RoboGrammar系统自动化和优化机器人设计

机器人的形状决定了它可以执行的任务类型和操作环境。由于当前的技术限制，无法建造和测试每一种形状，但是由麻省理工学院的研究人员开发的新系统可以模拟这些形状。模拟后，可以从群体中挑选出最好的形状。

新系统被称为RoboGrammar，第一步是告知它可用的机器人部件，例如轮子和关节。然后，您需要指出机器人将在什么样的地形上运行，这基本上就是全部了。RoboGrammar然后生成一个优化的结构和控制程序。

推进机器人设计领域

新系统是机器人设计领域的一个重大进步，这个领域仍然主要是手动的。

Allan Zhao是研究的首席作者，也是麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的博士生。

“机器人设计仍然是一个非常手动的过程，”赵说。RoboGrammar系统是一个“产生新颖、更具创造力的机器人设计的方法，这些设计可能更有效。”

该研究将在本月的SIGGRAPH Asia会议上发表。

根据赵的说法，机器人被建造用于各种任务，但“它们的整体形状和设计往往非常相似。当你想到建造一个需要跨越各种地形的机器人时，你会立即想到四足机器人。我们想知道这是否是最优的设计。”

该团队相信，新的、更具创新性的设计可以产生更好的结果并提高功能性，这就是为什么他们为任务构建了一个计算机模型。该系统不受先前的惯例的影响，并应用了一些规则。

赵写道，可能的机器人形状的集合“主要由无意义的设计组成。如果你可以以任意方式连接部件，你最终会得到一团乱麻。”

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图形语法

该团队旨在开发一种“图形语法”，它限制了机器人组件的排列方式。这只是为了确保每个计算机生成的设计在基本水平上起作用，具有诸如不能将腿段连接到关节而不是其他部件等约束。

赵在设计图形语法规则时受到动物的启发，特别是节肢动物。

节肢动物“具有一个中央身体和可变数量的段。一些段可能具有附着的腿，”赵说。“我们注意到，这足以描述不仅节肢动物，还有更熟悉的形式。”

通过使用图形语法，RoboGrammar在三个步骤中运行。首先，它定义问题。其次，它设计可能的机器人解决方案。第三，它选择最优的解决方案。

人类用户负责问题定义和输入可用的机器人组件，例如电机、腿和连接段。用户还输入机器人将在什么样的地形上运行。

“这对于确保最终的机器人可以在现实世界中建造至关重要，”赵说。

数十万种结构

RoboGrammar使用图形语法规则设计数十万种可能的机器人结构，具有各种不同的外观。

“看到这些设计的多样性对我们来说非常鼓舞人心，”赵说。“这绝对展示了语法的表达能力。”

然而，并非所有设计都是好的，选择最好的设计意味着每个机器人的运动和功能必须被评估。

“到目前为止，这些机器人只是结构，”赵说。

该团队通过一种称为模型预测控制的算法开发了每个机器人的控制器，该算法优先考虑快速的向前运动，这就是推进结构的东西。

“机器人的形状和控制器深深地交织在一起，这就是为什么我们必须为每个给定的机器人单独优化控制器的原因，”赵说。

研究人员然后使用一种神经网络算法来找到高性能的机器人。该算法对不同机器人集进行采样和评估，并学习哪些设计适用于哪些任务。

到目前为止，所有这些都没有人工干预。

“这项工作是自动设计机器人形态和控制的25年探索的巅峰成就，”哥伦比亚大学的机械工程师和计算机科学家Hod Lipson说。他没有参与这项研究。“使用形状语法的想法已经存在一段时间了，但没有任何地方像这项工作一样完美地执行了这个想法。只要我们可以让机器自动设计、制造和编程机器人，一切都将变得不同。”

根据赵的说法，RoboGrammar是“一个工具，供机器人设计师使用，以扩展他们可以使用的机器人结构空间。”

该团队现在计划在现实世界中建造和测试一些机器人，赵说，该系统可以超越地形穿越，进入诸如虚拟世界等领域。

“假设你想在一个视频游戏中生成很多种类的机器人，而不需要一个艺术家来创建每一个。RoboGrammar几乎可以立即实现这一点，”赵说。