從《西部世界》談起,仿生機器人十二問 | CCF-GAIR 2018

 2018-06-11 09:52:00.0

雷鋒網 AI 科技評論按:《西部世界》第二季正在熱映,劇中,科學家制造的仿生接待員不管說話還是動作都與人無異,更爲恐怖的是,它們甚至擁有了自我意識。

從劇中延續到現實,今年五月,波士頓動力公司展示了雙足機器人 Atlas 的最新進展,視頻中,Atlas 不僅可以在戶外環境下自由奔跑,而且能自主跨越障礙物。雖然 Atlas 進步很大,但不可否認的是,與《西部世界》中高度智能化的接待員相比,Atlas 就像一個剛出生的嬰兒。

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圖:Atlas 跨越障礙物

目前,學界對仿生機器人的研究到了哪一階段?在仿生機器人研究中,到底存在什麼難點?與國外相比,國內有哪些較爲領先的研究課題?圍繞這一系列疑問,雷鋒網(公衆號:雷鋒網) AI 科技評論對普渡大學副教授、普渡大學 Bio-Robotics Lab 實驗室(主要研究生物的運動機理以及仿生機器人)負責人鄧新燕進行了一次專訪。

據鄧新燕介紹,仿生機器人是一個多學科課題,涉及領域有材料、機電、控制、設計、力學,此外還要跟生物學研究相結合,比如生物的感知和運動控制。他們的研究對象主要是飛行類昆蟲和鳥類,如蜂鳥、斑馬雀、飛蛾、蜜蜂、蒼蠅、果蠅等等,研究課題圍繞撲翼飛行的飛行控制原理和非定常空氣動力學展開,此外,他們的研究還涉及仿生魚,另外也有將 AI 與仿生機器人結合的相關研究。

在 6 月 29 日至 7 月 1 日於深圳舉辦的 CCF-GAIR 2018 上,鄧教授將作爲仿生機器人專場主席蒞臨大會,邀請並組織多位國內外仿生機器人學的權威嘉賓做報告及演講。

以下爲採訪原文:

1. 生物運動機理的研究對仿生機器人的研究有何促進作用?如何將生物運動機理的研究應用到仿生機器人研究中?

答:研究生物的運動機理可以爲仿生機器人的設計和行動控制起到指導作用。比如,生物的翅膀撲動軌跡是有一定規律的,通過提取這些規律可以告訴我們那些因素會影響翅膀上產生的瞬時和平均升力,那些參數的變化可以實現特定的飛行控制比如懸停、前進、轉彎、或加速。

應用的時候需要注意的是,仿生機器人是把從生物的運動機理中得到啓發設計到機器人上,而不是盲目地從形態上模仿。比如,蒼蠅的一對翅膀共有 12 對大肌羣和 18 對小肌羣,在機器人設計上我們不可能也沒有必要去模仿每一個驅動環節,所以在研究如何產生升力、控制翅膀軌跡時,我們可以對主要肌羣的影響因素進行研究,結合這些研究,實現簡化飛行器設計的同時接近生物的飛行效果。

2. 在進行生物飛行研究時,昆蟲的飛行與鳥類的飛行有何差異?而將它們的飛行機理應用於飛行系統時,各自的優劣在哪裏?

答:同爲撲翼飛行,昆蟲和鳥類的空氣動力學原理不同,前者需要翅膀的高頻撲動,後者翅膀撲動頻率可以很低。同時,鳥類的翅膀由於有骨骼肌肉,所以可以主動形變以實現瞬時的飛行控制,而昆蟲的翅膀表面是不能主動控制形變的。最後,昆蟲能懸停,其他大多數鳥類則不能,它們需要前進速度,這也是源自兩者不同的空氣動力學原理。蜂鳥則非常特殊,它兼具了鳥類和昆蟲的優點,既能主動控制翅膀形變,又能像昆蟲那樣在飛行時懸停。需要注意的是,蜂鳥的翅膀撲動頻率很高,類似昆蟲比如天蛾。

