秒杀波士顿动力狗，MIT猎豹机器人闭着眼跳桌狂奔

机器人领域又一大突破：MIT最新研发的第三代猎豹机器人，不依靠视觉和任何外部传感器，全凭控制算法，漂亮地纵身飞跃上桌，还能轻松爬上满是障碍物的楼梯，在突然被猛推或猛拉时迅速恢复平衡。这样的机械狗，你要不要也来一只？

说到猎豹机器人，你可能想到了波士顿动力的这个：

是的，被誉为最快的机器人，波士顿动力的猎豹跑起来你连它的腿都看不清。

不过，还有一款猎豹机器人，同样乃至更为出色。那就是MIT的猎豹机器人。

最新研发的第三代猎豹机器人（Cheetah 3）是约90磅重的四足机器人，体型大约有一只成年拉布拉多犬那么大。

就是不喜欢静静地照张相

猎豹机器人从第 1 代开始便表现十分惊艳：它能自主跨越障碍物、实现每小时30 英里（约 48 公里）的高速奔跑。

由于采用的是腿式，而不是轮子，猎豹3能更好地在崎岖地形行走，它的稳定性十分可靠，甚至能依靠三只腿保持平衡。

三只脚就能保持平衡

而这次升级中，它被有意设计成不需依赖摄像头或任何外部传感器就能完成所有这些任务。它能灵活地“感觉”周围的环境，工程师们称之为“盲眼运动”（blind locomotion），就像人能穿过黑漆漆的房间一样。

“机器人应该能够处理各种意想不到的行为，而不用过多依赖视觉。”猎豹3的设计师、MIT机械工程学副教授Sangbae Kim说：“视觉可能会有噪音，会有些不准确，有时甚至完全不可用。如果太过依赖视觉，机器人必须非常精确地定位，导致行动很慢。因此，我们希望机器人更多地依赖触觉信息。这样，它可以在快速移动的同时处理意外的障碍。

研究人员将于10月份在马德里举行的智能机器人国际会议上展示这款机器人的无视觉能力。除了无需视觉的移动之外，该团队还将展示机器人升级后的硬件，包括与前一代的猎豹2相比更广泛的运动范围，并允许机器人能够前后伸展，从一边向另一边扭转，就像一只准备扑向猎物的猫一样。

在接下来的几年里，Kim想让这款机器人执行由于太过危险而导致人类无法执行、或人类难以接近的任务。

“猎豹3被设计来执行各种各样的任务，比如电站检查，这些任务涉及各种地形条件，包括楼梯、路缘和布满障碍物的地面。”Kim说：“我认为有非常多的场合，我们会想让机器人代替人类去完成简单的任务。”通过远程控制机器人，可以更安全地完成危险、肮脏和困难的工作。

接触检测算法：无需视觉，飞跃上桌，平稳降落

猎豹3能够无需视觉地爬上楼梯，穿过崎岖不平的地形，并且在遇到意想不到的外力时能够迅速恢复平衡，这都要归功于Kim团队开发的两种新算法：接触检测算法（contact detection algorithm）和模型预测控制算法（model-predictive control algorithm）。

接触检测算法帮助机器人确定某只腿从在空中摆动切换到踏上地面的最佳时刻。例如，如果机器人踩在一根细细的树枝上，而不是踩在坚硬沉重的石头上，它会采取怎样的反应——是继续迈着步子走过去，还是向后退屈一下腿——可以决定它是否能保持平衡。

“当涉及到从空中到地面的切换时，切换的动作必须要做得非常好，”Kim说：“这个算法的真正意义在于，确定‘何时才是安全的落脚时间点?’”

飞身上桌，腾空高度近1米，平稳落地

接触检测算法帮助机器人确定在腿的摆动踩地之间转换的最佳时间点，它要对每只腿连续地计算三种可能性：腿与地面接触的概率，腿撞到地面并产生力的概率，以及腿在中间发生摆动的概率。该算法基于来自陀螺仪、加速度计和腿部关节位置的数据来计算这些概率，这些数据记录了腿部相对于地面的角度和高度。

例如，如果机器人意外地踩到一块木头上，它的身体会突然倾斜，从而改变了机器人相对于地面的角度和高度。这些数据会立即被用于计算每只腿的上述三个概率，算法将结合估计每条腿是否应该向下压地，还是应该抬起来并分开以保持平衡——所有这些都是在机器人没有视觉的情况下进行的。

不依靠视觉爬楼梯，纯靠算法维持平衡

“如果人类闭上眼睛向前迈出一步，我们会对地面可能在哪里有一个心理模型，并且可以为此做好准备。但我们同时也依赖于触摸地面的感觉。”Kim说：“对猎豹3机器人我们做的是类似的事情，将多个（来源）信息结合起来，以确定切换的时间。”

研究人员在实验中测试了该算法：让猎豹3在实验室的跑步机上小跑，以及爬楼梯。两个表面都随意散落着一些物体，例如木块和胶带卷。

“它不知道每个台阶的高度，也不知道楼梯上有障碍物，但它只是尽力在不失去平衡的情况下艰难前行，”Kim说，“如果没有这个算法，机器人非常不稳定，很容易摔下来。”

模型预测算法：任你怎么踹怎么踢都不倒

猎豹3的这种无需视力的运动能力也部分归功于模型预测控制算法，该算法可以预测某条腿在踏出一步后应该施加多大的力。

Cheetah 3卓越的平衡性，就是推不倒

“接触检测算法会告诉你，‘现在是在地面上施加力的时候了，’”Kim说，“但一旦接触到地面时，你需要马上计算要施加多大的力，这样你才能以正确的方式移动身体。”

当任何一只腿接触到地面并施加了特定大小的力，模型预测控制算法会马上计算在未来的半秒内机器人的身体和腿应该处于什么位置。

Kim说：“比方说加入有人从侧边踢了机器人一脚，当脚已经接触到地面时，算法就要决定‘我该如何确定脚要施加的力？因为左边有一个不想要的速度，所以我得对相反的方向施加一个力来消灭那个速度。如果我向相反方向施加100牛顿的力，那么半秒后会发生什么?’”

该算法被设计成每50毫秒对每条腿进行一次计算（或每秒计算20次）。在实验中，研究人员在机器人在跑步机上小跑时用脚踢和用力拉扯，并在它爬上满是障碍物的楼梯时用皮带猛拽。他们发现，模型预测算法使机器人能够快速产生反作用力，以恢复平衡并继续前进，而不会朝相反的方向摔倒。

Kim说：“归功于这种预测控制，机器人能够在地面上施加正确的力，再加上接触检测算法，每一次接触都非常迅速而且安全。”

拉也拉不到

该团队已经为机器人添加了摄像头，以便为机器人提供周围环境的视觉反馈。这将有助于机器人绘制大环境的地图，并使机器人在面对较大的障碍物，例如门和墙时先在视觉上检测到。但目前，研究团队正在努力进一步改进机器人的无视觉移动能力。

“我们想先做一个不需视觉的很好的控制器，”Kim说，“当我们为它增加视觉能力，即使可能反馈的是错误的信息，腿也应该能够处理（障碍）。因为如果它踩到了摄像机看不到的东西怎么办？它要怎样行动？这就是盲眼运动的作用。我们不想太过相信自己的视觉。”

这项研究部分得到了Naver，丰田研究所，富士康和空军科学研究办公室的支持。

最后，看一下MIT的第一代猎豹机器人。那时候它的体型更大，但奔跑速度和跨越障碍物的能力同样出色。