MIT水下机器人新作：用机器学习 18 小时造 “派大星”

水下机器人，长什么样？

2016 年，两位斯坦福大学 AI 试验室学员在对大疆无人机科学研究了一番后，设计方案了一款名叫 SeaDrone 的机器人，接着还将其一步步变成了实际的水中监控产品，并创立了自身的企业 O-Robotix。

同一年 10 月 21 日的全球机器人大会主社区论坛上，斯坦福大学 Oussama Khatib 专家教授在演说中详细介绍了一款深海“超体”，人们不但能够 操纵它，还能够根据它的身上配用的诸多感应器来“体会”海洋世界。

2021 年 1 月，来源于美国哈佛大学罗伯特・保尔森工程项目和应用科学学校、斯托尼微生物启迪工程项目研究室的一组生物学家设计方案了一群大眼萌机器鱼，研究成果走上著名学术刊物 Science Robotics 封面图。

由此可见，水下机器人慢慢展现出仿生技术发展趋势。想像一下，在“鱼的世界”里，混入一条机器鱼要比一台巨大的机器更加有效当然，更合乎仿生学基本原理。

而 MIT 电子信息科学和人工智能技术试验室（CSAIL）明确提出的念头是，生产制造一款类海洋动物机器人，其外观设计不但能够 是鱼，还能够是海螺！

嗯没有错，「派大星 MIT 分星」来啦！

怎样用 18 钟头造出一个“派大星”？

2021 年 3 月 31 日，有关研究成果发布于 IEEE RA-L 刊物，名为 Underwater Soft Robot Modeling and Control With Differentiable Simulation（根据可差分信号仿真模拟的水下机器人模型与操纵）。

伴随着水下机器人技术性持续推动，包含深海探寻、试品收集、海洋动物观查以内的多种每日任务现如今都能更顺利地完成，学术界也早已为该类机器人的开发设计试着了多种多样计划方案，但因为软体系统软件具备高可玩性，测算起來并不易，对水中软体机器人开展模型、操纵实际上是一个比较繁杂的难题。

毕业论文详细介绍：

要对水中软体机器人开展模型，不但要切合机器人的变形，也要充分考虑机器人和水环境治理中间繁杂的固态 – 液体藕合。软体机器人的繁杂动力学模型以及与水环境治理的相互影响一般会造成仿真模拟和具体试验中间存有极大的差别。

因而，仅有变小机器人到仿真模拟时和操作过程中的差别，将来机器人控制板和设计方案才可以愈来愈靠谱地迁移到现实世界中。

如下图所显示，科学研究精英团队的对策是，将一个可差分信号手机模拟器置入到一个在仿真模拟和真正试验中间更替的管路中。给出的操纵键入（左）是机器人捕捉到的真实的世界的健身运动数据信息。这种数据信息被传输到可差分信号手机模拟器，在那里系统软件鉴别变小了实际（右下方的四个翠绿色圆球）和仿真模拟（右下方的四个深蓝色圆球）中间的差别，以后根据运动轨迹提升转化成新的操纵编码序列。

这一方式被称作 Real2Sim，历经那样的迭代更新迁移，科学研究精英团队完成了运动轨迹提升、差别变小。

科学研究精英团队表明：

将可差分信号仿真模拟与可差分信号的剖析流体动力学实体模型紧密结合，能够 改善软体机器人的模型和提升。

即然拥有方式，那么就设计方案一款机器人试一下。

科学研究精英团队运用 C 和 Python 开发设计的机器学习培训优化算法系统软件，设计方案了一只由四个筋腱驱动器的“派大星”，四个脚掌到其后背的电动机各自有一根电缆线。

她们采用的原材料是硅橡胶泡沫塑料，既颇具延展性又充足绵软，能够 确保机器人到狭小室内空间移动。

接着，“派大星”被放入一个储水箱开展检测，为纪录具体情况，储水箱外置放了一个数字相机。

▲ 左边没有水，右边有冰

事实上，从设计方案到根据 Real2Sim 方式对其提升，全部全过程只需 18 钟头。由此可见，该精英团队的可分拆仿真模拟迭代更新在非常大水平上降低了机器人开发设计的经济成本。