機器人，要還是不要?這個特別的系列探索人類和機器之間不斷進化的關(guān)系，研究機器人、人工智能和自動化對我們的工作和生活產(chǎn)生的影響。

波士頓動力公司的智能機器人利用的是復雜的計算機視覺，但麻省理工學院的第三代獵豹機器人卻采用了與之不同的策略。

麻省理工學院研發(fā)的第三代無視覺獵豹機器人，重達80磅，體型約有一只拉布拉多犬那么大，可以在不使用攝像機或環(huán)境傳感器的情況下在漆黑的房間里穿行，或者爬上一段有障礙物的樓梯。它依靠的是工程師們所說的“盲眼運動”(blind locomotion)——也就是它的機器人腿的反饋，以及它在黑暗中穿行時所需要的基于算法的平衡感。

麻省理工學院機械工程學副教授Sangbae Kim在今天的新聞發(fā)布會上說：“機器人應該能夠在不過度依賴視覺系統(tǒng)的情況下處理許多意想不到的行為。”

Kim說：“視覺可能會有噪音，會有些不準確，有時甚至完全不可用。如果太過依賴視覺，機器人必須非常精確地定位，這會導致它行動很慢。因此，我們希望機器人更多地依賴觸覺信息。這樣，它可以在快速移動的同時處理意外的障礙。”

該策略非常適合機器人在災難區(qū)域或其他危險環(huán)境中進行活動。

Kim說：“第三代獵豹機器人的設(shè)計目的是做各種各樣的任務，這些任務涉及各種各樣的地形條件，包括樓梯、路緣和布滿障礙物的地面。我認為在非常多的場合中，我們會想讓機器人代替人類去完成簡單的任務。通過遠程控制機器人去更安全地完成危險、骯臟和困難的工作。”

Kim的團隊為無視覺系統(tǒng)的獵豹機器人開發(fā)了兩種新型算法。

接觸檢測算法幫助機器人確定在腿的擺動與踩地之間轉(zhuǎn)換的最佳時間點，這取決于它在觸地時感受到的障礙物。該算法基于來自陀螺儀、加速度計和腿部關(guān)節(jié)位置的數(shù)據(jù)來計算這些概率。

Kim解釋說：“如果人類閉上眼睛向前邁出一步，我們會對地面可能在哪里有一個心理模型，并且可以為此做好準備。但我們同時也依賴于觸摸地面的感覺。對第三代獵豹機器人我們做的是類似的事情，將多個來源的信息結(jié)合起來，以確定切換的時間。”

研究人員在實驗中測試了該算法：讓第三代獵豹機器人在實驗室的跑步機上小跑，以及爬樓梯。兩個表面都隨意散落著一些物體，例如木塊和膠帶卷。

與此同時，一種模型預測控制算法，就是當任何一只腿接觸到地面并施加了特定大小的力，模型預測控制算法會馬上計算在未來的半秒內(nèi)，機器人的身體和腿應該處于什么位置。

Kim說：“比方說加入有人從側(cè)邊踢了機器人一腳，當機器人的腳已經(jīng)接觸到地面時，算法就要決定‘我該如何確定腳要施加的力?因為左邊有一個阻礙我的速度，所以我得對相反的方向施加一個力來消滅那個速度。如果我向相反方向施加100牛頓的力，那么半秒后會發(fā)生什么?’”

預測算法每一秒計算20次。為了測試其性能，在實驗中，研究人員在機器人在跑步機上或是上樓時，用腳踢和用力拉扯機器人，然后相應地調(diào)整算法。(我們希望第三代獵豹機器人不要對此懷恨在心)。

最終，Kim和他的同事們將在現(xiàn)有基礎(chǔ)上增加計算機視覺系統(tǒng)，但對于第三代獵豹機器人來說，他們首先想要做的是盲眼運動。

一個能在黑暗中行走、奔跑或攀登，速度還肯定比人類要快得多的機器人?這正是你在地震后想要看到的東西——而這恰好也是你在機器人起義后不想看到的東西。

在今年10月舉行的智能機器人與系統(tǒng)國際會議上，無視覺技術(shù)以及其他對獵豹機器人模型的改進將成為本次會議的主題。這項研究得到了Naver、豐田研究機構(gòu)、富士康和美國空軍科學研究辦公室的支持。