山东大学宋锐：从波士顿动力到“中国大狗”，四足仿生机器人研究与思考（PPT）

　　

1 新智元原创

从10月20日起，新智元将在微信公众号（AI_era）上陆续发布2016世界人工智能大会经讲者确认后的演讲稿和PPT，敬请关注。另外，点击文末“阅读原文”，可在爱奇艺上观看大会精彩回顾。

　　 【新智元导读】 2016年10月18日的世界人工智能大会 上，山东大学机器人研究中心副主任宋锐出席并发表了题为《四足仿生机器人研究与思考 》的演讲。宋锐在演讲中介绍了四足仿生机器人的研究背景，国内国外的研究现状和技术突破，分享了山东大学机器人研究中心的研究成果，以及对机器人研究的展望与思考。

　　 点击阅读原文，可在爱奇艺观看 2016世界人工智能大会 全程回顾。

四足仿生机器人研究背景及现状

　　

　　 宋锐：大家下午好！我是山东大学的宋锐，今天来到这个会场确实有很大的压力，因为在我之前演讲的都是人工智能界的资深专家、泰斗、企业家，我是从事工程技术的研究人员，今天带来我们在做四足仿生机器人当中的分享和思考，对于仿生机器人也需要人工智能更多的算法理论进行支撑。

　　

　　 人类和自然界的动物都经过了亿万年的进化，在进化的过程中腿足成为这些动物们非常重要的移动工具，陆上的腿足（类动物），无论是山羊、北极熊还是猫，包括人类在进化过程中，由于生存环境的不同，以及他们在整个食物链当中位置的不同，从而进化出了他们各自的绝活儿。

　　

　　 比如骡马可以在复杂地形上进行可靠稳定地驮运，山羊可以适应非常崎岖的地形，虎豹在足地交互非常滑的过程中，例如在雪地环境里实现快速奔跑，这实际体现了足式运动方式在自然界的有效性。

　　

　　 今天非常抱歉，我的PPT里面的视频太大，导致不能播放，现在大部分都是静态的图片。在仿生机器人发展的过程中，根据人、动物、昆虫的启发，研究出类人的机器人，四足机器人、多足机器人等等。

　　

　　 腿足式机器人和我们现在见的比较多的特别是七八十年代轮式、履带式机器人相比，研究方法也有所不同。 腿足式机器人的研究工作可以追溯到1968年，像人工智能一样，经历了两次高峰，研究过程中大家发现，遇到了瓶颈，再往前不好走了，后面一些新的问题出现了，比如它的动态稳定性，在跳的过程中的柔顺控制，包括腿部的主动柔顺方法，在七八十年代八九十年代遇到了困难。

　　

　　 通过这些年的研究突破了这些内容之后，出现了双足、四足、六足等等足式机器人不同的发展方向，双足机器人像小的NAO还有现在非常著名的本田(双足机器人)的阿西莫（Ashimo）可以走、跑、单足跳、双足跳、手眼协调倒一杯水，美国的阿特拉斯液压机器人主要用于重载，做普通人难以做的工作。

　　

　　 从双足过渡到四足特别是多足，学习骡马甚至是虎豹，当然更难的是学羚羊，因为可以步态规划在70度以上的峭壁保持平衡的能力，大负载、高动态性、复杂环境适应能力是四足机器人研究的主要内容。

　　

　　 具体来讲，研究过程当中有很多困难，在地面滑动的时候如何保证它的稳定性以及足地交互。人脚在接触地面的时候有一个过程，有一个感知过程，机器人也是这样，不是一个简单的位置规划，除此之外还有一些跌倒爬起等的难题。还有在强干扰下的Big Dog可以保持四足稳定。

　　

　　 从传统的控制方法角度去考虑还有几个科学问题，一个足地交互，我们如何来适应不同的路面，甚至在松软情况下、泥泞情况下、滑动情况下、不平整情况下在落脚的那一刻极短时间内，如何保证这个问题的快速识别。对于一个复杂的机器人系统，有16个自由度、20个自由度，如何在很短的一个步态周期周期里对这么多自由度的控制对象进行快速自适应的控制。

　　

　　 除此之外，还有一些稳定性判断等等都是很传统的控制问题。现在我们用传统的方式来解决，比如用PID、自适应控制等基于模型的方法来研究控制，实现高动态、高性能、高复杂性。以上是四足机器人的研究背景和研究内容。

四足仿生机器人国际研究成果

　　

