“美國系統深入的理論，日本嚴謹精準的測試，德國靈活巧妙的設計，這些都等待著中國去趕超。”

日前，之江實驗室 PI 研究員、前本田技研先端中心研究員、大阪大學博士 & 特聘研究員付春江，這樣形容自己回國的 “雙足機器人使命”。

今年 36 歲的付春江生于遼寧鞍山，本科畢業于華東理工大學信息學院及認知神經動力學研究所，畢業后東渡日本來到大阪大學讀博，主要研究雙足行走控制，期間師從日本生體工學權威專家野村泰伸教授。

畢業后，先在大阪大學擔任特聘研究員，后出走象牙塔來到日本本田公司阿西莫（ASIMO）仿人機器人，負責新型雙足運動控制研究。

他說，阿西莫小組雙足控制崗位從未招聘過中國人。在波士頓動力的機器狗誕生之前，阿西莫祖機器人動作多樣性一直處于全球領先動態，其驅動方式為電機驅動。

1998 年起，本田公司秘密研發十年，曾誕生過全球首臺獨立行走和獨立奔跑的雙足機器人，一度曾引起轟動。

加入該公司后，付春江在新型控制器方面做了較多貢獻。其中，高維不穩定動力學流形是他的代表性工作之一。

從全身高維動力學模型出發，推導出全身高維動力學的非穩定流形

傳統的雙足控制基于模板動力學，即雙足機器人會涉及到一個特別高維的非線性動力學過程。

此前，相關研究人員一般先把它進行降維，用一個線性倒立擺或者一個彈性倒立擺，先對整體高維動力學進行近似，接著先處理比較簡單的模型，然后再使用映射方法映射到全身運動型模型或動力學模型。

在讀博期間的第一篇論文，付春江繞開從模板動力學模型出發的方法，而是從全身高維動力學模型出發，然后推導出全身高維動力學的非穩定流形。

此前，使用低維非穩定流形或捕獲點方法非常流行，但之前在高維非穩定流形方面并沒有人做。

因此，付春江是首個提出高維不穩定動力學流形的學者，通過考察單足支撐和雙足支撐相的可控性，提出在雙足支撐項施加間歇控制，對雙足支撐時的非穩定流形施加控制從而實現穩定行走。

因為只對非穩定流形的部分加以控制，并只在一小段窗口期施加，可大大減少控制能耗，對于穩定流形部分則采用放任方式，這樣雙足行走會更自然。

更快的實時計算速度，更少的能量消耗

付春江在本田的很多工作，有些以論文形式發表，有些則申請為專利。

其中有一個專利涉及到機器人雙足控制方式，他告訴 DeepTech，一種流行的控制機器人雙足的方式叫混合零動力方式，該方法由美國密歇根大學 Jessy Grizzle 教授于 20 世紀 90 年代提出。

在研究早期，付春江相對獨立地提出了一套類似的方法，該方法也是從全身動力學出發，基于任務空間而非關節空間，可實現輕松規劃腳步經過的弧線、身體倒立擺經過的長度、以及支撐腿部到身體重心的長度。

經過反饋線性化的方法，再用微分幾何的方式，可把全身動力學映射到模型任務空間，變成在任務空間當中的全身動力學方式。

然后在任務空間中再利用它的規劃，就可方便地達成各種各樣的行走方式。比如，機器人可實現在上下坡、臺階等非平整地面上行走。

這套方法的優點在于，其一可在線進行計算，只要前期把微分幾何當中的各階李導數全部計算好，那么實時計算速度就會很快，因此非常適合機器人；其二由于是全身動力學規劃，非必要的能量消耗會更少。

但是，對于初值和干擾來說，反饋線性化的方式比較缺乏魯棒性。

為應對該問題，付春江聯合斯坦福大學團隊，開發出基于采樣的直接策略優化法。

其本質在于原來做優化的時候，優化軌跡是一條線，但受干擾的這條線會偏離原來的軌道，這樣系統就不具備魯棒性。

研究中，他們提出在某一個狀態點周圍進行采樣，借鑒無色卡爾曼濾波器的思想，來對采樣點進行地推。

這樣就能實現在保留非線性的同時，不對系統的動力學特性進行改變，那么最終優化出來的是一條管道，而不再限于一條線。

在優化出來的這條管道之內，只要系統狀態量在管道之內，就能保證整個系統的魯棒性。

說到這里付春江舉例稱，火箭里面的燃料會產生一定的波動或震動，因此火箭整體質量分布就會發生抖動或變化，這等于只有火箭下部有推動力，這時對其做控制就會比較難。

因此他提出這樣一種優化管道的方法，來保證對內部擾動、外部空氣擾動都具有魯棒性，因此火箭可以安全順利地著地。

在他的研究中，另一個困難是如何找出在任務空間的參考軌跡，方法是基于帶接觸的模型預測控制。

波士頓動力等公司使用的是為基于線性互補條件（LCP）的方法。但是，他們提出了更好的方法，即把 LCP 接觸，看做是一層優化，然后把利用模型預測控制 MPC 作為上層的優化，接著基于這兩層優化去解決相應問題并能達到準實時的計算速度。

