當為機器人設計移動系統時，目標通常是設計一個單一的系統，讓你的機器人做你可能想得到的所有事情，不管是行走、跑步、滾動、游泳，還是這些事情的組合。不過，這根本不是人類的做法：如果人類仿效機器人模型，我們恐怕會穿上某種多功能鞋子，如登山靴、旱冰鞋、滑雪板和腳蹼的組合版本鞋到處走動。相反，我們會做一些更加明智的事情，通過穿上不同的鞋子來優化我們的行動系統。

在ICRA，佐治亞理工學院（Georgia Tech）的研究人員展示了一款移動機器人，可以看出這種換鞋方式是如何應用到機器人身上的。他們不僅發明了一種可以使用“可交換推進器”的機器人，就像他們所說的機器人的鞋子一樣，更重要的是，他們已經成功地用一只可愛的小機器人手臂實現了機器人的互換。

該機器人可以給自己換“鞋子”來適應不同的地形。小型輪式機器人換上新鞋，化身越野能手。并且研究人員正在嘗試不同的形狀“鞋子”，以便于能夠在雪地、沙地和水中行動。相信不久之后就可以實現輪腿切換，地形無礙呢。

這太棒了，是不是？

機器人的鞋子，或許，該稱作推進器的東西，緊密地安裝在輪子上的t形槽中，并且通過幾何定位和永久磁鐵的組合來保證安全。這就產生了一個相當簡單的附著系統，只要機械手以正確的方式搖動滑靴，就具有高的夾持力和較低的分離力。目前這一切都是open loop的，替換一個推進器大約需要13秒。

盡管這確實需要機器人自己攜帶推進器，意味著它必須攜帶一個相當高自由度的機械手，但機械手至少可以用于其他各種有用的事情。許多移動機器人已經有了一種或另一種機械手，盡管它們通常用于世界交互而不是自我修改。通過對結構或自由度進行一些調整，移動機械手也有可能利用可交換推進器。

如果你想知道這個額外的復雜性是否值得，從這個意義上說，一個具有永久輪腿的機器人可以做這個機器人所做的一切，而不必擔心手臂或推進器的交換，結果證明這對效率有很大的影響。在平板混凝土上的輪式結構中，機器人的運輸成本為0.97，研究人員稱“與混凝土上的腿形結果相比，這大約降低了三倍。”當然，這個想法是，最終，機器人將能夠處理更廣泛的地形，應用更加廣泛。

Photos: Georgia Tech
The robot uses a manipulator mounted on its back to retrieve the propulsors from a compartment and attach them to its wheels.

更多細節，我們（作者，以下簡稱我）通過電子郵件聯系了第一作者Raymond Kim。

IEEE Spectrum：人類總是通過換鞋完成不同的事情，在你看來，為什么這以前沒有應用到機器人身上？

Raymond Kim：在我們看來，有兩個原因。首先，迄今為止，大多數車載機械手的設計主要是為了感知外部世界，而不是與機器人進行交互。因此，車載機械手可能無法接觸到機器人的所有部分或感知手臂和車身之間的交互作用。第二，運動涉及到推進系統和地面之間相對較大的力。車載機械手歷來都是輕量化的，以盡量減少尺寸、質量和功耗。因此，這種操縱器不能施加很大的力。任何可更換的推進器必須既能承受大的機車載荷，又能很容易地適應低操縱力。這兩個需求經常互相矛盾，這就產生了一個具有挑戰性的設計問題。我們的ICRA演示有一個失敗的視頻，演示了當設計不夠完善時會發生什么。

該系統現在有多大的自主權？

目前，自主性僅限于機械手在換靴/推進器過程中的軌跡跟蹤。我們根據人的指令發起換鞋，換鞋操作是一個腳本化的軌跡。對于完全自主的版本，我們需要一個能夠識別地形的路徑規劃算法，以便確定何時適應。這可以通過感應或預裝地圖來實現。

這個概念主要是用來改造旋轉馬達的，還是它對其他類型的機動性系統也有好處？

我們設想這一概念可以應用于廣泛的運動系統。雖然我們關注旋轉執行器是因為它們的共同用途，但是我們想象用類似的方式改變線性執行器上的末端執行器。此外，這些方法還可以用來修改被動組件，比如在機器人的后面加一個尾巴，在前面加一個犁，或者重新分配系統的質量。

你認為你的機器人還能從哪些推進器中受益？

我們很高興能探索各種各樣的推進器。對于陸地運動，我們認為更適合雪地或沙地的適應性將是很有價值的。這些可能涉及到通過增加釘子或槳來修改車輪。此外，我們最初的動機是應用于海軍作戰。海軍人員可以用腳蹼游到岸邊，然后換上靴子在陸地上操作。這種開關能顯著提高效率。想象一下穿著靴子游泳，或者用腳蹼爬樓梯！我們期待類似的設計，在鰭和輪子/腿之間切換，以幫助適應兩棲行為。

下一步要做什么呢？

我們當前的重點是提高現有地面車輛的性能。我們正在為arm增加傳感能力，這樣就可以更快地進行推進器交換，并具有更強的穩定性。此外，我們正在尋找與我們車輛的獨特功能相適應的運動規劃算法。最后，這可能涉及可更換推進器或對車輛屬性進行其他更改。操縱創造了極大的靈活性，我們對如何設計新型車輛以利用基于操縱的適應性非常感興趣。

來自喬治亞理工學院的Raymond Kim、Alex detain、Stephen Balakirsky和Anirban Mazumdar在ICRA 2020上發表了“Using Manipulation to Enable Adaptive Ground Mobility”的相關研究成果。

原文標題：小輪機器人穿上新鞋準備越野啦

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