圖：麻省理工大學的第三代獵豹機器人可跳上近30英寸高的桌子
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系，研究機器人、人工智能和自動化對我們的工作和生活產生的影響。
智能機器人
波士頓動力公司的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在今天的新聞發布會上說：“機器人應該能夠在不過度依賴視覺系統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域或其他危險環境中進行活動。
Kim說：“第三代獵豹機器人的設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的獵豹機器人開發了兩種新型算法。
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、加速度計和腿部關節位置的數據來計算這些概率。
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，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邊踢了機器人一腳，當機器人的腳已經接觸到地面時，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有基礎上增加計算機視覺系統，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國際會議上，無視覺技術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、富士康和美國空軍科學研究辦公室的支持。
