我们已经看到机器人可以完成行走、跑步及后空翻等动作，但现在一个学生团队正在研究一个能像跳羚一样跳跃的机器人原型。自2016年以来，加州大学伯克利分校的仿生微系统实验室，就一直在努力研发和改进单腿跳跃机器人的性能。
SpaceBok机器人将如何在低重力环境中跳跃？
我们已经看到机器人可以完成行走、跑步及后空翻等动作，但现在一个学生团队正在研究一个能像跳羚一样跳跃的机器人原型。由苏黎世联邦理工学院和苏黎世应用科技大学设计和建造的SpaceBok正在荷兰ESA的ESTEC技术中心进行测试，旨在最终使受控跳跃的机器人在月球上更好地完成任务。月球引力只有地球的六分之一。
当阿波罗11号任务降落在月球上时，给予尼尔·阿姆斯特朗和巴兹·奥尔德林的任务之一就是练习如何在在月球上移动。虽然两名宇航员都已经在模拟月球重力下训练，但是真实的东西是无法替代的，所以作为有史以来第一次月球漫步的两个半小时的一部分，这两个人花了相当多的时间。根据瑞士团队的说法，SpaceBok可以在月球上垂直跳到2米（6.6英尺），这意味着它可以以惊人的速度移动 - 有点像跳羚。
然而，SpaceBok能够通过改变步态来适应不同的地形，因为它现在基本上是一个微小弹道上的微小航天器。它现在处于动态行走的领域。项目负责人 Hendrik Kolvenbach说：“与任何时候至少有三条腿保持在地面上的静态行走不同，动态行走允许完全飞行阶段的步态，在此期间所有腿都离开地面。动物利用动态步态提供效率，但直到最近，控制所需的计算能力和算法使得在机器人上实现它们具有挑战性。
对于月球、火星或小行星等低重力环境，跳离地面这样的事情就变成了一种非常有效的方式。“SpaceBok使用带有弹簧的腿，作为能量存储单元来吸收每次着陆的冲击力，然后重新使用力量进行下一次跳跃。此外，它配备了一个跳羚没有的东西 - 一个反应轮，允许自己像卫星一样定向自己。到目前为止，该团队已经设法让SpaceBok在模拟月球引力下重复跳跃到高达4.3英尺（1.3米）的高度。
他们还建立了模拟小行星极低重力的测试设施，机器人将在飞行中花费更多的时间。为此，他们在ESA的轨道机器人和导航和控制实验室使用了轨道机器人集成技术工作台（ORBIT）。它被描述为荷兰最平坦的地板，它的环氧树脂表面尺寸为15.7×29.5英尺（4.8×9米）。该团队将SpaceBok安装在自由浮动平台的侧面，因此它可以从一个面跳到另一个面。
机器人如何保持行走、转身、跳跃的同时的自身平衡？
机器生而是为了更好的代替人类完成各种各样的复杂任务，理想的机器人设计往往是足式的，因为这样方便其适应原本为人类生活习惯所设定的生活环境，如日本丰田的仿生机器人Asimo，波士顿动力的Atlas，以及Agility Robotics的Cassie，密歇根大学研发的MARLO，乔治亚理工的DURUS等。凭借类人的腿部设计，它们能够如人类般跨越障碍物、攀爬楼梯，但如何保持平衡则始终是这类机器人的一大技术难点。
许多传统型的有脚机器人靠的是陀螺仪等传感装置和计算机共同协助保持自身身体平衡的。举几个例子来回答这个问题：DURUS机器人来自乔治亚理工学院AMBER LAB的DURUS。虽然都是能够实现双足行走的机器人，但与ATLAS相比，DURUS在行走方式上有着自己的特点。DURUS踝关节处有弹簧结构，在踏出每一步时，会吸收脚部接触地面带来的撞击，然后在抬脚时将能量释放。
我们常常能在机器人身上看到仿生类设计，而双足机器人正是试图通过模仿人的移动方式，获得轮式机器人难以实现的地形适用性和高通过性，DURUS让这种模仿更进了一步，细致到了对单次迈步动作的进一步分解，理论上可能拥有更加优秀的越野能力。但这种更进一步的模仿也使得DURUS的步行动作变得更加复杂。和ATLAS一样，DURUS在行走过程中会不断调整上半身的姿态，从而在双脚交替时保持身体平衡，而与 ATLAS不同的是，DURUS复杂的步态会让影响平衡的变量增多，地形、外力对平衡的影响可能会在脚部重心变化时被放大，也就对机器人的平衡算法提出了更高的要求。
