损伤恢复算法能使机器人保持运动

         机器人总是会出问题，如果它们能够自己处理那些问题，我们将会轻松许多。

         在过去的三年中，我们一直在观察由安东尼·卡利和让-巴蒂斯特·穆雷创造的六脚虫，对于这种昆虫机器人，让它们失去行动能力变得越来越难了。由于使用了一种非常聪明的算法，这些机器人证明了它们可以摆脱损坏后的混乱，即使掰断它们的第三条腿都可以在几分钟内重新获得行动能力。

         这项研究上了《自然》的封面，这是一件非常轰动的事（如果你是一位学者的话），并且随之带来了一些更新，甚至为这项技术的未来带来更多的潜力。

         过去的几年中，在这项研究背后我们使用了各种理论，进行了多次实践。现在来自巴黎第六大学（也称皮埃尔和玛丽居里大学）的卡利和穆雷，声明他们的发现不仅可以运用到有腿的机器人身上，还可以运用在一个新的领域：平面机械臂。这说明了通过这个算法可以赋予任何一个机器人运动能力弹性的可能性，只要有足够的自由度来进行适应性运动。

这项技术进步的独特性不仅在于它的多用途性，也在于它实现的速度。试想一下，一个六脚虫机器人配备了这样的适应性技能。如果你是一个坏蛋，踩在机器人的一条腿上，把它踩断了，这会影响这只机器人行动的快慢和效率。在这个时候，这个机器人就像在说“啊哦，坏事儿了，我没办法移动了。”但是这只机器人会直接通过“智能试错”开始尝试各种不同的步态，在2分钟内就会在一堆可能有效的行动模式中找出有效的那个，而不是找出是哪条腿坏了，怎么坏的，或者一直去做一些自我分析。新闻发布是这么说的：第一作者安东尼·卡利表示“一旦受损，这个机器人就会变成一个科学家。”它对于各种不同的可能会起效的行动模式有预先判断，然后会开始测试这些模式。然而，这些预测是来自于模拟的，未损坏的机器人。它要找出其中的哪一个会起作用，当然不是在现实中，是在模拟的损坏中。它测试的每一个行动模式都像是一场实验，并且如果某个行动模式不起作用，这个机器人会智能到排除整套模型，采用一个全新的模型。举个例子，如果主要靠后肢来运动的效果不好，接下来它就会尝试主要靠前肢来运动。让人惊讶的是它很快就会学会一种新的运动方式。观察一只机器人在两分钟内从残疾无序到高效灵活的运动真的很令人吃惊。

         从损坏中恢复只是这个算法应用的一方面：它还可以被用来适应不同的地形，或者针对未预测到的情况开发新的行动模式。由于所有的这些都是自主发生的，如果必要，机器人可以尽可能频繁的学习新的行动模式。这对于行星勘探是非常理想的，无论发生什么，机器人都能在没有直接的人类协助的情况下找到最适合继续行进的方法。就极端困难的行星勘探而言，这项技术可以说是非常乐观了。因为就算在地球上机器人也经常出问题，如果它们能够自己处理那些问题，我们将会轻松许多。

         作为《自然》杂志发布一部分，卡利和穆雷（来自巴黎第六大学的达内施·塔拉博瑞和来自怀俄明大学的杰夫·科隆也是论文的合作作者）添加了一些额外信息，包括一些他们在工作中遇到的让他们也颇为惊讶的轶事，这些绝对值得一读：两年前，我们有一个计划好的名科学家们来访。因为我们的学校想让一切都看起来更好些，所以在他们到来的前一天，给地板打了蜡。地板干净而闪亮，看起来很棒，也更加的滑！我们试了试了算法已经学到的步法，这些步法已经被测试过很多次了以确保在来访者面前不出差错，但是这一点也没起作用。幸运的是，我们的机器人能够自适应！我们启动了适应程序，几分钟后，我们的机器人就在新上蜡的地板上行动自如了。你可以想象得到，来访者喜欢我们的作品。

         

         接下来是另一个惊喜：为了创造多样化的运转状态，我们用演变来开发做种各样不同的运动方式。我们从许多不同的运动模型中进行挑选，对机器人在不同比率（100%，75%...，25%，0%）下接触地面进行评估，我们以为演变当然无法解决与地面接触比率为0%的情况，但是它使我们震惊了。机器人用它的背部往上翻，关节在空中爬动。

         尽管让你的研究报告上《自然》封面的头条很难，但是这个项目没有结束：至少，我们知道他们在2016年会获得资助，并且除了六脚机器人和机械臂，它也能在有轮子的机器人身上起作用，他们也期望能在所有他们能上手的东西上都用上这项技术。它应该被应用于所有的机器人系统，特别的是，他们的目标是用于“像美国国防先进研究项目局的灾害响应行动机器人。”听起来很酷。你能让它在下周三之前装备好，并能应用吗？我们很确定那些机器人需要这项技术。