机器人步态节省能源

步态的选择，无论我们走路还是跑步，都是如此自然地来到我们身边，以至于我们几乎没有想过它。我们以低速行走并高速行驶。如果我们踏上跑步机并慢慢加快速度，我们将从步行开始，但在某些时候我们将转向跑步; 不由自主地，因为感觉正确。我们已经习惯了这一点，我们发现看到有人高速行走比较有趣，例如，在奥运会的人行道上。步态的自动选择几乎发生在所有动物身上，尽管有时步态不同。例如，马匹倾向于以低速行走，以中等速度小跑，并以高速驰骋。是什么让步行更适合低速行驶和高速行驶?我们怎么知道我们必须切换，为什么我们不像马一样跳过或驰骋?究竟是什么构成了行走，跑步，小跑，奔跑以及在自然界中可以找到的所有其他步态?

由密歇根大学机器人与运动实验室(RAM-Lab)的C. David Remy博士领导的研究人员对这些问题和相关问题感兴趣的原因非常简单：他们希望建立灵活，快速的腿式机器人，和节能。使用不同步态的能力可能是此任务中的关键因素，因为对人类和动物有益的东西可能对腿式机器人同样有益。这仍然是一个很大的“可能”，因为我们目前不知道使用不同的步态是否会实际得到回报，或者机器人的步态将如何。它们是某种形式的步行或跑步，还是会完全不同?

在自然界中，生物力学研究表明，步态的选择与运输的能量成本密切相关。该成本描述了为了移动一定距离需要燃烧多少卡路里。这是一项重要的措施，对于许多动物来说，食物往往是稀缺资源，有效的运动可能是生存的关键。为了理解步态对运输成本的影响，研究人员可以通过测量人或动物在使用不同步态进行运动时消耗的氧气量来估算能量消耗。使用这种技术，已经表明，在低速时，它只需要较少的人力来行走和高速行驶，减少运行的努力。马匹从步行转向小跑到奔跑也是如此：改变步态可以节省能量。

来自Hoyt和Taylor论文“Gait和马的运动的能量学”的图形的这种改编显示了作为前进速度的函数的运输的代谢成本。很明显，随着速度的提高，从步行过渡到小跑到驰骋都会产生积极的效益。此外，当马匹在特定步态内自行选择速度时，他们倾向于选择靠近他们精力充沛的最小值。

为了了解机器人是否可以实现相同的能量节约，Remy博士的团队使用大规模数值优化。也就是说，在构建有腿机器人的计算机模型之后，他们基本上要求算法自动找到最经济的前进方式。也就是说，他们发现了最大限度降低运输成本的动议。计算机通过简单地尝试以一种系统的方式解决这个难题 - 任何可能的方式使用模型的腿向前移动。这些优化的结果非常出色。尽管计算机一般没有先前的步行，跑步或步态概念，但通过这个过程出现的最佳运动非常类似于自然界中发现的步态和步态序列。通过改变每个运动的目标速度，然后可以识别最佳步态序列。令人惊讶的发现是，基本上没有惊喜：尽可能少的努力移动，双足机器人应该以低速行走并高速行驶; 四足机器人应该行走，小跑和驰骋。值得注意的是，尽管动物和机器人之间的结构和动作存在很大差异，但仍然发现了这一结果