　　 从世界上来看，四足机器人的研究首先是美国引领了这个过程。首先Raibert在卡内梅隆大学做了一条腿， 后来跑到俄亥俄州立大学做了一个四足机器人KOLT [L1] ，后来他到MIT后继续进行腿足式机器人的研究工作，后来在DARPA的支持下2004年起从事波士顿动力的第一代Big Dog研发工作，波士顿动力的视频放到Youtube之后，在世界上引起轰动，引起四足机器人或者腿足式机器人又一次研究的热潮。当然Big Dog在2004年之后陆续对四足机器人的研究进行了非常深入的挖掘。比如他们研制出了LS3这种重负载的机器人，研制了Cheetah能快速奔跑。但是由于液压系统噪声过大，从液压的动力走向电动的波士顿动力Spot机器人，前不久SpotMini机器人风靡微信圈，不断被踹倒又起来做花式舞步，非常不错。

　　

　　 除了美国之外，日本对于四足机器人的研究也是比较早的，除了索尼的AIBO，属于最早利用动物行为仿生来做高等级儿童玩具的企业，几千元甚至过万人民币。还有特种领域东芝做出来福岛探索者，还有TekkenIV，还有对盲人导航的NSK机器人。

　　

　　 日本机器人的特点是大部分用电驱动，除此之外还有韩国和欧洲的研究成果，比如西班牙电驱动机器人有点像螃蟹，还有韩国做的液压（四足）机器人的工作。最近网上非常火的苏黎士联邦理工（ETH）做的机器人，突破了纯粹的仿生，四条腿可以360度旋转，除了正常的攀爬，遇到非常大的坡或者极端环境的时候可以绕一圈360度旋转。ETH机器人是在意大利技术研究院（HyQ机器人）的基础上做的，他们买了一台机器人HyQ，在四足领域也是非常有名的平台。

　　

　　 接下来我们重点看一下这两个非常有名的平台，一个是波士顿动力的成果，最早MIT的四足机器人，Trot步态，Pace步态，Bound步态像虎豹跑跳。

　　

　　 波士顿动力之后在04年第一代的波士顿动力Big Dog研发完成，06年播出视频，它可以上25度坡，下35度坡。25度坡现在国内机器人都能实现，但35度坡难度确实比较大。08年实现了领航员模式，到了2010年实现了自主导航，用可摇动的激光雷达（Lydar）平台实现环境的感知自主导航。2010年LS3问世，可以驮150公斤，是重载机器人。从四足角度来讲更实用，Big Dog只是一个尝试。2013年BigDog加了一个机械臂，静态环境下机械臂能抓取砖头水泥块，通过四足维持整个系统的平衡，水泥块甩出去的一刹那保持动态的稳定性和平衡是非常不容易的。这是波士顿动力的发展（历程）。

　　

　　 Cheetah在训练杆的帮助下在室内跑到40几公里，26迈的时速。这是人类腿足式的平台第一次突破20迈/小时，但只能在实验室里面跑。到了WildCat的时候，实现了室外动力源的集成以及快跑，超过人类跑百米的世界冠军的速度。最新的研究成果就是刚才说的Spotmini，小，可以在室内安静跑，离服务机器人又近了一步。

　　

　　 LS3和它的参数，Wild Cat的参数。（图示）

　　

　　 另外一个研究机构意大利技术研究院，2007年开始研发，它的负责人叫Semini，他们起始于一条腿的研发，而波士顿动力是更倾向于对于行为学研发。

　　

　　 他们从一条腿开始研究，体现欧洲人的风格，（2015年）在西雅图的ICRA他们也专门去展览，并且出了一系列的单元产品，比如做得非常精致小的油缸(液压缸)、小的控制器甚至实现腿足协调一整套的解决方案。

　　

　　 他们的发展速度很快，最早HyQ1.0，后来HyQ1.1，采取主动柔顺。Big Dog有一个被动弹性，它完全靠液压控制来模拟软着陆，整个缸体都是硬的，这是主动柔顺一个非常好的体现。

　　

　　 后来出了HyQ1.2，已经可以看出它产业化的趋势，后来当出现HyQ1.3，整套系统就很完善了，几乎可以跟波士顿动力的成果媲美。

　　

　　

　　 当时的苏黎士理工订购了一台HyQ Blue，现在最新的是HyQ2Max完全电驱动的平台，和苏黎士理工的机器人非常像，它的关节如果不加限制其实也可以360度转。Semini未来的计划，首先在HyQ2加了一个臂，远期目标是加两个臂，从自重负重比的角度来讲现在不太好说到底是多这个臂是多了负载还是什么，他坚持认为加两个臂会更好。

　　

　　

　　

　　

