過去的三年中，我們看著 Antoine Cully和Jean-BapTIste Mouret制造的六足機器人的越來越悲催，老是缺胳膊斷腿。但是通過使用非常巧妙的算法，已經(jīng)證明能夠讓機器人擺脫損傷，并在幾分鐘內(nèi)恢復其移動性，即使你砍掉其一條腿。

　　現(xiàn)在，這項研究已經(jīng)在Nature雜志上揭開了面紗，這是一次非常重要的進步，并隨之帶來了一些更新，甚至在未來有更多潛在的應(yīng)用。來自法國皮埃爾和瑪麗居里大學的Cully和Mouret的報告說他們的研究發(fā)現(xiàn)不僅能用于用腳行走的機器人，也能應(yīng)用到新外形的機器人中，如平面機器臂。這表明這個算法具有很大的彈性，應(yīng)該可能應(yīng)用在任何形式的機器人中，只要其擁有足夠的自由度來實現(xiàn)自適應(yīng)運動。

　　這種方法的獨特之處并不只是其多功能性，另外還有其執(zhí)行的速度。假設(shè)有一個配備有這樣的自適應(yīng)技能的六足機器人。如果你不小心踩斷了它的一只腳，它就會迅速作出反應(yīng)，重新選擇最有效的移動方式。從這一點看，機器人不會因此陷入混亂，而是會檢測自己到底那一條腿斷了，情況如何。然后機器人會通過一大堆的步態(tài)行為來“智能試錯”，然后能在兩分鐘內(nèi)從預先設(shè)定的一些步態(tài)方案中選擇出最有效的運動方式。他們的新聞稿中寫道：

　　“機器人一旦受到損傷，它就變身成為了一個科學家。對于不同的可能行為它有一個先期的預期，然后它會測試它們。但是，這些預測來自于仿真的，未曾損傷的機器人。所以受傷的機器人還需要找到在顯示受損時有效的方法。其每一次的行為嘗試都像是一次實驗，而如果其中的一個行為并不能正常工作，那么這個機器人就能排除這一行為，并嘗試新的方案。比如說，如果機器人在依靠后足行走時工作效果并不好，它可能會嘗試盡量采用前足行走。令人震驚的是它們能很快地學會新的運動方式。當看到一瘸一拐的機器人兩分鐘后又開始高效的移動，確實十分令人驚嘆。”

　　損傷恢復并不是這一算法的唯一用途，其還能被用在機器人在地形不穩(wěn)定的地方探索，突發(fā)情況處理等。因為這些都是自動發(fā)生的，而機器人也能不斷地學習新的行為，這將來外星球探索帶來巨大的助力。因為外星球探索時總是不可避免的遇到困難的地形或者意外的突發(fā)情況，這時候只要機器人能夠自己采取行動就可以了，而不需要人類的時延嚴重的遠程協(xié)助。說真的，目前考慮將這項技術(shù)用在極端壞境下的行星探索上還過于樂觀，因為即使是在地球上機器人都在不斷崩潰。如果它們真的能夠完全依靠自己，我們的工作就簡單多了。

六足機器人遇到了幾種損傷情況

　　在這片發(fā)表在Nature的文章中還提到了一些額外的信息，其中包括在項目研發(fā)過程中出現(xiàn)的一些讓他們感到驚訝的事情，這絕對值得一讀：

　　“兩年前，有幾位知名度很高的科學家要來參觀。因為我們大學希望自己能看起來確實很棒，就在參觀團到來前的一天給地板打了蠟。然后地板變得很干凈而且很有光澤，看起來不錯，但是卻很滑！我們特別調(diào)整了機器人的步態(tài)，測試了很多次，確保我們的表演能成功，但結(jié)果它根本沒工作。幸好，我們的機器人懂得適應(yīng)！我們加載了我們的自適應(yīng)算法，幾分鐘之后，我們的機器人就能在滑溜溜的地板上行走了。當然你猜到了，我們的訪客很喜歡我們的作品。

　　另外還有一個讓人驚訝的事情：為了創(chuàng)建行為的多樣性，我們使用了進化算法來獲得不同的行走方式。我們從許多不同類型的行走方式之中做出選擇，測量機器人的腳接觸地面的不同時間百分比（100%、75%……25%、0%）。我們想當然地認為進化算法當然不能解決0%的問題，但我們卻驚呆了！我們的機器人翻了過來，然后用肘部支撐著前進！”

　　果然是很有趣的故事。

　　盡管他們的項目沒能登上Nature的封面，但這項研究還并未結(jié)束。至少他們的研發(fā)經(jīng)費還能支撐到2016年，而且他們的目標不僅是六足機器人和機械臂，他們也已經(jīng)在向輪式機器人推廣他們的算法，并且還將繼續(xù)向各種各樣的機器人中推進這一算法。它應(yīng)該能夠在所有的機器人系統(tǒng)中工作。具體而言，他們的目標是實現(xiàn)DARPA機器人挑戰(zhàn)賽上的那種用于救災行動的機器人。

　　實在是太強了！