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編者注：腿式機器人能夠在極其困難的地形上跟隨部隊進行長途跋涉。在我們的腿式機器人系列中，《大眾科學》線上探討了這種技術帶來的挑戰，以及兩個 DARPA 專案——BigDog 和 LittleDog——它們已經顯示出巨大的前景。
美國國防高階研究計劃局 ( DARPA ) 多年來一直在探索使用腿式機器人在輪式機器人不敢涉足的地方（特別是在狹窄的山隘或不平坦的地形上）運送部隊物資的可能性。事實證明，製造一個比負擔更有益處的腿式機器人並不那麼容易。
機器人頑強地向前移動
重達 165 磅（75 公斤）的 BigDog 代表了腿式運動的一大進步，這個問題其複雜性讓工程師們感到沮喪，甚至促使一些人相信這是不可能解決的。例如，機器人如何在行走時知道將每隻腳放在哪裡？“這個問題似乎太難了；似乎根本做不到，”卡內基梅隆大學 (C.M.U.) 位於匹茲堡的機器人研究所的研究教授 Sanjiv Singh 說，他曾在 2005 年和 2006 年與 BigDog 的創造者波士頓動力公司合作開發其計算機視覺系統。
機器人工程師在 20 世紀 90 年代初取得了一些成功，當時製造了 Dante 1 和 Dante 2 裝置，用於從南極洲的埃裡伯斯火山收集氣體樣本。Singh 說，這兩個機器人都“動態穩定”，因為它們的四條腿中至少有三條腿始終接觸地面，從而降低了機器人摔倒的可能性。他參與了 Dante 1 任務。Dante 2 的執行方式就像兩個相互重疊的咖啡桌（每個桌子都有四條腿），在彼此之間滑動以潛行到目的地——緩慢而穩定，但不是很靈活。
波士頓動力公司創始人 Marc Raibert 在隨後的幾年裡進一步推動了動態穩定性概念，當時他從機器人研究所轉到麻省理工學院 (M.I.T.)，然後成立了波士頓動力公司。（該公司拒絕接受本文采訪。）腿式機器人敏捷性的提高只有在機器人能夠獨立操作每條腿而不犧牲機器的穩定性時才能實現。Singh 說，Raibert 透過建立一個能夠像動物一樣感知其不同身體部位的機器人，而無需使用攝像頭或雷射感測器，證明了這一點。
“你即使看不到你的身體部位，也知道它們在哪裡，”Singh 說。“當你跑步時，你不會一直盯著你的腳，但你可以判斷你什麼時候在打滑，或者地面比你預期的要軟。有一種方法可以在機器人中編碼不同的步態，這些步態不是基於決策，你只是踩下去[並處理後果]。這基本上是他們用 BigDog 完成的傑作。”
使 BigDog 工作的最大挑戰是“你每條腿沒有一個關節，你有四個關節，”DARPA 資訊處理技術 (IPTO) 和戰術技術辦公室的專案經理 Robert Mandelbaum 說，他負責該機構的生物機器人專案，其中包括 BigDog。“你必須在 16 維空間中導航，並確保它們協同工作以保持其重心。”（有關 BigDog 的更多資訊，請閱讀“腿長的 'BigDog' 機器人準備為軍隊挺身而出”。）
LittleDog 的巨大挑戰
創造自主腿式機器人有什麼困難？簡而言之，“一切都是困難的，”DARPA IPTO 的專案經理 Tom Wagner 說。重 4.9 磅（2.2 公斤）的 LittleDog 等機器人的設計目的是感知周圍的世界，根據它們收集的資訊做出決策，然後嘗試根據這些資訊採取一些行動。“所有這些領域都存在基礎研究挑戰，[例如]系統是否可以區分高草和帶刺的鐵絲網，相應地規劃其路徑，然後在地形不平坦且困難的情況下沿著該計劃路徑前進，”他補充道。對於像 LittleDog 這樣的自主系統，感知、認知和行動方面的所有困難都與機械系統帶來的工程挑戰相結合。
換句話說，必須教會腿式機器人如何行走，不同的表面需要不同的調整。這是一個動物在很小的時候透過使用大腦來理解在學習過程中什麼有效和什麼無效來學習的課程。（在地毯上行走與試圖在光滑的瓷磚地板上行走大不相同。）“看看羚羊——它的所有軟體都在它的大腦中，”C.M.U. 機器人研究所的副教授 James Kuffner 說，他是 DARPA 要求改進波士頓動力公司為他們構建的相同基本 LittleDog 四足機器人平臺的六個機器人研究團隊之一（另外還有佛羅里達大學系統的人與機器認知研究所、M.I.T.、斯坦福大學、南加州大學和賓夕法尼亞大學）。（有關 LittleDog 的更多資訊，請閱讀“DARPA 透過腿式 LittleDog 機器人推動機器學習”。）
終極機器人
機器人的周圍環境會阻止它完全按照指示執行操作。當計算機使用人工智慧下棋時，棋子在哪裡以及它們可以放置在哪裡是毫無疑問的。這在現實世界中是不成立的，現實世界具有無窮無盡的可能性，任何程式設計都無法預測。為了解決這個問題，BigDog 不使用攝像頭或雷射感測器來確定其位置。相反，它先邁出一步，然後對地形做出反應。這意味著它必須在任何給定時間非常快速地確定其位置，將其與期望位置進行比較，並立即根據這兩者之間的差異采取糾正措施。“當 BigDog 試圖保持其重心時，它每秒反應 1,000 次，”Mandelbaum 說。“它只是在事後才瞭解地形。”
BigDog 透過感知其關節的位置來做到這一點。當它移動時，機器人會彎曲它的一個膝關節，然後將其伸直；如果膝關節未能伸直，機器人會確定它不能在該腿上施加重量而不會摔倒。BigDog 的軟體使用指示它是否向左或向右傾斜或以其他方式失去平衡的板載感測器來檢查其重量分佈，並依靠其其他腿來恢復平衡。該策略似乎奏效了：該機器人能夠在在冰上或被踢到側面時避免摔倒。
除了控制 BigDog 的關節外，其他主要挑戰是使機器人耐用（以便它不會在野外出現故障）、高效（除了軍事裝備外，它還需要能夠攜帶自己的燃料和/或電池）並且安靜（它的二衝程發動機非常響亮，可能需要消音器）。
Mandelbaum 說，步態控制——確定何時行走、小跑、奔跑等——將在 BigDog 的成功中發揮重要作用。“當袋鼠達到最大速度時，它可以回收 93% 的能量消耗，”他補充道。憑藉這種能量消耗回報率，BigDog 可以使用更小且可能更安靜的發動機；它目前的動力裝置在執行時會產生響亮且令人麻木的嗡嗡聲。
最後，擁有像動物一樣行走的機器人意味著製造在移動方式和思考方式上更接近動物的機器人。過去十年中，包括日本京都工藝纖維大學在內的一些其他機器人研究人員一直在開發四足機器人，但似乎沒有一個機器人具有 BigDog 的高適應性、平衡性和毅力，也沒有 LittleDog 的智慧和意識。最終，美軍希望擁有具備所有這些特質的機器人，以便在地面上陪伴其部隊。