得益于人工智能,機器人已能完成許多原本需要人類完成的任務。弗萊堡大學微系統工程系軟體機器助理教授Edoardo Milana在接受采訪時,闡釋了如何通過改進設計和創新機械結構來拓展這些機器的應用范圍。
為什么需要替代傳統機器人?
雖然借助人工智能和機器學習,機器人已能完成驚人任務,但所有這些智能都集中在軟件——即"大腦"部分,而機械設計(身體)卻未得到同等重視。因此,機器人就像提線木偶,軟件試圖完全控制身體的每個動作。
這種設計思路要求硬件在機械結構上盡可能簡單,便于數字微控制器操作。在某些應用場景下,這確實能滿足精度和高力量需求。但就運動效率和敏捷性而言,機器人的表現遠不及生物體。
但已有模仿貓狗等動物的機器人了
這些四足機器人(包括人形機器人)雖是工程杰作,但在運動敏捷性上無法與真實動物媲美。它們運動時能耗也高得多——普通步態的四足機器人需要約300瓦驅動12個"肌肉"電機,而狗只需30瓦就能激活數百塊肌肉。
這種差異源于自然界的運動高度依賴身體的機械特性:生物材料通過被動適應和主動調節來應對環境作用力。機器人領域除數字控制外,更應關注將智能(即"具身智能")融入設計。這將釋放目前用于底層運動控制的算力和能耗,轉而支持推理、規劃和感知等高級邏輯運算。
"具身智能"概念源自哲學和心理學。對您這位機器人研發工程師意味著什么?
最吸引我的是,這套理論不僅適用于生物體,也能應用于機器人。其核心理念是:身體與環境的物理交互塑造了智能行為。這不單是大腦控制身體的問題——部分控制權其實存在于身體本身及其與大腦的互動方式中。
對機器人而言,若想實現真正智能,就不能簡單組裝幾根金屬桿和關節,再塞入超級計算機。若此法可行,我們早該造出能力截然不同的機器人了。
這類智能機器人可能是什么形態?
我正在研究受原始水生生物啟發的軟體機器人。該領域已有完全基于物理原理、無需數字微控制器的機器人,它們利用軟材料的非線性物理特性生成控制信號。
我與來自斯圖加特、荷蘭和比利時的研究者共同在《科學·機器人》發表論文,提出"物理控制"新概念,并總結出三種軟體機器人控制機制。
一個典型案例是配備自振蕩閥門的機器人:當氣壓增加時,閥門會周期性開合,形成有節奏的氣壓信號來控制各部件運動。
未來我們需要折中方案:機器人離不開軟件和微控制器,但通過優化機器人身體設計,我們仍能取得重大突破。
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