本文转载自雷锋网。如需转载，请在雷锋网官网申请授权。水下机器人长什么样？2016年，两名斯坦福大学AI实验室的学生在研究大疆无人机后，设计了一款名为SeaDrone的机器人，并逐步将其变成了一款逼真的水下监控产品。并成立了自己的公司O-Robotix。同年10月21日世界机器人大会主论坛上，斯坦福大学OussamaKhatib教授在演讲中介绍了潜艇“阿凡达”。人类不仅可以控制它，还可以通过它身上的众多传感器“感受”海底。世界。2021年1月，哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院和魏斯生物启发工程研究所的一组科学家设计了一组可爱的大眼睛机器鱼，他们的研究成果登上了杂志封面知名学术期刊ScienceRobotics。可见，水下机器人正逐渐呈现仿生化趋势。试想一下，在“鱼的世界”里，混入一条机器鱼比一台巨大的机器更合理、更自然，更符合仿生学原理。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）提出的想法是打造一个外形不仅可以是鱼，还可以是海星的类海洋生物机器人！嗯，没错，《拍大星MIT亚星》来了！如何在18小时内做出一个“馅饼大兴”？2021年3月31日，相关研究成果发表在IEEERA-L期刊，题为UnderwaterSoftRobotModelingandControlWithDifferentiableSimulation（基于微分仿真的水下机器人建模与控制）。随着水下机器人技术的不断进步，海底探测、样本采集、海洋生物观察等多项任务现在都可以更加顺利地完成。学术界也为此类机器人的研发尝试了多种方案，但由于软件系统自由度高，计算难度大。水下软体机器人的建模与控制实际上是一个难题。摘要：水下软体机器人建模不仅要符合机器人的形变，还要考虑机器人与水环境之间复杂的固流耦合。软体机器人的复杂动力学及其与水环境的相互作用往往导致模拟与真实实验之间存在巨大差距。因此，未来的机器人控制器和设计可以越来越可靠地转移到现实世界中，只有缩小机器人模拟和实际操作之间的差距。如下图所示，研究团队的策略是将一个可微分的模拟器嵌入到一个在模拟和真实实验之间交替的流水线中。给定的控制输入（左）是机器人捕获的真实世界运动数据。该数据被发送到可微分模拟器，系统在其中识别缩小现实（右下角的四个绿色球体）和模拟（右下角的四个蓝色球体）之间的差距，之后轨迹优化生成新的控制序列.这种方法称为Real2Sim，经过这样的迭代传递，研究团队实现了轨迹优化和间隙缩小。根据研究团队的说法，将可微模拟与可微分析流体动力学模型相结合可以改进软体机器人的建模和优化。现在我们有了方法，让我们尝试设计一个机器人。研究团队利用C++和Python开发的机器学习算法系统，设计了一个由四根肌腱驱动的“彼得之星”，其背面的电机的四个脚趾各有一根电缆。他们选择的材料是硅胶泡沫，它既有弹性又足够柔软，可以让机器人在狭小的空间内移动。随后，“彼得之星”被放入水箱中进行测试。为了记录实际情况，在水箱外放置了高速摄像机。【左边没水，右边有水】其实从设计到用Real2Sim方法优化的整个过程只用了18个小时。可见，团队的可拆分仿真迭代大大降低了机器人研发的时间成本。关于作者如上所述，本设计来自MITCSAIL。雷锋网（公众号：雷锋网）注意到，一位名叫杜陶的团队成员是这篇论文的共同作者，这次他领导了拍大星的软硬件开发。杜涛毕业于清华大学软件学院，后在斯坦福大学攻读计算机硕士学位。他目前是麻省理工学院的博士生。他的研究兴趣是计算机图形学、机器人学和机器学习，专注于复杂物理系统中具有挑战性的设计和控制问题。此外，雷锋网在作者名单中看到了另一个名字——丹妮拉·罗斯。DanielaRus是MITCSAIL主任，电气工程和计算机科学AndrewandErnaViterbi教授，IEEEFellow，AAAIFellow，美国国家工程院院士，并获得博士学位。康奈尔大学计算机科学专业。她的主要研究领域包括机器人技术、移动计算和数据科学。今年3月，福布斯人工智能专栏作家、风险投资公司HighlandCapitalPartners风险投资专家RobToews撰文列举了AI领域8位具有代表性的女性领导者，丹妮拉·罗斯榜上有名。事实上，在CCF-GAIR2016的机器人专场上，DanielaRus登台演讲，描述了全球机器人领域的十二大前沿技术趋势。雷锋网观点汇总见：[1]https://www.leiphone.com/category/industrynews/C4ykyc9U9TL8lkDk.html[2]https://www.leiphone.com/category/industrynews/gOB6fU47x1GaFTru。网页格式
