你见过敢和特斯拉“飙车”的四轮机器人吗？就像下面这个，好像速度挺快的：下楼梯也是“一往无前”：除了四轮行走，还可以两轮站立，变身人形机器人，平衡能力强优秀：这款机器人是由苏黎世联邦理工学院的衍生公司Swiss-Mile开发的，它的名字也是以公司名称命名的：Swiss-MileRobot。事实上，这款机器人是在ANYmal机器人的基础上发展而来的。ANYmal是苏黎世联邦理工学院开发的四足机器人。那时的ANYmal只能像四足动物一样用四条腿走路。后来，研究人员在ANYmal的腿上加装了轮子，使其可以行走和滑行，现在，ANYmal可以用两条腿站立了。据Swiss-Mile官网介绍：Swiss-Mile机器人的速度可达6.2m/s（约合22.32km/h或13.87mph），能够克服具有挑战性的障碍，实现室内外空间的导航，并能携带工具、材料、货物和传感器，最大有效载荷为50公斤！Swiss-Mile机器人由MarkoBjelonic领衔，他这样总结Swiss-Mile：汽车、四足、人形、最高时速22公里/小时、能越障、两条腿站立！MarkoBjelonic因开发轮腿机器人ANYmal而广为人知，这是Bjelonic在博士期间从事的项目。在苏黎世联邦理工学院的机器人系统实验室。在攻读博士学位期间，Bjelonic的导师是苏黎世联邦理工学院的MarcoHutter、苏黎世联邦理工学院的StelianCoros和麻省理工学院的SangbaeKim。作为一名博士后，Bjelonic将继续他的梦想，即通过Swiss-Mile将轮腿机器人带入现实世界的应用。从官方视频来看，Swiss-Mile机器人采用了轨迹优化技术：将高层任务转化为动态可行的动作，存储在机器人的动作库中，将库中的各个动作组合起来反馈给MPC:事实上，对于腿式机器人来说，轮式版本比腿式机器人有很多显着的优势。对于轮式机器人，如果锁住机器人的轮子，机器人可以行走，也可以适应爬楼梯、下坡等高难度动作；在解锁轮子的同时，机器人可以比步行更快、更高效地移动。因此，我们从Swiss-Mile官网可以看到，Swiss-Mile（轮腿机器人）的效率比腿式系统高出83%！未来，该公司希望将轮腿机器人商业化，用于城市环境中的测绘、检查、救灾和物流等各种任务。此外，相对于轮式配送平台和轻型配送无人机，Swiss-Mile机器人已经可以有效克服平坦地形，克服台阶和楼梯等障碍物，并在室内外空间承载重载。ANYmal机器人关于Swiss-Mile机器人，我们在官网上没有找到更详细的资料，但是它是在ANYmal机器人的基础上进化而来的。也许有了ANYmal机器人的一些技术信息，我们可以推测Swiss-Mile。ANYmal机器人由ANYbotics制造。ANYbotics成立于2016年，是一家从苏黎世瑞士联邦理工学院分拆出来的公司，致力于开发用于工业应用的移动机器人。之前还登上了《Science Robotics》的封面。以前ANYmal就是这样，没有轮子，更不用说两条腿站立了，但它能扛住各种地形，徒步过河也轻而易举。ANYbotics的研究人员提出了一种强大的控制器，用于盲目四足动物在具有挑战性的地形上的运动。控制器仅使用来自关节编码器和惯性测量单元的本体感受指标，这是腿式机器人上最耐用和最可靠的传感器。控制器的操作如下图所示：该控制器用于两个版本的ANYmal四足机器人。四足机器人安全地小跑穿过泥土、沙子、瓦砾、茂密的植被、雪、水和其他越野地形。此外，本研究中提到的方法不使用摄像头、激光雷达或接触式传感器信息，仅依靠本体感受传感器信号来提高控制策略在不同地形下的适应性和鲁棒性。在模型方面，新方法没有使用对机器人当前状态的快照进行操作的多层感知器(MLP)，而是使用顺序模型，特别是感知状态的时间卷积网络(TCN)。之后，研究人员为ANYmal添加了四个轮子，他们提出了一个集成模型预测控制器，可以同时优化轮子和躯干运动。此控件应用于ANYmal轮腿机器人。添加四个轮子的ANYmal研究人员提出了一个在线轨迹优化(TO)框架，通过将问题分解为单个轮子和基本轨迹优化来创建一个可以在模型预测控制（MPC模式）下运行的轮子——腿式机器人。对于动态一致的运动，轮式TO需要考虑轮子的滚动约束，而基础TO则考虑机器人在运动过程中的平衡，这里使用零力矩点(ZMP)思想。分级的WBC通过计算所有关节的扭矩命令来跟踪这些运动。这种混合运动框架通过以下方式扩展了轮腿机器人的能力。该框架适用于多种步态，如静态稳定步态、动态稳定步态、全飞阶段步态等，研究人员在毫秒级切换机器人的两种运动模式。由于这种开关频率非常快，因此机器人能够抵抗不可预见的干扰，使其在现实世界中的部署成为可能。图2：运动规划和控制结构的演示。运动规划基于ZMP方法，该方法考虑了优化的车轮轨迹和机器人的状态。分级WBC优化整体加速度和接触力，跟踪操作空间推理。最后将扭矩数据发送给机器人。由于分层结构，wheelTO、baseTO和WBC可以并行实现。图3：车轮基本轨迹的草图。英文原文：https://spectrum.ieee.org/delivery-robot-anymal文中动画截取自：https://www.youtube.com/watch?v=RJyhZUqj3hM
