NABiRoS机器人横着走 挑战仿人类行走难题
实现机器人的仿人类行走从来都不是一件简单的事。众多棘手之处之一就是，我们人类行走时需要时刻调整姿势以保身体平衡。显而易见的是，我们在行走时需要保持腿部的左右转换，这就意味着我们需要不断侧身，同时将身体倾向于前进的方向。但是大多数机器人还没有学会这一点，而且有少数机器人会朝着非常复杂、难以管理的设计倾向发展，比如DARPA那种类人形的机器人。
现在，隶属加利福尼亚大学洛杉矶分校的DennisHong机器人及机械实验室(RoMeLa)提出了一项全新的机器人设计方案——让机器人采取全新的双足步行方式。通过拟人设计与类人化侧身实验，他们已经能够创造出稳定又敏捷的机器人，不仅操作简单而且价格便宜。
Hong表示：“与完全模仿人类行走不同，我们提出的是一种简单的解决方案：我们在这种全新的结构配置中加入了‘机械智能’为机器人的速度、稳定性与易用性提供帮助，使得“机器人移动”能够在现实生活中实用有效。”
RoMeLa是资深类人机器人研究团队，我们知道的DARwIn、CHARLI、SAFFiR与THOR都出自他们之手。这些现有成果全部采用传统人形设计，尽可能去模仿人类外观与能力。
之所以这样做是因为(有些人认为)人类已经设计优化好了自己的世界，所以机器人就得去做人类需要他们做的一切——他们需要学习人做的事情，也要学习该如何去做。虽然DARPA机器人挑战赛中前三名中的两个都是采用轮式结构，另一个则采用了四足行走方式，但这确实是ATLAS和DARPA挑战赛背后所蕴藏理念的重要组成部分。
“人型机器人行走依然存在太慢、太不稳定、太贵、太复杂，以及太危险等问题，”Hong说，“类人机器人想要作为主流产品使用，还有很长的路要走。”考虑到这一点，如果你需要一个能够在人类环境中完成人类工作——包括爬楼梯以及在凹凸不平的地面行走而不害怕跌倒的机器人，那么剩下的选择就不多了。
Hong和他的学生(包括SepehrGhassemi、JeffreyYu和JoshuaHooks)在提出“侧向行走机器人概念”之后，只需要两个星期就可以完成设计、建造与机器人测试工作。
NABiRoS是“非拟人双足机器人系统”的代表，他的非类人特性实际上能够使它更好地适应一些棘手的人类环境。要特别一提的是，研究人员希望为NABiRoS加装一个可旋转的膝盖来帮助他轻易爬上楼梯，或是攀爬海军船上带有高门槛的门廊(RoMeLa的消防人形机器人SAFFiR在这方面就做的不够好)。这一研究成果于上周在墨西哥的人型机器人展上进行了展示。
看起来NABiRoS目前的最大问题在于他的配置——虽然直线移动方面做的相当不错，但至今依然没有找到好方法完成左右旋转动作。
另外，Hong还提到RoMeLa正在开发另一款名叫ALPHRED的机器人，这款机器人像是NABiRoS的表弟，除了四肢不同之外他可以采用“不同于NABiRoS的有趣的”行走方式。相信Hong在自己的研究有了新进展时，会更清楚自己应该怎么做。
美国最新机器人出世，让人不寒而栗！
更让人大跌眼镜的是：
当AI机器人在跑步途中遇到一段横在地上的木头时，它竟然毫不犹豫的一下跳了过去，那一瞬间，它的反应像人一样从容自然…
研究人员对室外不可控因素不可能穷尽模拟，但是当这款最新AI机器人面对诸如坑洼、枯木等障碍物的复杂状况时，却第一时间做出了应对和处理！
一个智能机器人，能够通过自身感知做出自发行为的决策，简直可怕！
你以为这就完了？
波士顿动力机器人除了奔跑之外，还能轻松完成旋转、跳跃、后空翻等一连串高难度的动作！甚至，当它完成动作后站的比专业体操运动员还要稳当！
如果能够给波士顿动力机器人披上一层人皮，他简直就是一个真正的人类！
我们从来没有像今天这样对AI机器人产生如此强烈的恐慌情绪，甚至有人悲观的说：AI机器人再这样进化下去，或将成为人类创造的最后一个产品！
