原文起源：www.liebertpub.com

作者：Rieffel John、 Mouret Jean-Baptiste

「雷克世界」編譯：嗯~是阿童木呀、EVA

導語：在天然界中，有些生物體具有優越的柔嫩性和彈性，緣由是它們可以或許將軟組織和堅固的骨骼環繞糾纏在一路。而假如將這類靈巧性于彈性付與機械人，可否處理傳統剛性機械人的局限性？比來，迷信家們提出了一種易于拆卸的基于張拉全體（tensegrity）的軟體機械人，它具有高度靜態的活動步態，并在面臨物理毀傷的情形下表示出構造和行動的彈性。

生物體將柔嫩的（例如，肌肉）和堅固的（如骨骼）資料環繞糾纏在一路，付與它們在傳統剛性機械人（rigid robot）中平日缺少的那種固有的靈巧性和彈性。軟體機械人的新興范疇追求應用這些雷同的特征來發明具有彈性的機械。但是，軟資料的性質給設計、建造和掌握方面都帶來了相當年夜的挑釁——直到如今，軟體機械人的絕年夜多半步態都是經由過程試驗的試錯法（trial-and-error）來手動設計的。本文引見了一種易于拆卸的基于張拉全體（tensegrity）的軟體機械人，它具有高度靜態的活動步態，并在面臨物理毀傷的情形下表示出構造和行動的彈性。這是經由過程應用一種機械進修算法而完成的，該算法可以或許用起碼的物理實驗來發明有用的步態。這些成果進一步證明了軟體機械人的辦法，該辦法試牟利用龐雜的資料動力學的互相感化來發生年夜量的靜態行動。

與機械分歧的是，植物表示出了極年夜的彈性，其部門緣由是它們將在軟組織和堅固的骨骼環繞糾纏在一路。在天然界中，這類柔嫩性激發了一些應用了軟系統統動力學的使人注視的行動。例如，章魚可以或許自順應地用“關節”塑造他們的四肢，以履行有用的抓握。水母應用它們固有的彈性，在泅水時主動地恢復能量。煙草天蛾毛蟲（Manduca sexta caterpillar）有一種具有相似于“內臟活動活塞（visceral-locomotory piston）”感化的中腸，它在四周的軟組織之進步行前向滑動，在任何可見的內部變更之前，將它的重心停止前向挪動。

圖1：我們的軟體張拉全體機械人的概念。（A）第一個涌現于藝術品中的張拉全體構造，與Kenneth Snelson的雕塑一路涌現。（B）它們后來被用于修建，例如Kurilpa橋（澳年夜利亞布里斯班）。（C）比來，張拉全體被以為是活細胞機械轉導的優越模子。（D）我們的張拉全體機械人基于碳撐桿和彈簧。它由三個振動器（粘在三個支柱上）驅動，其頻率經由過程試錯進修算法（資料和辦法）停止主動調劑。（E）得益于張拉全體構造和彈簧的服從性，我們的機械人在變形時會堅持其完全性并彈回初始情勢。

從天然世界中取得靈感，軟體機械人范疇追求經由過程應用合適、靈巧和具有彈性的資料來處理傳統剛性機械人的一些局限性。例如，Trimmer等人應用外形記憶合金微線圈驅動（shape memory alloy microcoil actuation）從硅橡膠中構建軟體機械人，它可以以受掌握的方法遲緩匍匐，或許以不受掌握的彈道方法轉動。與此相似，Whitesides等人的研討應用了氣動充氣（pneumatic inflation）來發生遲緩、靜態穩固的匍匐活動，和疾速、但受掌握較少的觸手式抓取器（tentacle-like gripper）、由熄滅驅動的跳線和一個自力的微流體“章魚機械人（octobot）”。

雖然軟資料機械人有其長處，但它們很難經由過程慣例辦法停止掌握。它們是實質上具有沒有限的自在度的高維靜態體系。供給其吸引力的彈性和可變形性是以共振和組件之間的慎密靜態耦合為價值的，這些機能在傳統機械人設計的工程辦法中常常被防止，或許至多被克制。這類龐雜性消除了很多傳統的活動學和逆動力學辦法對機械人所應用的掌握。

圖2：一切前提的機能設置裝備擺設文件。

是以，到今朝為止，年夜多半軟體機械人的活動步態都是經由過程試驗的試錯法來手動開辟的。這一進程既具有挑釁性也耗時，特別是在追求充足應用軟體機制的靜態龐雜性時。主要的是，這個手動進程也阻攔了這些機械人在情況變更時調劑其掌握戰略，例如當它們碰到意想不到的地形時，或許當它們遭到物理破壞時。

在本研討中，我們引見了一種基于由振動驅動的張拉全體構造的新型軟體機械人。像很多其他軟體機械人一樣，這個張拉全體機械人具有彈性，而且當遭到攪擾或壓碎時可以或許抵御破壞。但是，與其他軟體機械人分歧的是，這類特別的模塊化張拉全體機械人易于構建，易于掌握，并且，因為采取了一種數據高效的強化進修算法，它可以主動發明若何挪動，并在受損時疾速從新進修和調劑其行動。

振動是一種日趨通用的主動化體系無傳感器把持和掌握辦法。例如，Rezik等人開辟了一個由振動驅動的立體機械手，可以或許對小部件停止年夜范圍的散布式立體掌握。在挪動機械人中，由成對振動機電驅動的粘滑磨擦活動（stick-and-slip frictional motion）曾經被運用于各類挪動機械人中。平日，這些辦法應用試驗獲得的手工調諧頻率（hand-tuned frequency）來生成活動，應用兩種電念頭轉速的線性插值來膩滑地生成一系列行動。基于振動的活動辦法的一個缺陷是，這類類型的振動即便在假定完整分歧的外面時也會惹起弗成猜測的活動，，這對建模和仿真提出挑釁。

