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Sci. Robot.发表突破性20足机器人,动态各向同性接近理论极限 ...

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發表於 2026-7-13 18:12:13 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
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对称性在自然界中无处不在,从脊椎动物的双边形态到海星的辐射几何形状。几十年来,机器人学家们一直试图通过模仿人类、狗或昆虫等生物的身体来复制这些形状及其能力。
01.
突破传统:从形态对称到功能对称
现在,杜克大学的研究团队认为,真正重要的不是机器人的外观,而是它在空间任何维度中行动的均匀程度。在这一概念的指导下,一支研究团队模拟了超过1500种机器人配置,最终得出了一个接近其理论最大值的设计。
其成果就是Argus:一个没有前、没有后,拥有20条从中央核心辐射出来的模块化伸缩腿的机器人,每条腿的末端都带有一个深度摄像头。与其他商业机器人相比,它的外形更接近海胆,而这一设计被验证是坚固耐用的。






Argus可以穿越森林、潮湿表面和沙地;在被推动后能迅速自我稳定;可以即时地向任何方向重新定向;能在紧密的墙壁之间垂直攀爬;甚至可以在给定空间内搬运和推动有效载荷。






近日,该研究成果发表在国际权威期刊《科学·机器人学》(SCIence Robotics)上。



“观看Argus移动,与我们合作过的任何其他机器人都不同,”研究人员说。“当我们第一次看到它在树木和崎岖地形中导航,甚至在剧烈碰撞下依然行进时,我们就知道,这是一种与众不同的东西。”
Argus独特能力的核心,是该团队命名为“动态各向同性”(dynAMIc isotropy)的一个新的、通过数学推导出的设计原则。该术语根据机器人向各个方向加速其质心的均匀程度,给出一个从0到1的分数。当今使用的大多数机器人,包括最先进的四足机器人、人形机器人和传统无人机,得分都低于0.6。Argus的得分则高达0.91,接近理论最大值。
02.
全向设计带来卓越性能
在为获得Argus设计而进行的模拟中,团队表明,随着动态对称性向其理论极限上升,机器人在几乎所有对机器人学至关重要的衡量标准上性能都会提高。这包括轨迹跟踪、鲁棒性、能源效率、抗损伤能力以及在困难地形上的成功率。该原则就像一个统一的标尺,可以应用于现有的平台。



“大多数机器人研究都将对称性框定为身体形态的问题,但我们认为,更强大的对称性在于机器人‘能做什么’的层面,”研究人员说。“当一个机器人可以在每个方向上都同样好地加速时,它就不再需要以任何特定的方式来面对世界。前进和后退变得相同,左和右也变得相同。整个机器人控制问题的性质都改变了。”
Argus的名字来源于希腊神话中全视之哨兵,它将全身驱动与全身感知相结合。它的20条模块化、伸缩式、配备摄像头的腿,分布在一个正十二面体(一个有12个五边形面的三维形状)的顶点上。这种设置产生了极强的瞬时加速度均匀分布和极强的全向视野。
这种设计所带来的能力是惊人的。在杜克大学校园、沙地和森林小径的实验中,Argus展示了仅从模拟中就学到的广泛能力:


  • 无论其方向如何,都能在混凝土、草地、茂密的树叶、柔软的沙地、潮湿的表面和树皮上滚动,包括高达五英寸的障碍物;
  • 在被推动后能迅速稳定自身;
  • 通过在即使三条腿损坏的情况下继续移动来适应损伤;
  • 以接近全速的速度携带10磅的有效载荷;
  • 通过交替使用不同子集的腿进行支撑和推动,在平行的垂直墙壁之间攀爬;
  • 在持续滚动的同时,追踪并推动一个三英尺的立方体。





03.
发现式机器人学的新篇章
这些成功远不止于Argus本身,Argus的创造目的既是为了展示这些设计概念,也是为了探索和学习它们。团队强调,动态对称性是一个通用框架,它提供了一种数学方法来评分和比较各种机器人,并从头开始设计新机器人。随论文发布的1500种形态的模拟扫描数据,允许其他研究小组直接探索这一设计空间。
“Argus是一个存在性证明,”研究人员说。“它表明,为动态对称性而设计不仅仅是一种理论上的好奇。它能创造出一种你可以部署在野外、不平坦地面和杂乱环境中的机器人,甚至在低重力环境中也同样适用。它改变了可能性。”



“我们视Argus为一个更广泛的动态对称机器家族的第一个成员,”“未来的机器人不需要模仿狗或人才能变得敏捷、坚固和有用;它们是从一个更深层次的原理中设计出来的;这个原理与自然界用来构建从病毒到海星等一切事物的原理是相通的。”
据悉,这项工作是“发现式机器人学”(Discovery Robotics)这一长期使命的一部分,即通过构建能够学习、行动和协作的机器来发现世界是如何运作的。在大多数机器人研究为执行预定义任务而设计机器人时,研究团队则将机器人设计为发现的工具,能够揭示关于它们自身、它们的环境以及支配这两者的物理学的新原理。

“我们不只是想要能听从指令的机器人,”研究人员表示。“我们想要的是能帮助我们学习到用其他任何方式都无法学到的关于世界知识的机器人,而这有时首先意味着要为问题本身,发现正确的身体。

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