今天，无论是科研还是衣食住行，AI已经渗透到生活的角角落落，一旦AI机器人觉醒，世界无疑将经历一场颠覆性变革。
到时候，人类恐怕也岌岌可危了…
AI留给人类的时间真的不多了！
距离上一次，波士顿动力机器人轰动全世界的机器狗来看，这一次，其进化程度非常巨大！
去年，波士顿动力机器狗，单就奔跑速度都让人类惊愕，而当机器狗完成自己开门的举动后，更是让研究者大跌眼镜。
AI革命，已经迎面而来。越来越多的领域，人工智能正快速淘汰人类！
5月8日，GoogleAssistant的问世，接线员、客服、电话推销员变得岌岌可危……
机器人市长：日本多摩正在选举下一任市长，机器人“松田Michihito”作为候选人之一备受瞩目。（她有自己推特账号）
它竞选时说：机器人没有情绪、欲望，政务处理不会感情用事，不收贿赂、不休息，可以存储消化大量数据，节省办公…
公务员机器人：新西兰“萨姆”（机器人公务员）能通过Facebook回答市民提问，它有无限记忆存储量，永远不会忘记或忽略每个人的问题，做决定能绝对的公平公正。
建筑机器人：机器人HadrianX能60分钟内砌起1000块砖，过程中还能研磨、切割砖块，每周24*7连续工作。两天之内，就能搭起一栋住房！
财务机器人：德勤财物机器人，一个顶15个人类，每周24*7工作。36万小时的人力工作，财务机器人几秒就能完成！
艺术作为人类智慧结晶的最后一块阵地，同样被攻破：意大利机器人现场弹奏钢琴，郎朗听后都惊呼：“机器人Teo速度超越人类，节奏精准！”
性爱机器人：去年开始，欧洲妓院大量抢购性爱机器人。皮尔逊研究报告发声：到2050年，机器人或将取代人类性爱！
牛津大学研究团队甚至想让机器人怀孕生孩子！他们培育长有人体组织器官的机器人，尝试让机器人具有分娩能力。
斯坦福教授卡普兰统计：
美国注册在案720个职业，将有47%被人工智能取代；那些以低端技术、体力工作为主的国家，比例可能超70%！
人类为之颤抖，这绝非危言耸听，以AI机器人为代表的第四次工业革命已吹响号角。
特斯拉创始人埃隆·马斯克曾多次公开呼吁：人工智能太可怕了，人类必须马上对人工智能技术加强监管。
当马斯克看到波士顿机器人时，更是忧心忡忡：“我们马上就完了。面前这个机器人再发展几年，它的速度到时候我们需要借助闪光灯才能看清它，做美梦去吧……”
或许，你还不能深刻感受到这种恐慌，打个生动的比喻吧：
现在，AI机器人就像正奔跑在轨道上的高铁，虽然我们在站台等待时，已经有它将要冲过来的预感。
但是，当AI机器人一日千里地飞速进化，真当它冲过站台时，人类连它的样子都看不清，之后，就再也追不上了！
马斯克对这种毁灭性的技术一再坚持：“人类要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险！”
霍金生前也一再告诫人类：“机器人的进化速度比人类想象的快，它们的终极目标将是不可预测的。我真的很怕人工智能取代人类，成为新物种！”
今天，服务员、接线员、快递员、围棋手、翻译、医生、证券师...人类只能眼睁睁看着一个个工种被机器人占领，等待人类的，或将是一场史无前例的失业大潮！
所以，人类必须敬畏AI，我们必须在新技术面前保持畏惧！返回搜狐，查看更多
双足机器人运动结构解析
双足机器人是与人类最接近的一种机器人，其关键技术就是双足步行，最大的特征就是能像人类一样行走，可以完成人类基本的运动功能，尽管目前在仿人机器人领域已经取得了很大的成果，但相对于人类行走，怎样提高在行走过程中步态的稳定性、灵活性、行走速度以及独立性等仍然是个很大的挑战。由于足部是在行走过程中唯一与地面直接接触的机构，直接受到地面的反作用力，因此足部与地面的接触情况以及缓解冲击的重要性就显而易见。本文主要针对双足机器人仿生足部运动机构开展研究，主要工作如下：1、分析了双足机器人足部关节研究的目的及意义，归纳了各种类型的足部机构的优缺点，综述了国内外的研究，提出从仿生学的角度利用柔顺机构学原理解决足部结构设计的可行性。