這些生物的應用尺度和場景也不同。昆蟲和蜂鳥可以在小空間懸停、機動靈活地轉彎。其他鳥類因爲需要有前進速度,所以需要更大的飛行空間。同理,它們各自的優勢也取決於應用場景,在低速近距離小空間的場景下,可以參考昆蟲和蜂鳥的飛行;需要遠距離和較高速度的飛行時,可以參考其他鳥類。

3. 你們研製的撲翼飛行系統目前在穩定性和飛行控制上可以達到何種水平?其背後主要參考了哪些生物的運動?

答:目前我們研製的飛行系統可以姿態穩定地起飛、提升、和懸停,我們參考的生物有蜂鳥和昆蟲 (果蠅、天蛾、蜜蜂、蒼蠅等),我們會基於這類生物飛行機理的共性進行研究和應用。

4. 在飛行系統的設計中,除了參照生物的運動,你們還結合了哪些關鍵技術?爲了研製出穩定的飛行系統,主要難點有哪些?外部因素如天氣、飛行器的重量等對這一飛行系統的影響有多大?

答:涉及到的技術有機械結構設計(之後 3D 打印),飛控算法,電路設計,翅膀的形狀和柔性的優化,翅膀製造工藝,翅膀的瞬時軌跡跟蹤控制算法,電磁驅動器設計,電機驅動鉸鏈關節的柔性剛度的優化,傳感器融合等等。

我們的目標是實現有傳感器反饋控制的自主飛行:首先實現翅膀的高頻撲動以產生足夠升力用於提升自重以及負載,繼而實現瞬時的翅膀軌跡跟蹤,最後實現機器人飛行姿態和位置的穩定,以及定點懸停和軌跡跟蹤。

首先,如果不能實現翅膀的高頻撲動,則不能懸停,這是由昆蟲和蜂鳥這類生物特殊的非定常空氣動力學決定的;其次是優化翅膀軌跡實現足夠大的升力以克服自重和負載,以及提供足夠的控制裕度做飛控;第三是需要高頻控制,以及設計合理的控制算法來實現對欠驅動(underactuated)系統的控制。我們需要用兩個電機(或自研發的兩個電磁驅動器)來控制 6 個自由度;第四是高頻振動系統的特殊難點,比如提取和融合高頻振動下傳感器的有效信號;此外還有系統結構的加工工藝、對稱性及重複度,這些都會影響飛行控制效果。

外部因素如天氣、風擾、下雨等會對微小尺度的撲翼飛行器造成影響。如果外界擾動在一定範圍內,可以實現抗擾,比如我們最近的一個課題就發現撲翼飛行本身有着天然的抗風擾功能,目前實驗結果已經驗證了我們觀察到的遷徙的帝王蝶在空氣湍流層中的飛行表現。同行實驗室的研究也發現蚊子翅膀的耐水性可以使它們在雨滴打到翅膀的時候不受太大影響。其次,從主動控制的角度講,在一定範圍內也可以用魯棒控制的辦法抗外擾。當然,如果風和雨大到了一定程度,飛行器也不能飛。在大風天和大雨天,在戶外也看不到飛行的鳥和昆蟲。

飛行器的重量是最需要考慮的因素,實現能懸停的撲翼飛行之所以存在很大挑戰,就是因爲需要產生足夠的升力來提升自重以及克服負載的重量,在這上面加任何部件都需要考慮體積和重量,這也是在設計任何附加控制機構的時候需要考慮的問題。增加控制機構(比如伺服電機)會提高欠驅動系統的控制效果,但同時也增加了重量,所以這是個需要平衡的問題。總的來說,我們要用最簡單最輕便的設計實現最大的升力和穩定靈活的飛行控制效果。

5. 你在 ICRA2017 上發表的兩篇論文都跟蜂鳥機器人有關(Design optimization and system integration of robotic hummingbird,Geometric flight control of a hovering robotic hummingbird),蜂鳥機器人的發展歷史如何,它借鑑了鳥類的哪些特徵?您對蜂鳥機器人的研究主要集中於哪些方向?