開發可改變阻抗的驅動器

在工業機械臂中有位置控制、力矩控制和阻抗控制三種方式，但是在雙足機器人上，目前做出來的只有位置控制和力矩控制的雙足機器人。

這是因為雙足機器人存在本質不穩定的問題，控制起來也更難。但是與環境和人相接觸、改變動作吸引子狀態，以及節約能量注入能量等，都需要阻抗控制，因此改變阻抗十分重要，且會帶來新的應用場景。

基于此，付春江與團隊開發了可以改變阻抗的驅動器，采取的方式是改變力臂長度，然后對變阻抗驅動器進行建模，研制和測試。

據他介紹，以前的變阻抗驅動器主要用于上肢，輸出力矩較小，這款變阻抗驅動器的輸出力矩目前是世界最大的，可在 0.1 秒之內改變阻抗。未來有望用在雙足機器人中的腿足。

相比輪式機器人，雙足機器人的優勢在于可探索不連續平整的地面比如爬上陡坡，而輪式機器人則很難通過超過 60 度的坡度。

而雙足機器人的占地非常小，因此落腳點也非常小，因此能通過支持反作用力來維持動態平衡。

另外相比四足機器人，雙足機器人有較高的重心優勢，因此能解放雙手來做一些高重性的動作。比如去開一扇門以及端一盤菜。而波士頓動力狗等四足機器人則很難做這樣的動作，因為它的重心比較低。

此外，雙足機器人可利用全身的動作，以投擲的方式來讓雙手集中全身力量，即便它的驅動器沒有這么大的力量，但是它的輸出比一個單純的機械手臂會有更大的力量輸出。而且，相比于人假如它的零件壞掉，還可進行更換。

雙足機器人的五大潛在實際應用

付春江告訴 DeepTech，結合相關優勢和特點，雙足機器人大概有以下五個落地場景：

第一，用于農業作業。一般農業工作都是在非鋪裝路面進行，這對于雙足機器人的腳部支撐面非常小，即只能站在兩行稻田的中間，而這恰好符合雙足優勢。因此其落地場景之一是農業，人口城市化的推進必將帶來農業人口的減少，因此可讓它們來干農活。

第二，用于建筑作業等高重心勞動。建筑是一個高危行業，并且需要高重心勞動，如果使用雙足機器人，其不僅能幫助人類避免可能的危險，且具備高重心作業能力。

第三，用于照顧老人。老齡化社會會催生更多家庭服務需求，全球很多國家的年輕人都會到大城市發展，很多老齡化人口并不能得到子女長期穩定的陪護。而雙足機器人可起到照顧老年勞動力的問題，比如給家里買菜、陪老人去散步。此外，還可通過 5G 和 VR 等連接方式，讓老人以非常快的通訊速度連接到自己的專屬機器人上，從而享受被照顧的服務。

第四，用于科考探索。假如需要在地外行星上的非鋪裝路面作業，雙足機器人不需要像人類宇航員那樣，付出維持生命系統的高昂代價。

第五，用于災害救援和響應。災害救援場景一般是為了救人，美國曾舉辦過 DRC 競賽，就是這個場景。

出國十年，一朝返華

2021 年 3 月，出國十多年的付春江，正式回國入職浙江杭州之江實驗室，目前正在籌建雙足機器人本體項目組。

他們主要研究雙足機器人的新型結構和控制，希望借此打造一個適合多場景落地的雙足機器人。

從事雙足機器人研究工作多年的他，非常熟悉各種雙足控制流派，比如基于模板動力學的、基于非線性控制的、基于優化的，以及基于強化學習的，和世界很多高校和公司都有交流或合作。此次回國也是希望能打造出具有中國特色的雙足機器人。

他說，當初出國時日本的博士生拿的工資可能都比國內的正式員工待遇要好，但是現在中國經濟的發展給科研提供了強勁動力，而且在國內也更方便進行大團隊的創造性工作，因此他很看好中國目前乃至后續的發展前景。

責任編輯：haq