科学家们正在为四条腿、模仿动物的机器人配备人工智能(AI)和一系列传感设备，以帮助机器人自主地在红色星球上的危险地形和地下洞穴中探索。  在今年12月14日举行的美国地球物理联盟(AGU)年度会议上，NASA/JPL-加州理工学院的研究人员介绍了他们的“火星狗”，他们可以以“精神号”、“机遇号”、“好奇号”和最近发射的“毅力号”等标志性的轮式火星探测号一样的的方式进行机动。科学家们在AGU上说，新机器人的敏捷性和弹性与传感器结合在一起，它们可以避开障碍，在多条路径之间进行选择，并为基地的操作者建立地下隧道和洞穴的虚拟地图。  传统的火星探测号大多局限于平坦的表面，但许多科学上有趣的火星区域只有穿越非常崎岖的地形或降落在地下才能到达。步行机器人“狗”非常适合于这样的挑战--即使它们摔倒了，它们也可以重新站起来。“倾倒并不意味着任务失败，”科学家在演示中说。“使用恢复算法，机器人可以从众多的坠落中恢复过来。”  一只火星犬也将比现在的火星车轻12倍，并且能够更快地运行，在测试中达到3英里/小时(5公里/小时)的正常行走速度。研究人员报告说，为了更好地理解这一点，好奇号探测器以每小时0.09英里(0.14公里/小时)的速度在火星表面滚动。  在火星上，洞穴可能为未来的人类聚居地提供庇护，为人类提供自然保护，抵御致命的紫外线辐射、极端寒冷和强烈的沙尘暴，这些风暴可能持续数周，有时还足以被地球上的望远镜发现。根据美国宇航局。研究人员在AGU上说，洞穴也可能隐藏着火星遥远过去生命的证据，甚至为生活在地下深处的生物提供了一个目前的家园。能够绕着岩石行走、俯身进入洞穴并选择一条路径的双脚机器人--同时收集测量数据并绘制出它们“看到”的地图--可以为科学家提供新的机会，以探测地球以外的生命迹象。  团队成员正在一系列障碍课程中进行测试，在隧道和走廊、楼梯和坡道上，以及在模拟火星景观的户外地点，比如北加利福尼亚的熔岩管，进行测试。这些演示表明，不系住的机器人可以在巨石周围航行，并绘制深邃的洞穴地图。（文章来源于机器人在线网）

  穿着溜冰鞋的人和装有驱动轮的机器人的区别是，如果机器人经过适当的工程设计，它可以对其轮子施加控制，这是人类无法到达的境界。波士顿动力Handle机器人正好很好的证明了这点，但是Handle似乎还没有充分利用它的优势。而ANYmal机器人的四个腿部和四个轮子与它进行的每个动作无缝地融合在一起，可能从这里你可以理解为什么轮子和腿部共同改变机器人移动性的游戏规则。  尽管我们喜欢继续研究受生物启发的机器人（并且确实会继续研究它们），但有些事情还没有被大自然弄清楚。车轮几乎是其中的一件事—有些动物会滚动，并基于这种滚动启发了机器人，但在微观水平以上的自然界中找不到真正的轮转运动。当人们弄清楚轮子有多有用时，我们将它们绑在脚上，以使我们的运动在某些条件下更加有效。但是，机器人对轮子的熟练程度正迅速超出我们的期望。  这里最酷的事情是，ANYmal正在动态选择最佳混合步态，该步态是动力滚动和有腿步的融合。它只是根据车轮下方地形的感觉来进行“盲目”操作，而无需任何相机或激光雷达输入。您可以根据轮式运动在每条腿上所具有的效用来查看其如何在滚动和步进之间无缝过渡，甚至在跨步时也是如此。如果车轮不再有效，则控制器会将那条腿切换为步进运动，同时保持与其他腿部的协调。总体而言，这使得ANYmal能够更快地移动，而不会降低其应对具有挑战性的地形的能力，并降低了运输成本，因为滚动比步行更有效。  对于是否有某些地形使这些ANYmal的步态转换特别具有挑战性，苏黎世联邦理工学院的Marko Bjelonic表示：“非周期性的步态序列可通过运动腿实用程序自动找到，而无需预先确定的步态时间。根据机器人的当前状况，每条腿可以在适当的时候自行做出合理的举动。我们的方法在崎terrain的地形中效果很好，但是更大的障碍（例如楼梯）具有挑战性。”  ANYmal基于本体感受信号，即不使用地形感知来基于感知到的环境进行步态转换。该框架在平坦和不平坦的地形上已经发挥出色的作用。但是，研发人员目前正在开发一种扩展程序，该扩展程序考虑了机器人预先计划地形的步骤。这种对地形敏感的扩展程序还能够处理较大的障碍物，例如楼梯。  没有转向轮是一个很好的挑战，因为这样一来，机器人就不得不探索混合的滚轮行走运动。从应用的角度来看，可能有可能使车轮转向。研发人员已经分析了腿的配置和每条腿的致动量，发现实现此目的不需要额外的自由度。机器人可以旋转第一个执行器，即髋关节内收/外展，并且在不增加复杂性的情况下，机器人的机动性提高了，操纵车轮的能力也提高了。  未来，研发人员将进一步研究如何使机器人在地面上和具有挑战性的障碍物上进行更复杂的运动，以及如何在真实的机器人上稳健地执行这些运动。（文章来源于机器人在线网）

