四足仿生机器人的步态优化-度量科技

我国地处欧亚大陆东南部，位于环太平洋地震带和欧亚地震带之间，是地震高发国家。近年来，四川汶川、北川、雅安地震，青海玉树等地的地震，造成了大量的人员伤亡。由于受灾区域往往是一片废墟，崎岖难行，尽管有救援队的介入，一些用以及时拯救即将将要逝去生命的救援器械，由于体积大重量重，需要较多人力搬运，仍旧很难带入现场。

然而，机器人却能为人们解决这一难题。21世纪初，美国波士顿动力公司研发出四腿机器人“Big Dog”，它专门为美国军队研究设计，能够爬山涉水的同时承载较重负荷的货物，而且奔跑速度甚至超过人类。“Big Dog”机器人内置计算机，可根据环境的变化调整行进姿态。它既能根据设定路线前行，也可以通过远程操纵，在军事和救灾上均有着重大意义。

而我们国内的研究者们同样不甘落后，几家高校围绕四足仿生机器人的前沿技术，开展了四足动物与环境之间的交互机理和步态研究，以及突发情况下的应急控制方法研究，建立了四足机器人的仿生步态规划方法、动态稳定性判断方法和外界强干扰下的自适应稳定恢复方法。针对以发动机为动力源的四足机器人的液压驱动特性，利用非线性控制方法，克服了机器人液压缸作动力的剧烈变化、电液伺服阀的死区特性，实现了机器人的抗扰动伺服控制，保证了机器人的运动稳定，研究了机器人发动机液压泵负载稳定输出非线性控制方法，以及四足机器人高速运动过程中的腿部支撑状态稳定切换的非线性变结构控制，实现了四足仿生机器人复杂地形环境的稳定控制。

研发过程中，为了准确采集机器人的运动步态信息，研发者们找到了度量科技寻求技术支持，希望借助NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统，在室外捕捉仿生机器人的运动姿态，以供他们进行调整，优化越障行为。

在国家地震紧急救援训练基地的测试场，度量科技工程师在14m长、8m宽的室外场地，用三脚架搭起了12个NOKOV Mars 2H镜头,同时配合用户在仿生机器人的“躯干”和“四肢”的关节部分贴上反光标志点（Marker）。系统以60hz的采样频率采集了数组机器人运动的过程，并导出各关节点精确到亚毫米单位的坐标数据，用户再将这些数据导入开发的专用分析工具进行分析，确认机器人的姿态，以制定改进方案。该四足仿生机器人现仍在改进测试阶段，根据其进度与要求，由度量科技自主研发的NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统将继续为期提供技术支持，为国产救援机器人的应用贡献出自己的一份力量。

仿生机器人应用详情

苏黎世大学RPG实验室：动作捕捉为无人机状态反馈提供位姿数据

在Davide Scaramuzza教授领导的苏黎世大学Robotics and Perception Group，NOKOV度量动作捕捉系统实时提供无人机位姿数据，用于无人机状态反馈。

Science Robotics丨人形机器人踢足球：依靠机载视觉学习反应式足球技能

清华大学赵明国研究员团队团队在Science Robotics发表人形机器人视觉踢球研究，通过强化学习实现反应式足球技能。NOKOV度量动作捕捉系统采集人体踢球动作及机器人、足球位置真值，为AMP参考运动数据和虚拟感知系统建模提供数据支持。

山东大学T-ASE研究：动作捕捉系统采集人类示范数据，DM-KMP与多智能体强化学习实现五指灵巧手协同抓取

山东大学控制科学与工程学院李可教授团队提出了面向仿人五指灵巧手抓取的统一学习框架。该研究将人类示范轨迹生成与多智能体强化学习相结合：NOKOV度量动作捕捉系统用于采集自然五指抓取运动，DM-KMP从有限示范中生成期望关节轨迹，PWS-MADDPG进一步学习多指协同抓取策略。研究结果显示PWS-MADDPG 在 11 类物体上的平均抓取成功率为 85.48%。

仿生五自由度折纸脊柱外骨骼：三维运动数据验证运动透明性

合肥工业大学、西安电子科技大学、英国提赛德大学和香港理工大学研究团队提出仿生五自由度折纸机构，并据此开发主动式折纸脊柱辅助外骨骼OSAE，用于在对称和非对称举升中适应人体脊柱运动并提供辅助。研究团队使用NOKOV度量动作捕捉系统采集受试者上半身三维运动数据，比较穿戴与未穿戴OSAE时前屈、侧屈和轴向旋转的躯干活动范围，验证OSAE系统的运动透明性。