麻省理工学院的研究人员使用名为RoboGrammar的系统对机器人进行了自动化和优化设计。该系统创建了以节肢动物为灵感的机器人，可以穿越各种地形。图为用RoboGrammar生成的几种机器人设计。
麻省理工学院研究人员的新系统优化了机器人的外形，可用于遍历各种地形。
因此，您需要一个能爬楼梯的机器人。那个机器人应该是什么形状？它应该像人一样有两条腿吗？还是六只，像一只蚂蚁？
选择正确的形状对于您的机器人穿越特定地形的能力至关重要。而且，不可能构建和测试每种潜在的形式。但是现在，由MIT开发的系统可以对它们进行仿真，并确定哪种设计效果最好。
您首先要告诉系统RoboGrammar，该系统在您的车间周围摆着哪些机器人零件-轮子，关节等。您还可以告诉它机器人需要在什么地形上行驶。RoboGrammar负责其余的工作，为您的机器人生成优化的结构和控制程序。
这一进步可能会为该领域注入大量的计算机辅助创造力。该论文的主要作者，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的博士生Allan Zhao说：“机器人设计仍然是一个非常手工的过程。”他将RoboGrammar描述为“一种提出新颖，更具创新性的机器人设计的方法，这种设计可能会更有效。”
Zhao是该论文的主要作者，他将在本月的SIGGRAPH Asia会议上发表论文。合著者包括麻省理工学院的博士生徐洁，博士后MinaKonaković-Luković，博士后约瑟芬·休斯，博士生安德鲁·斯皮尔伯格（Andrew Spielberg）以及Daniela Rus和Wojciech Matusik教授。
RoboGrammar生成的一些最佳性能设计。这些设计可以遍历有脊的纹理，平坦的景观，结冰的湖泊和空白的地形。
Zhao表示，机器人是为完成各种任务而建造的，但是“它们的总体形状和设计往往非常相似”。例如，“当您想到构建需要跨越各种地形的机器人时，您会立即跳到四足动物，”他指的是一条四足动物，就像一条狗。“我们想知道这是否真的是最佳设计。”
赵的团队推测，更具创新性的设计可以改善功能。因此，他们为任务建立了计算机模型，该模型并未受到先前约定的不当影响。尽管创造力是目标，但赵确实必须设定一些基本规则。
赵在论文中写道，可能的机器人形式的宇宙“主要是由荒谬的设计组成的”。他说：“如果您只能以任意方式连接部件，那么您将陷入混乱。”为了避免这种情况，他的团队开发了一种“图形语法”，这是对机器人组件布置的一系列限制。例如，相邻的腿段应该与关节相连，而不是与另一个腿段相连。这样的规则确保至少在基本级别上每个计算机生成的设计作品。
赵说，他的图形语法规则不是受其他机器人的启发，而是受到动物（尤其是节肢动物）的启发。这些无脊椎动物包括昆虫，蜘蛛和龙虾。作为一个整体，节肢动物是一个进化成功的故事，占已知动物物种的80％以上。“它们的特点是具有可变数量的段的中心主体。有些部分可能有腿，”赵说。“而且我们注意到，这不仅足以描述节肢动物，还可以描述更熟悉的形式，”包括四足动物。赵采用节肢动物启发式的规则部分是由于这种灵活性，尽管他确实增加了一些机械上的繁荣。例如，他允许计算机使轮子变形而不是腿变形。
机器人方阵
RoboGrammar使用Zhao的图文法，可以按三个顺序进行操作：定义问题，制定可能的机器人解决方案，然后选择最佳解决方案。问题的定义很大程度上取决于人类用户，他们输入了一组可用的机器人组件，例如电机，支腿和连接段。Zhao表示：“这是确保最终机器人可以真正在现实世界中建造的关键。”用户还指定要遍历的地形的多样性，其中可以包括台阶，平坦区域或光滑表面等元素的组合。
通过这些输入，RoboGrammar然后使用图文法则的规则来设计数十万个潜在的机器人结构。有些看起来像赛车。其他人看起来像蜘蛛，或者是一个俯卧撑的人。“看到设计的多样性对我们来说是非常鼓舞人心的，”赵说。“它绝对显示了语法的表现力。”但是，尽管语法可以提高数量，但其设计并不总是具有最佳的质量。
选择最佳的机器人设计需要控制每个机器人的运动并评估其功能。“到目前为止，这些机器人只是结构而已，”赵说。控制器是使这些结构栩栩如生的指令集，控制着机器人各种电机的运动顺序。该团队使用称为模型预测控制的算法为每个机器人开发了一个控制器，该算法优先考虑快速向前运动。
Zhao说：“机器人的形状和控制器紧密地交织在一起，这就是为什么我们必须为每个给定的机器人单独优化控制器的原因。”一旦每个模拟机器人都可以自由移动，研究人员便可以通过“图形启发式搜索”来寻找高性能的机器人。这种神经网络算法迭代地采样和评估机器人的集合，并了解哪些设计在给定的任务下往往会更好地工作。Zhao表示：“启发式功能会随着时间的推移而提高，并且搜索将收敛到最佳机器人。”
这一切都是在人类设计者拿起螺丝钉之前发生的。
哥伦比亚大学机械工程师兼计算机科学家霍德·利普森说：“这项工作是在25年的自动设计机器人形态和控制过程中取得的最大成就。”他没有参与该项目。“使用形状语法的想法已经存在了一段时间，但没有一个地方像在这项工作中那样完美地执行过这个想法。一旦我们使机器能够自动设计，制造和编程机器人，所有的赌注都将消失。”
Zhao希望该系统可以激发人类的创造力。他将RoboGrammar描述为“机器人设计者用来扩大他们所依赖的机器人结构空间的工具”。为了展示其可行性，他的团队计划在现实世界中构建和测试一些RoboGrammar的最佳机器人。赵补充说，该系统可以适用于追求超越地形遍历的机器人目标。他说，RoboGrammar可以帮助填充虚拟世界。“可以说，在电子游戏中，您想要生成很多类型的机器人，而无需艺术家创造每个机器人，”赵说。“ RoboGrammar会立即为此工作。”
该项目的一项令人惊讶的成果？“大多数设计最终最终都是四足的，”赵说。也许手动机器人设计者一向倾向于四足动物是正确的。“也许确实有一些东西。”
参考：“ RoboGrammar：用于地形优化机器人设计的图形语法”，作者：Allan Zhao，徐洁，MinaKonaković-Luković，Josephine Hughes，Andrew Spielberg，Daniela Rus和WojciechMatusik。PDF