  ANYmal是四脚自动机器人平台，旨在满足各种工业用途，它的创建者ANYbotics已在A轮融资中筹集了2,000万瑞士法郎（约合2,230万美元），以继续发展和扩展业务。该公司于2016年从ETH Zurich分离出来，当时该机器人已经很好地进行了开发。ANYmal从表面上类似于波士顿动力公司熟悉的四足机器人Spot，但绝对不能做比较。四足机器人可用于为人类构建的环境进行导航并与之交互。  ANYbotics是机器人的第三代产品，该机器人具有逐渐集成的计算单元和日益复杂的传感器。联合创始人兼首席执行官PéterFankhauser在给TechCrunch的电子邮件中解释说：“我们目前的ANYmal C模型具有三台内置的高端英特尔i7计算机，它们为机器人和客户应用程序（例如自动检查任务）提供动力。”   “由AR / VR和自动驾驶应用推动的更小，性能更强的传感器的可用性，使我们能够为最新的ANYmal模型配备360度的态势感知能力和远程扫描能力。在商用组件不令人满意的地方，我们对专有技术进行了投资，这些专有技术已产生了核心组件，例如定制电机，扩展坞和检查有效载荷单元。”  像ANYmal这样的机器人最明显的应用是对通常会涉及人类的设施进行检查。如果机器人可以穿越相同的路径，爬楼梯，开门等等，那么它会比疲倦并休息的人类同行更频繁，更规律地这样做。它还可以使用激光雷达和RGB摄像头以及其他工具来详细监视和中继周围的环境。然后，人类可以执行更困难（和人类）的工作，以整合该信息并根据该信息做出决策。在工厂，发电厂或数据中心中使用ANYmal可以节省成本和制鞋成本。  当然，如果机器人很脆弱，那是没有用的，幸运的是，事实并非如此。Fankhauser说：“在移动性方面，我们一直专注于对工业客户最重要的事情：在恶劣的环境条件下的操作可靠性和耐用性。” “例如，我们针对室内和室外场所（包括咸空气和大温度范围的海上平台）白天和晚上的使用情况设计和测试ANYmal。在这些环境中，敏捷性的重要性不大，但多次可靠且安全地执行任务的重要性就更大了。数月之久没有人为干预。”  Swisscom Ventures率领这一轮融资，合伙人AlexanderSchläpfer说，扎根（当然，ETHZ受到高度推崇）和早期商业合作伙伴关系的良好结果证明了其投资的合理性。“在10年前，我们的一些联合创始人在苏黎世联邦理工学院学习期间开发了他们的第一个步行机器人，” Fankhauser说。“今天，行业已经准备好采用这项技术，并且我们正在将机器人部署到我们的早期客户中。”（文章来源于贤集网）

  腾讯 Robotics X 实验室于2018年成立，致力推进人机协作的下一代机器人研究，打造虚拟世界到真实世界的载体与连接器。目前实验室主攻移动、灵巧操作和智能体等三大通用机器人技术的研究与应用，并聚焦于多模态移动机器人的研发。 腾讯 Robotics X 与腾讯 AI Lab 实验室主任张正友博士表示：“移动或运动能力，是机器人最核心、也是最基本的能力之一，决定了它能去到什么场景，做什么事情，未来有什么样的想象力。我们很高兴能看到这两项进展，并将继续深入探索机器人的通用能力，为虚拟到真实世界搭建一个有力的桥梁。”  梅花桩是中国功夫的重要训练道具之一，习练梅花桩也是武侠小说中修炼轻功的基础。现在，梅花桩上迎来了一位新的“练功者”—— 腾讯四足移动机器人 Jamoca。Jamoca 本体基于外部提供的硬件平台改装，重约70公斤，长1米、宽0.5米、站高0.75米  四足移动机器人，更常见的一个名字是机器狗。腾讯 Robotics X 实验室在外部提供的本体之上，基于自研的机器人控制技术，为 Jamoca 打造了一个能应对复杂环境的智能大脑。这个大脑让 Jamoca 能行走、小跑和跳跃，并赋予了它自主定位和避障的能力。此次 Jamoca 完成的挑战由高60厘米、呈20°斜面角度的台阶和相邻最大高度差16厘米、间距不等的梅花桩两部分组成。  据腾讯 Robotics X 实验室研究员介绍，和国际上其他四足机器人走木块的场景比较，此次 Jamoca 所挑战的梅花桩落脚面积更小、高度更高，并有台阶的组合，实现的难度要更大。其中，考验机器人移动能力的难点主要有两个：理解梅花桩的排布（包括位置和高度）、选择最佳落脚点及路线并稳定精准地行走（落脚到梅花桩中心点）。  这正对应了实验室在移动技术方面钻研的的两个核心技术模块：感知、运动规划与控制；同时二者通过实验室的另一核心技术模块：整机系统设计与搭建，实现了系统性的集成融合。  从 Jamoca 挑战的结果看，腾讯 Robotics X 实验室已经达到了极高的技术标准——误差1厘米内的感知定位、根据环境进行的10毫秒级路线规划、基于动力学的1KHz实时力矩控制、梅花桩中心点1厘米内的落脚误差，以及全系统的高度协同。基于实时的本体状态估计，Jamoca 能够结合质心动力学模型来构建优化问题，实时求解机器人足端所需的地面反作用力，并结合反馈控制实现精准鲁棒的实时力控，可完成行走、对角小跑以及跳跃等的运动控制。  不同于预先设计好规则之后做重复的运动的工业机器人，Robotics X 实验室更关注机器人有意识、有判断的自主特性研究，目的就是要在有很大不确定性的动态环境里，能够实现机器人的自主判断、自主决策，并自主完成任务。现阶段，Jamoca 主要用于实验室内部科研实验。它的在线环境感知、最优运动规划和实时运动控制等能力，未来将帮助腾讯其他机器人产品更好地适应复杂的现实环境。（文章来源于机器人在线网）