最近，加州大學伯克利分校和卡內基梅隆大學，展示了ATRIAS足式機器人能夠在隨機變換的障礙地形中行走的過程：盡管踏腳石高度和之間的寬度隨機變化，但ATRIAS可以像人類一樣行走，完美跨越。

與人類及大多數陸地動物一樣，腿（足）式機器人需要能夠在崎嶇的地形上移動，以便在災難響應、搜索和救援等應用中發揮作用。

然而，設計能夠處理離散立足點（像碎石或踏腳石）的控制算法是具有挑戰性的，因為這對腳的放置有嚴格的約束，并且這些系統的運動是由復雜的動力學方程控制的。

加州大學伯克利分校和卡內基梅隆大學的實驗室通過利用最佳和非線性控制系統的新進展，展示了ATRIAS機器人在踏腳石上行走的動態過程，即使這些踏腳石和它們的高度之間的距離是隨機變化的，ATRIAS機器人可以像人類一樣行走，完美跨越。

“一步一個腳印”：雙足機器人成功實現了在步長和步高同時變化中行走

加州大學伯克利分校的Hybrid Robotics Group一直致力于為高自由度雙足機器人開發正式的控制框架，這種框架不僅能保證在離散地形上精確的步進位置，而且還能對不確定性和外部力量進行建模。這些方法獨立于特定的機器人本身，并已經在各種機器人的模型上，包括RABBIT、ATRIAS和DURUS，進行了（模擬）測試。

此外，這些機器人并不提前“知道”地形會是什么樣子，只有下一步的位置才會顯示給機器人，這個場景能夠很好地描述機器人在現實世界中可能遇到的情況。

團隊通過ATRIAS雙足機器人平臺上對控制算法進行了實驗測試，它能夠在隨機變化的離散地形上實現動態步行，步長在30到65厘米之間變化，步高需要向上/向下22厘米，同時保持0.6米/秒的平均步行速度。

研究團隊認為，這是第一次演示了雙足機器人在步長和步高同時變化時成功動態行走。

為什么離散行走在機器人中如此困難？

首先，雙足機器人是高度自由的系統，其運動由復雜的非線性微分方程控制，這些方程捕獲了地面相互作用的混合動力：機器人必須通過不斷地與周圍環境進行接觸來與環境互動。

此外，團隊使用的機器人，比如ATRIAS，是欠驅動的（underactuated），這意味著機器人的腳踝沒有驅動器，只有定點腳。這相當于踩著墊腳石或者踩著高蹺爬著樓梯，保持平衡的唯一方法就是一直走下去。

踏腳石也嚴格限制了腳的放置，而現實世界中這些墊腳石也可能會倒塌。此外，機器人必須在其他物理限制范圍內工作，如電機扭矩限制和摩擦力（機器人不能滑動）。所有這些限制相互作用，使得控制設計過程變得非常重要。

踏腳石問題（stepping-stones problem）已經得到廣泛研究，在Valkyrie和ATLAS等機器人上取得了令人印象深刻的成果。

該團隊研究的不同之處在于，他們允許動態行走而不是機器人傾向于使用的較慢的準靜態運動。通過對系統動力學中的非線性進行推理，并利用最優和非線性控制技術的最新進展，可以以簡單緊湊的形式指定控制目標和期望的機器人行為，同時提供正式的穩定性和安全性保證。這意味著，機器人可以在離散的地形上行走，而不會滑倒或摔倒。

未來：有望研發完全自主系統

團隊的機器人目前是“盲人”，需要提供關于它周圍環境的信息，比如下一個踏腳石的位置。團隊現在正致力于集成計算機視覺算法，包括深度分割（depth segmentation）和控制器的深度學習。這將允許機器人對周圍環境進行推理，從而開發出一個完全自主的系統。隨著一個新機器人Cassie的即將抵達伯克利，團隊計劃將實驗結果擴展到在真實世界的踏腳石上進行3D行走。

從長遠來看，這項研究將有助于雙足機器人在室內環境（如樓梯和狹窄的走廊）以及室外環境（如樹林小路）中自主導航。研究的關鍵部分包括安全性、魯棒性和敏捷性，即希望機器人能夠在“正確”的位置上行走，以防止它們墜落，同時對意想不到的力量和干擾保持強大的魯棒性。

這種技術潛在的應用有很多：在搜索和救援中，可以部署自動人形機器人而不是人類救援人員；幫助探索其他行星上的未知區域，或在家中作為個人機器人。此外，兩足機器人開發的方法也可以轉化為增強人類的機器人設備，比如下肢外骨骼。