足式機器人領域取得重要研究成果

[本刊訊] 哈爾濱工業大學機電學院高海波教授團隊在野外足式機器人環境認知學習與自主導航方面取得重要進展，相關研究成果于2023年5月10日發表在《國家科學評論》（National Science Review）上。

足式機器人具有較靈活的運動性能和良好的地形適應能力。然而，野外環境復雜多變，泥沙、冰雪、積水等非幾何障礙限制了其實際應用。因此，提前感知地形的物理特征信息，如軟硬程度和摩擦系數等，變得尤為重要。

動物可以通過對物理特征的提前感知去適應不斷變化的地形環境。例如，小貓在危險區域行走時會用腳輕輕地試觸地形，估計地面的承壓和附著能力；在后續行走過程中，可根據先前積累的經驗對具有相似視覺特征的地形進行預估，并避開危險區域，為足式機器人的環境認知學習提供了諸多仿生學啟示。

然而，足式機器人實現類似的認知行為面臨諸多挑戰：如何通過視覺和觸覺信息實現對地形物理特征的有效表征？如何通過對圖像數據和模型參數的聚類與映射匹配實現環境認知？如何解決由于地面環境動態變化造成的認知沖突？

針對上述問題，該研究團隊提出了一種足式機器人的環境物理特征類動物學習方法。以法向/切向足地作用力學模型為基礎，設計了基于模型—數據的無監督學習框架。首次提出了具有認知沖突解決能力的增量式在線學習方法，使得機器人能夠通過視—觸覺融合感知自主識別環境物理特征信息。此外，還開展了豐富的室內外感知和導航試驗，證明該方法可以有效助力足式機器人實現地面物理特征感知與預測，并在動態環境中學習和調整其認知模型，最終安全執行復雜的導航避障任務。

相關成果提供了一種物理智能系統的典型案例，未來有望應用于足式等復雜環境移動機器人的自主星球探測、野外救援等研究領域。

（馨 婭）