耶鲁大学的机器“变形虫”问世！利用仿真技术构建，可快速适应环境
导读
从可拉伸电路到高度可变形的软机器人，使得形状改变的机器人成为可能。耶鲁大学的研究人员通过模拟仿真，构建了一个利用形状变化在平面和倾斜表面实现运动的软机器人。研究人员首先在计算机中模拟机器人模型，探索在两个环境中的能力，并展示了特定环境下机器人步态的自动发现，最终成功地转移到物理硬件。该项研究成果发表在了近期的《Nature Machine Intelligence》。
对于软体机器人，耶鲁大学似乎有一种执念，早前我们就报道过耶鲁大学在机器人顶级会议ICRA发表的一篇论文，研究人员向我们详细阐述了如何让穿上“网袜”的黏土变成变形机器人。
这种看似柔软实际也很柔软的机器人虽然像极了血压计，但是却让耶鲁人欲罢不能，这一次他们设计了一款独立的软体机器人。网袜的洞补上了，也不再需要黏土了，更引入了计算机仿真技术希望实现更有效的控制。
对于软体机器人而言，可拉伸的电路和高度可变形的软机器部件使得更为复杂的可形变机器人成为可能，但困难的是，目前还不清楚形状变化应该如何发生，何时发生，以及这种形变可以带来什么样的能力。好比一个不断吹气的泡沫，爆是必然的，但是却不知道是何时（小编默默地关上了蛋壳公寓）。
（图片有加速）
正是这种不确定性，导致了一系列未解决的设计和控制问题。为了解决这些问题，耶鲁大学引的研究人员在建造物理机器人之前，使用计算机模拟来搜索每种环境所适合的软体形状和行为对，然后找到使机器人在形状之间进行转换的最佳方法，如上图平地机器人会选择滚动，上坡时会选择蠕动。
（不出所料，仿真表明滚下坡容易滚上坡难）
但是，创建理想的机器人仿真在理论上可以玩出各种花样，而构建可以在现实环境中执行相同操作的物理设备则完全是另一回事儿。
所以在构建了物理机器人之后，研究人员需要将实际的机器人动作与仿真结果对比，以了解实际环境中实际可行的方法，这种对比目前由人工完成，但是凭借深度学习的号召力，相信很快会有基于深度学习进行仿真一致性的研究。
该研究的主要作者迪伦博士表示：“最终的机器人设计是由模拟结果以及现实环境结合而驱动，使用该软件可以制造具有数十个独立运动部件的变形机器人，在以往的研究中是很难使这些理想化的机器人以与仿真相结果相匹配的方式运动。”
研究人员并没有止步于此，已经开始研究如何利用智能材料来增加变形机器人的灵活性，迪伦博士表示：“我们预想未来的变形机器人可以用作研究两栖行为的科学工具，用作穿越多个地形的运载工具以及可以访问难以到达位置的检查工具。”
目前这个项目的代码开源在GitHub，虽然整个项目现在还很基础，但是耶鲁大学持续在软体机器人领域不断发力，期待有一个好的结果。
相关资料：
论文DOI：DOI:10.1038/s42256-020-00263-1
GitHub项目地址：
https://github.com/jpp46/NATURE_MI2020/tree/v1.0
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