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圖:蜂鳥

答:蜂鳥機器人最早要追溯到美國的 Aerovironment 公司在 2006-2011 年間成功研發的一款重 19 克、翼展 16.5 釐米、撲翼頻率 30Hz 的仿生撲翼飛行器 Nanohummingbird,這款飛行器通過遙控操作,能實現懸停、前進飛行以及空翻。Nanohummingbird 的設計是用電機驅動一對耦合的翅膀以實現高頻撲動而產生足夠升力,然後加舵機(伺服電機)改變兩邊翅膀的弓角差以實現飛控。近年來有兩三個實驗室也成功地複製了這個設計。

借鑑鳥類的特徵在於只靠一對撲翼翅膀控制飛行,沒有尾翼。要想像蜂鳥一樣能懸停,這必須靠足夠高的撲動頻率來實現。

撲翼飛行的最大優勢是機動性和靈活性,這是靠左右翅膀的軌跡微差來實現的。爲了體現撲翼飛行的獨特優勢,我們實驗室的蜂鳥機器人或昆蟲機器人採取的都是兩邊翅膀獨立驅動和獨立控制。我們的另一個特點是有自己特殊設計的能實現高頻共振撲翼系統的電磁驅動器,以及耐久抗疲勞的撲翼系統。

6. 在前一篇論文中,你們對蜂鳥機器人做出了哪些設計上的優化和系統融合,效果如何?

答:對於微型飛行系統,每個子系統和部件都要輕便有效,系統整體的優化是難點,因爲每個部件之間會相互影響,尤其是驅動機構和電池電路。而撲翼驅動和機構又非常特殊,我們的方法結合了獨特的驅動設計和整機系統的優化,極大地提高了升重比(升力和重量的比例),是傳統的對單個部件的優化不能達到的。實驗結果是我們用三個撲翼飛行器基於不同的設計和優化,實現了起飛、懸停、和姿態穩定。

7. 在第二篇論文中,對蜂鳥機器人的飛行控制達到了何種程度,關鍵性的技術和難點有哪些?

答:撲翼系統體積小,升力產生機理複雜,具有很強的非線性和不確定性。翅膀的空氣動力具有強烈週期性和震盪性,這既是撲翼的優勢,同時也帶來了對飛控的挑戰。我們的這一控制算法有效利用了系統的幾何特性,直接採取了非線性控制,有效提高了控制精度和運行範圍,避免了傳統方法依賴線性化的弊端。實驗效果是在整機上實現了全局收斂的非線性幾何控制,從而實現了姿態穩定控制。

8. 你們製造的仿生機械魚性能如何?在研製過程中,需要克服哪些難點?

答:對於機器魚,由於不需要考慮重力的問題(在水中可以設計實現重力和浮力相抵),所以我們將仿生魚的驅動器、傳感器、電池、攝像頭等都實現了一體化。目前它有一個尾鰭和兩個側鰭,能自主跟蹤一個簡單的物體。

9. 目前仿生機器人(蜂鳥機器人、機械昆蟲、機械魚等)技術已經達到了何種水平?爲了製造出像動物一樣靈活或者比動物更加靈活的仿生機器人,還存在哪些難點?