張拉全體是絕對簡略的機械體系，由很多剛性元件（支柱）構成，經由過程拉伸元件（電纜或彈簧）銜接其端點，并經由過程預應力（prestress forces）的協同互相感化堅持穩固（圖1A-C）。除工程學以外，張拉全體的性質曾經在天然界的各個標準上得以展示出來，從人類手臂的腱網（tendinous network）到活細胞的力學轉導。在每種尺寸上，張拉全體構造都表示出兩個風趣的特點：它們具有使人印象深入的強度與分量比，且它們在構造上具有魯棒性并可以或許在變形的情形下堅持穩固。另外，與很多其他軟體機械人（soft robot）分歧的是，張拉全體構造自己是模塊化的（僅由支柱和彈簧組成），是以絕對輕易構建。它們異常簡略，可以作為嬰兒玩具，并以兒童運動用書為特點，但足夠龐雜，可作為下一代美國國度航空航天局行星遨游車的基本。

圖3：機械人破壞的試驗。（A）破壞的機械人，正如圖1中所展現的那樣一個彈簧從機械人身上斷開銜接。（B）30次實驗后的活動速度。中間標志是中位數，框的邊沿是第25和第75百分位數（IQR），晶須對應于規模，晶須（whisker）外的點被以為是異常值（這對應于“四分位間規矩”）。每一個前提都應用20次自力的算法停止測試。

關于張拉全體機械人來講，最多見的掌握辦法是遲緩地轉變支柱和/或纜索的長度，惹起年夜范圍的準靜態（而非靜態）構造變形，這反過去又使機械人經由過程翻騰和轉動停止挪動。由于他們以為這類構造在全部活動進程中絕對較硬，所以這類掌握戰略不合適于更加和婉的軟張拉全體機械人。別的，它們會招致活動速度變慢。

比來，研討人員開端研討關于張拉全體機械人掌握的更多動力學辦法。Bliss等人曾經應用中間形式生成器（CPG）來發生模仿的非挪動式張拉全體構造的共振夾帶（resonance entrainment）。Mirletz等人曾經應用CPG在模仿的基于張拉全體脊柱的機械人中發生目的導向的行動。然則，這些盡力不管何等有價值，都是在模仿情況中發生的，而且還沒有勝利地遷徙到真實世界的機械人中。正如Mirletz等人所指出的那樣，張拉全體的靜態行動高度依附于它們互相感化的基底——這意味著在模仿情況中所開辟的成果紛歧定可以簡略地遷徙到真實的機械人上（在退化機械人學（Evolutionary Robotics）中，這被稱為“實際差距”）。

比來，Böhm和Zimmermann開辟了一種由單一震撼電磁鐵驅動的，啟示于張拉全體的機械人。固然這類機械人不是純潔的張拉全體（它剛性地銜接了多個線性支柱），但它可以或許經由過程轉變振蕩器的頻率在前向和反向挪動之間停止切換。別的，迷信家門曾經提出將振舉措為一種掌握更加柔嫩的機械人的手腕。

圖4：張拉全體機械人的無窮制版本。

在本文中，我們摸索了一個假定，即實際世界的軟張拉全體機械人的固有共振和靜態龐雜性可以被有用地加以應用（而不是被克制），而且，假如獲得恰當的鼓勵，它便可以發生共識，從而使機械人履行階梯狀（step-like）圖案，從而使其可以或許活動。為了驗證這一假定，并證實軟張拉全體機械人的潛力，我們設計了一個口袋年夜小的軟張拉全體機械人，該機械人的參數被調劑為最年夜限制的共振，其目的是在平展地形上盡量快地停止挪動。為了找到適合的振動頻率，我們為機械人裝備了數據有用的重復實驗算法，該算法還使得它可以或許在須要時停止調劑。

軟張拉全體機械人具有很高的回復復興性，易于用現有技巧停止組裝，而且可以使用便宜資料停止制作。總之，振動式軟張拉全體機械人將軟體機械人技巧的年夜部門龐雜性（構建和驅動軟構造）從新塑形成一類更加簡略的機械人（易于構建和驅動），同時堅持軟體機械人的很多具有吸引力的特點，例如，彈性和可變形性。得益于進修算法，我們的原型可以完成年夜于10 cm / s的活動速度（每秒年夜于一個身材長度），并在小于30次實驗中進修新的步法，從而使其可以順應毀傷或新情形。據我們所知，這使其成為最快的軟體機械人之一。我們的軟張拉全體機械人完成了這類速度，由于它們奇特天時用了張拉全體構造的靈巧性和共振性。以這類方法發明應用靈巧性和共振的辦法，為將來的張拉全體構造開拓了新的研討門路，特殊是當機械設計可以與主動辨認若何掌握共振的機械進修算法聯合時，更是如斯。

整體而言，得益于促動器（振動器）、構造（彈簧和支柱）和情況（空中）之間的龐雜互相感化，我們的柔張拉全體機械人得以挪動。這類緊迫行動在所表現的智能實際中占領焦點地位，這注解假如我們勉勵身材與“精力”之間的這類深度耦合——此處指掌握器，我們將取得更好更加真切的機械人。但是，正如本文所展現的那樣，試錯法進修算法為發明這些緊迫行動供給了一種強無力的可行辦法。