开源平台为软体机器人设计师模拟野生动物

自2008年“软机器人”一词被采用以来，该领域的工程师们已经构建了各种可用于探索、运动、康复甚至太空的灵活机器。灵感来源之一：动物在野外移动的方式。

软体机器人——艺术诠释。

麻省理工学院的一组研究人员更进一步，开发了SoftZoo，这是一个受生物启发的平台，使工程师能够研究软机器人协同设计。该框架优化了包括设计在内的算法，确定了机器人的外观。控制，或支持机器人运动的系统，改进了用户自动为潜在机器生成轮廓的方式。

在野外散步，该平台以熊猫、鱼、鲨鱼和毛毛虫等动物的3D模型为设计，可以模拟软机器人任务，如在不同环境中的运动、敏捷转弯和路径跟踪。无论是雪地、沙漠、粘土还是水，该平台都展示了各种设计在不同地形中的性能权衡。

“我们的框架可以帮助用户找到机器人形状的最佳配置，使他们能够设计出可以做许多不同事情的软体机器人算法，”麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的附属机构博士生Tsun-HsuanWang说(CSAIL)是该项目的首席研究员。

“它帮助我们了解机器人与环境交互的最佳策略。”

SoftZoo比已经模拟设计和控制的类似平台更全面，因为它模拟了对各种生物群落的物理特征做出反应的运动。该框架的多功能性来自可微分的多物理场引擎，它同时模拟物理系统的多个方面，例如小海豹在冰上转动或毛毛虫在湿地环境中缓慢移动。

该引擎的可区分性通过减少解决计算控制和设计问题所需的通常昂贵的模拟次数来优化协同设计。因此，用户可以使用更复杂的指定算法设计和移动软体机器人。

该系统模拟与不同地形相互作用的能力说明了形态学的重要性，形态学是研究不同生物体形状、大小和形式的生物学分支。根据环境的不同，一些生物结构比其他生物结构更适合软机器人，就像比较完成类似任务的机器的蓝图一样。

这些生物轮廓可以激发更专业、特定地形的人工生命和软体机器人。

“水母轻轻起伏的几何形状使其能够有效地穿越大片水域，这激发了研究人员开发新型软体机器人，并为完全在计算机中培养的人造生物的能力开辟了无限可能性，”Wang说。

“此外，蜻蜓可以执行其他飞行生物无法完成的非常敏捷的动作，因为它们的翅膀上有特殊结构，可以在飞行时改变它们的质心。我们的平台优化了运动，就像蜻蜓自然更善于在周围环境中工作一样。”

机器人以前很难在杂乱的环境中导航，因为它们的身体不适应周围环境。借助SoftZoo，设计人员可以同时开发机器人的大脑和身体，共同优化陆地和水上机器，使其更具意识和专业化。

随着行为和形态智能的提高，机器人将在完成救援任务和进行探索方面更有用。例如，如果一个人在洪水中失踪，机器人可以更有效地穿越水域，因为它使用SotftZoo平台中演示的方法进行了优化。

“SoftZoo为软机器人设计师提供开源仿真，帮助他们更轻松、更灵活地构建真实世界的机器人，同时加速机器在不同环境中的运动能力，”该研究的合著者、麻省理工学院的研究科学家庄干补充道-IBMWatsonAILab，他很快将成为马萨诸塞大学阿默斯特分校的助理教授。

“这种共同设计软体机器人身体及其大脑(即它们的控制器)的计算方法为快速创建专为特定任务设计的定制机器打开了大门，”CSAIL和Andrewand麻省理工学院电气工程与计算机科学系(EECS)的ErnaViterbi教授，她是该作品的另一作者。

在构建任何类型的机器人之前，该框架可以替代现场测试非自然场景。例如，对于在波士顿城市平原工作的研究团队而言，评估熊状机器人在沙漠中的行为可能具有挑战性。

相反，软机器人工程师可以使用SoftZoo中的3-D模型来模拟不同的设计，并评估控制机器人的算法在导航方面的有效性。反过来，这将节省研究人员的时间和资源。

尽管如此，当前制造技术的局限性阻碍了将这些软体机器人设计变为现实。

“从模拟到物理机器人的转移仍未解决，需要进一步研究，”Wang说。“目前的制造技术无法直接实现SoftZoo中的肌肉模型、空间变化刚度和传感，因此我们正在努力应对这些挑战。”

鉴于其具有测试机器人控制的能力，该平台的设计者未来将着眼于人体力学方面的应用，例如操作。

王的团队设计了一个向前扔雪球的3-D手臂来展示这种潜力。通过模拟更多类似人类的任务，软体机器人设计人员可以使用该平台来评估抓取、移动和堆叠物体的软体机械臂。