2、结合解剖学、人体运动力学、仿生学和柔顺机构学等相关知识，分析足部关节的结构及其各部分（骨骼、肌肉）的运动功能，通过对人体行走步态的研究，分析足部关节抗冲击、减震、储能等方面的结构特征，为仿生柔顺节能足的进一步的研究提供了基础依据。3、根据双足机器人在行走过程中脚趾的运动特征，提出了脚趾与脚掌的连接方法。应用柔顺机构原理，设计了三种不同的柔顺机构模型。利用SolidWorksSimulation软件中的非线性分析方法，对以上三种柔顺机构进行了计算与优化，比较分析应力与位移大小。设计了一种适用于“脚跟着地，脚尖离地”行走步态的脚趾柔顺铰链，为以后的行走方式的改变提供了可能。4、从仿生学的角度出发，完成了仿生足单元的整体结构设计。根据路面状况优化了脚趾结构和脚跟结构，使其对地面具有更好的适应性，同时，对脚跟冲击吸收机构进行了分析和优化。由于避震器具有良好的冲击吸收功能，在此采用了避震器与弹簧板相结合的机构。根据所确定的避震器参数，对弹簧板进行有限元分析。最后，完成了橡胶脚底层材料以及六维力力矩传感器的选择。机器人技能学习与人机共享控制
讲座题目：机器人技能学习与人机共享控制
主讲人：杨辰光，华南理工大学教授、博导，广东省智能系统控制工程技术研究中心主任。
主持人：黄德青教授
时间：2022年9月28日19：00
地点：腾讯会议（ID：297-749-705）
讲座内容介绍：
利用控制理论对运动神经元调控机理建模，一方面可以帮助我们深刻理解人体肌肉骨骼运动控制原理，另一方面可以辅助我们设计机器人仿人控制器。报告中将介绍我们关于神经肌肉控制自适应调节阻抗、力、参考轨迹的成果，以及在此基础上设计的仿人自适应学习控制器。我们更进一步的提出一种多层级阻抗控制与阻抗学习方法，并用于冗余自由度仿人机械臂，实现柔顺的人机交互柔性控制。在机器人上实现仿人技能，也可以通过人机示教方式将人的技能高效传递给机器人，使机器人具备人的操作柔顺性与灵活性。本报告中将介绍我们构建的一个基本的机器人学习系统，其实现运动技能在空间中的可拓展性，并保证运动技能的稳定复现。进一步地，我们基于肌电信号在技能建模和传递中加入了刚度信息，使得机器人能够使用不同刚度与不同环境进行交互，以完成变化多样的任务。进而对示教信息进行自动处理，包括运动技能分割，运动序列对齐等。
工业生产和日常生活中机器人的运动和操作离不开人的监管和控制。传统人机隔离生产方式刚性作业，无法完成复杂多变生产任务，新型人机共享控制模式将人的优势（智慧性、灵巧性）与机器人优势（高速率、高精度、顺从性）深度结合，优化人机共同作业。本报告着重从遥操作和人机协作两方面介绍人机共享控制的实际应用场景以及效果，从实时避障、神经网络优化、动态补偿以及肌电信号利用等多个方面对人-工业机器人以及人-移动机器人的新型共享控制技术进行探索与应用。
主讲人简介：
杨辰光，华南理工大学教授、博导，广东省智能系统控制工程技术研究中心主任。曾开创性的提出仿人机器人变阻抗控制方法以及仿人机器人学习控制算法，以第一作者发表的相关工作获得机器人领域顶级期刊IEEETransactionsonRobotics和计算智能领域顶级期刊IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems最佳论文奖，入选2019、2021科睿唯安全球高被引科学家。近年来，获得省部级自然科学一等奖两项，二等奖一项，作为指导教师带领学生团队获得第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛金奖（季军）。主要研究方向为人机交互、智能控制等。在清华大学出版社出版《机器人仿真与编程技术》和《机器人控制:运动学、控制器设计、人机交互与应用实例》中文教材两部。
请相互转告，欢迎全校师生参加。
主办：研究生院
承办：电气工程学院