　　 国内上海交大、哈工大、国防科技大、北理工都有非常好的研究成果，此次国内研究真正说起点是2011年国家863“十二五”主体项目的设立，一共列了七个课题四个项目，后来在2013年完成了验收，后来863又给了第二轮支持，在863支持之后，就出现了美国的LS3在太平洋一个岛上进行联合军演的视频，军方对这个开始感兴趣，有了今年的无人系统挑战赛里面的四足项目，具体的数据不方便公开。这是国内四足机器人发展的情况。

山东大学机器人研究中心研究成果

　　

　　 我们研究的内容，我们也跟Semini一样对一个腿进行研究，我们这个腿在落下的过程中只是做一个变刚度控制，给它设定一个刚度，让它硬的时候可以硬一点，从高处落下来逐渐实现软着陆的特征。更深层次的问题是如何把变刚度的用法跟用户行为对应起来，这个是很难的事情，不是一个严谨的数学模型，应该是对行为类似于应用到AI类的算法才能解答这个问题。

　　

　　 平衡控制：当受到侧向冲击，整体做一个平衡的控制。

　　

　　 还有复杂地形的控制，包括雪地，包括大的陡坡还有滑动的情况。对于复杂地形的适应，我认为应该也不是一个固定模式，我们现在给它的规律，实际在测试过程中还是遇到很多问题的。

　　

　　

　　 你的模型并不能覆盖所有的情况，这就导致了我们总是有解决不了或者解决不好的问题。（我们的机器人）还可以坐一个人去控制它，我们也实现了具有避障和领航员模式，领航员在前面走，遇到障碍物可以自己躲开。

　　

　　

　　 还有静态攀爬，我们的爬坡做到接近30度，BigDog35度是一个很难的坡度。液压动力虽然功率密度大，但是噪声很大，我们用单缸发动机，这个狗还没看见先听见它的声了，在军事上想做侦查，以及想做日常的导游服务甚至驮运服务这是很痛苦的事，噪音大，我们都得戴耳罩。

　　

　　 另外我们也开发电驱动小的平台，最早是本科毕业设计的课题，经过两届三届的毕业设计，后来成立一个公司来做这个事。

　　

　　 动物的行为可以模拟出来，有静步态、Tro步态，Pace步态，Bound步态，可以跑得很快，也可以打滚翻起来，大家可能从外面看到。最早大家很兴奋，我们在一起讨论，我们既然能把它的行为模仿出来，那么我们能不能把它具有一些狗的特性，而不是仅有狗的动作。我们一开始非常兴奋，觉得好像它如果模拟一个小狗，那么能跟人交流该多好。

　　

　　 但是实际上我们在做的过程中发现，这个真的是无比困难。我们把这些复杂的动作编辑起来并不难，难就难在我们怎么知道一条真的狗在什么情况下做出这样的反应或者这样的动作，当然我们也集成了像讯飞、Face++等人机交互的技术，做的结果特别卡通。如果说真的有好的方法能够实现我们的动作更像一条真的小狗的时候，那将是非常令人激动的事情。

四足仿生机器人展望与思考

　　

　　 仿生机器人的思考（仿生机器人研究）本身是交叉学科的内容，现在材料学的成果，比如人造肌肉等一些成果，是不是能替代。现在无论用发动机还是用电机都遇到了瓶颈，是不是有新的作动方式代替传统的作动方式。

　　

　　

　　

　　

　　 当然现在我们并不是空谈，石墨烯研究，光敏反应特性从原理上有人能够论证出这个东西它如何去模仿肌肉，实现作动。但是光有这个原理还不行，我们如何把这些新的原理用在这上面，就需要我们的控制的东西，甚至AI的东西去处理。有了新的液态金属，可以实现自组织，受控发育或者可控发育，这种新的组织方式如果说一旦能加入智能的元素进去的话，那么它肯定会很大推动机器人特别是仿生机器人的发展。

　　

　　

　　 还有一个方向就是模块化自重构的机构，国内著名的机器人教授田苗老师就提过，我们机器人要走模块化的路子，其实几十年前包括德国、美国很多人走这个路子。自重构真的能实现吗？它的实现依赖于什么？如何能让每个小的模块，（甚至）成百上千个小的模块（的自组织），这不是一个简单的算法，自己组成（机器人机构）。 我们都看过《超能陆战队》成千上万个模块组织起来的可变形的机器人，每个模块都是有智能的，它们之间是什么关系？它们之间应该用什么方法来控制？它们之间应该怎么样进化？这个是AI的问题。

　　

　　

　　 我们现在可控的液态金属技术有了发展，十几年以前《终结者2》液态金属机器人的概念现在已经有了苗头，放到材料学里面就是液态金属，像《审判日》把芯片结合起来就是机器人。

　　 相信在未来，随着AI的发展，随着交叉学科、新材料、新原理的出现，一定将推动仿生机器人进一步的发展。谢谢！

　　

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