動(dòng)模型，沒(méi)有針對(duì)新機(jī)器人重新做系統(tǒng)辨識(shí)。

這就說(shuō)明了兩件事：第一，這套硬件確實(shí)能復(fù)現(xiàn)；第二，閉環(huán)控制可以彌補(bǔ)不同機(jī)器人之間的個(gè)體差異。

06.

有什么用？

張拉整體機(jī)器人目前最大的應(yīng)用場(chǎng)景是極端環(huán)境下的探測(cè)，比如行星探測(cè)、災(zāi)害搜救、管道巡檢。因?yàn)樗退ぁ⑤p便、能適應(yīng)各種復(fù)雜地形。

這項(xiàng)工作的最大貢獻(xiàn)，其實(shí)是提供了一個(gè)開(kāi)源的、完整的、可復(fù)現(xiàn)的導(dǎo)航基線(xiàn)。以后其他研究者想在這個(gè)方向上前進(jìn)，不用再?gòu)牧汩_(kāi)始搭硬件、寫(xiě)控制、調(diào)參。直接用這套系統(tǒng)，然后專(zhuān)注于自己的創(chuàng)新點(diǎn)，比如動(dòng)態(tài)障礙物避障、機(jī)載感知、多機(jī)器人協(xié)作等等。

論文最后也提到了未來(lái)方向。目前假設(shè)障礙物是靜態(tài)的，下一步可以支持移動(dòng)障礙物；目前依賴(lài)外部相機(jī)，未來(lái)可以集成機(jī)載傳感器，比如UWB或深度相機(jī)，實(shí)現(xiàn)完全自主。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=11474858