答:仿生機器人目前已經有很多進步和成果了。

飛行類比如 Aerovironment 的 Nanohummingbird 和哈佛的 Robobee 是兩個典型的例子。

水下機器魚最早從九十年代中期 MIT 的 Robotuna 開始,之後出現越來越多的成功設計。

陸地上的四足機器人最典型的是 Boston Dynamics 的機器狗。

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圖:Boston Dynamics 機器狗

爬行類的包括蛇形機器人、蟑螂機器人,另外也有不少壁虎機器人。

對於飛行機器人來說,目前需要解決的是實現帶有傳感器反饋的自主飛行,以及考慮驅動器的電壓和功耗等等。

對於系統來說,因爲需要非常高的靈活度,這意味着對飛控的要求會非常高。飛行系統的左右翼必須非常對稱,系統能達到的飛行效果還需要進一步提高。

由於這類定製化機器人的特殊性,作爲大學實驗室,我們還一直面臨的挑戰就是某些大型的或者特殊的實驗設備跟不上,除了3D打印的部件,很多部件是手工加工出來的,導至加工出來的部件的標準化存在問題。有時候,實驗室不像工業界那樣,能做出非常精密的標準。而部件標準化會對系統整合以及飛控效果產生很大的提高。

10. 這些仿生機器人有哪些實際應用?在未來的應用前景如何?

答:飛行類仿生機器人體積小、能懸停、具有機動性和靈活性,這些特徵使其可以應用於狹小空間和室內,可以利用它們在地震後的廢墟、火災現場、輻射區等特殊場景下進行搜救和偵查。陸地上的仿生機器人還可以用於各種地形以及進入地面以下的狹窄空間。水裏的仿生機器魚可以勘察沉船和水底生態等,舉例來說我們目前用自研電機驅動的仿生魚在運行時可以做到很安靜,不會像螺旋槳那麼嘈雜。

不論是海、陸、空,仿生機器人都有很廣闊的應用前景。生物的特點是往復運動進行驅動,傳統人工系統的特點是螺旋槳驅動。相對後者適用的高速和遠距,前者更適用於小空間裏對靈活性要求較高的場景。隨着技術的進步,將來仿生機器人會應用到許多特定場合和傳統的大型機器人、飛行器等到不了的空間。

11. 您在 2017 年提到,將人工智能用在行動機器人的研究領域還比較空白,目前大熱的人工智能與行動機器人有哪些結合點?您是否有進行相關研究?

答:我剛從 ICRA2018 回來,現在開始有越來越多的實驗室在把行動機器人與 AI 算法相結合。雖然無人駕駛汽車是一個典型的將行動機器人與人工智能結合的例子,但是除了無人駕駛,目前人工智能的最廣泛的應用還是在於視覺和圖像處理。其實各類行動機器人(飛行、陸地、水下等)都有與人工智能相結合的巨大潛力。尤其是仿生機器人本身就有許多可以跟 AI 相結合的方向。目前有幾個實驗室在做機器學習與機械臂控制相結合的工作,比如通過強化學習和模仿學習等算法來訓練機械臂學習某種抓放功能。我們實驗室目前在 AI 和機器人方向有幾個科研課題,其中一個就是用生物和仿生機器人飛行的數據(身體的位置姿態和翅膀軌跡等等)結合機器學習來訓練和改進蜂鳥機器人的飛控效果和快速適應環境和自身參數變化的能力。

12. 在您看來,國內在仿生機器人領域目前有哪些比較領先的研究?

答:相較前面提到的國外各種仿生機器人,國內在這方面的研究的起步稍晚一些,但是近年來有極大的增長。國內如北大的機器魚和南航的機器壁虎都是非常成功和領先的例子,此外還有許多其他實驗室的最新成果,這裏就不一一舉例了。

看完以上專訪,大家勢必對仿生機器人有了更多認識與瞭解。今年,鄧教授將作爲 CCF-GAIR 大會仿生機器人專場主席,邀請國內外知名專家教授來到這一論壇,展示該領域最新科研成果。她表示,論壇會涉及微尺度仿生機器人、水下機器人、爬行機器人、飛行機器人等多個方向。

歡迎大家來到 CCF-GAIR 2018 現場,與鄧教授以及各位專家學者現場交流。

雷鋒網編輯。

文章來源:雷鋒網