usdt钱包支付（www.caibao.it）：对于有腿机器人来说，轮子比脚好？

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只管我们喜欢连续谈论仿生机器人（我们也确实一直在谈论它们），但有些事情大自然还没有完全弄清楚。轮子似乎就是其中的一种，而有些动物确实会转动，并以此为基础激发了机器人的灵感，但在自然界中，在微观层面上找不到真正的轮子运动。当人类发现轮子有多有用时，我们（作者，以下简称我）也会实验把轮子绑在我们的脚上，以使我们在特定条件下的运动更有用。不外这种方式似乎并没有连续很长时间，由于机器人正迅速变得比我们预期的加倍熟练地使用轮子。

穿旱冰鞋的人和驱动轮上的机器人的要害区别在于，若是设计适合，机器人可以以我们永远无法突破的细微差别来控制车轮。我们已经在波士顿动力公司的Handle上看到了这一点，只管到现在为止，Handle似乎没有充分利用它也有腿这一事实。为了明白为什么轮子和腿在一起会改变机器人的机动性，我们可以看看ANYmal，它将四条腿和四个轮子无缝地连系在一起，辅助它完成每一个动作。

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真正酷的是，ANYmal是一个最佳的夹杂步态，这是向夹杂动力的转动和腿的步进。它是“瞎”的，没有任何相机或激光雷达的输入，只是凭据车轮下面的地形感受。你可以看到它是如何在转动和步进之间无缝过渡的，甚至是中心的步幅，基于轮子运动在每条腿上的效用。总的来说，这使得ANYmal移动更快，而不降低其处置挑战性地形的能力，而且降低了运输成本，由于转动比步行更有用。

更多细节，我们采访了ETH Zurich的Marko Bjelonic。

Q

IEEE Spectrum：是否有某些地形使这些ANYmal的步态转换稀奇具有挑战性？

Marko Bjelonic：非周期步态序列（aperiodic gait）是通过运动腿工具自动形成的，而不需要预先界说步态计时。凭据机器人现在的情形，每只腿都可以在合适的时间离地时自行推理。我们的方式在崎岖的地形下事情得很好，然则对于更大的障碍物，例如楼梯，照样很有挑战性的。

Q

你以为整合传感器来识别地形对ANYmal的能力有多大影响？

我们研发的版本仅基于本体感受信号，即没有地形感知用于基于感知环境举行步态转换。我们很惊讶这个框架在平展和不平的地形上已经事情得很好了。然而，我们现在正在研究一个扩展，它思量了机器人计划步进序列的前方地形。这种全地形反馈扩展还能够处置更大的障碍物，如楼梯。