多足动物和机器人行走的物理过程比之前想象的要简单。这是一个由机器人专家、物理学家和生物学家组成的团队在9月5日出版的《美国国家科学院院刊》上发表的一篇题为“行走就像滑行:统一的、数据驱动的运动观”的论文中描述的发现
“这一点很重要,因为它将使机器人学家能够建立更简单的模型来描述机器人在世界上行走和移动的方式,”论文合著者、加州大学圣地亚哥分校机械和航空航天工程系的教员尼克·格拉维什(Nick Gravish)说。
研究人员此前曾研究过蚂蚁行走,并想看看他们的发现如何应用于机器人。在此过程中,他们发现了多足动物和机器人在粘性流体中行走、跳跃、滑行和游泳之间的新数学关系。
该团队在加州大学圣地亚哥分校研究了几个阿根廷蚂蚁群体,并在密歇根大学研究了两种不同类型的多足机器人。
“阿根廷蚂蚁很容易在实验室进行研究,”论文合著者、波特兰大学(University of Portland)教员格伦娜·克利夫顿(Glenna Clifton)说。她在加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)格拉维什实验室担任博士后学者时,负责了大部分蚂蚁研究。
阿根廷蚂蚁是很好的步行者,可以在各种地形上长距离行走。这些蚂蚁也能很容易地适应实验室环境,迅速地重建蚁群。然后,研究人员可以通过在特定位置放置食物来激励他们行走。克利夫顿说:“这些蚂蚁会设置觅食路线并跟随它们。”。“他们很快就会恢复过来,他们没有怨恨。”
为了研究这些不同的动物和机器人,研究人员使用了密歇根大学Shai Revzen研究小组开发的算法,将复杂的身体运动转化为形状。格拉维什说:“这个算法可以让我们在你所处的姿势和你下一步要移动的位置之间建立一个简单的关系。”。
研究人员发现,相同的算法可以应用于研究中的蚂蚁和两种不同类型的机器人,尽管它们行走时的滑动运动量差异很大。阿根廷蚂蚁走路时也不会滑倒鈥攋ust占总运动的4.7%。相比之下,在研究中,六条腿的BigANT机器人的滑倒率为12%到22%,而六条腿到12条腿的多足机器人有时会爬行,滑倒率则为40%到100%。
通过使用这个模型,研究人员可以简单地根据什么姿势来预测昆虫或机器人下一步要移动的位置鈥攐r形鈥攖嘿,你成功了。研究人员写道:“这为位置提供了一个通用模型,无论何时运动受到与环境摩擦的影响,该模型都适用。”。
研究人员使用的数学方法并不新鲜。但据了解,该数学仅适用于在粘性液体中滑行和游泳。研究小组表明,同样的方程适用于多足步行,无论步行者是否滑倒。此外,同样的规则适用于毫米级昆虫,如蚂蚁和米级机器人。报纸标题的早期版本是“像虫子一样走路”
研究人员写道:“这种方法的普遍性可能在机器人设计和运动规划中有应用,并为腿运动的进化和控制提供了洞察。”。
研究人员假设,这些普遍原则可能对理解主要的进化转变有影响,例如从游泳到走路。考虑到行走,即使是打滑,也遵循与粘性游泳相同的一般控制原理,早期陆上动物可能已经具备了陆上运动所需的神经回路。
研究人员没有研究两腿动物,但只要它们移动缓慢,双脚同时在地上,并且不会摔倒,该模型就适用于它们。(想象迈克尔·杰克逊在月球漫步。)
团队还有更多的微调工作要做,例如,了解摩擦力在模型中的作用。
“不管怎样,走路都比我们通常认为的简单得多,”格拉维什说。