此外，在硬件上，人类踝关节在水平的各个方向上都有一定的可动范围，肌肉对关节控制也更加细致，可以支持人类使用这种「不稳定」的步态行走。DURUS踝关节的横向可动范围十分有限，水平横向上姿态调整实际上是完全由髋关节完成的。这在水平路面上正常行走时可能并没什么影响，但遇上复杂的地形是可能就很难保持这样的步态了。
ASIMO机器人ASIMO的结构：类似人类的身体结构Honda的工程师们在项目初始阶段花费了大量的时间研究了昆虫，哺乳动物的腿部移动，甚至登山运动员在爬山时的腿部运动方式。这些研究帮助工程师们更好的了解我们在行走过程中发生的一切，特别是关节处的运动。这些构成了ASIMO行走的基础方式。在行走过程中，我们的脚趾也扮演了非常重要的角色，在平衡我们身体上起了很大的作用。
在ASIMO的脚上也有类似的机理，而且还使用了吸震材料来吸收行走过程中产生的对关节的冲击力，就像人类的软组织一样。ASIMO和人类一样，有髋关节，膝关节和足关节。ASIMO拥有26个自由度，分散在身体的不同部位。其中脖子有2个自由度，每条手臂有6个自由度，每条腿也有6个自由度。腿上自由度的数量是根据人类行走，上下楼梯所需要的关节数研究出来的。
⬆️ ASIMO关节图ASIMO身上两个传感器保证了ASIMO能够正常行走，它们是速度传感器和陀螺传感器。它们主要用来让ASIMO知道他身体目前前进的速度以及和地面所成的角度，并依次计算出平衡身体所需要调节量。这两个传感器起的作用和我们人类内耳相同。要进行平衡的调节，ASIMO还必须要有相应的关节传感器和6轴的力传感器，来感知肢体角度和受力情况。
ASIMO的动作：类似人类的步行方式ASIMO的行走中最重要的部分就是它的调节能力。ASIMO除了能像人类一样正常的步行之外，它还能对行走过程中遇到的情况进行自我调节。为了实现这些，ASIMO的工程师们需要考虑ASIMO在行走中产生的惯性力。当机器人行走时，它将受到由地球引力，以及加速或减速行进所引起的惯性力的影响。
这些力的总和被称之为总惯性力。当机器人的脚接触地面时，它将受到来自地面反作用力的影响，这个力称之为地面反作用力。所有这些力都必须要被平衡掉，而ASIMO的控制目标就是要找到一个姿势能够平衡掉所有的力。这称做”zero moment point” (ZMP)。当机器人保持最佳平衡状态的情况下行走时，轴向目标总惯性力与实际地面反作用力相等。
相应地，目标ZMP与地面反作用力的中心点也重合。当机器人行走在不平坦的地面时，轴向目标总惯性力与实际的地面反作用力将会错位，因而会失去平衡，产生造成跌倒的力。 跌倒力的大小与目标ZMP和地面反作用力中心点的错位程度相对应。简而言之，目标ZMP和地面反作用力中心点的错位是造成失去平衡的主要原因。假若Honda机器人失去平衡有可能跌倒时，下述三个控制系统将起作用，以防止跌倒，并保持继续行走状态。
地面反作用力控制：脚底要能够适应地面的不平整，同时还要能稳定的站住。目标ZMP控制：当由于种种原因造成ASIMO无法站立，并开始倾倒的时候，需要控制他的上肢反方向运动来控制即将产生的摔跤，同时还要加快步速来平衡身体。落脚点控制：当目标ZMP控制被激活的时候，ASIMO需要调节每步的间距来满足当时身体的位置，速度和步长之间的关系。
⬆️ ASIMO的步态控制ASIMO的动作：稳步的行走ASIMO能够感应到即将摔倒的情况，并能够很快对此做出反应；但是ASIMO的工程师想要更多的功能。他们不但想让ASIMO能够行走的更顺畅，还想让ASIMO能够在不停止的情况下转身。目前绝大多数其它类人机器人无法做到这一点。⬆️ ASIMO的腿部特写当我们走到弯角处需要转身的时候，我们将我们身体的重心移到转身的位置。
ASIMO使用了一种叫做 “动作预测控制”，也叫做“iWalk”技术来实现。ASIMO需要预测转身所需要的重心的移动的位置以及持续时间。由于这个技术是实时（Real Time）技术，因此ASIMO能够不需要停止就能够转身，实现边走边转身。⬆️ 重心移动原理本质上，ASIMO每走一步，他就需要计算一次他的重心位置以及惯量，并预测在下一步移动后的位置，同时计算出所需要的重心移动距离。
他主要通过调节以下4个因素：步长：每步行走的长度位姿：身体的位置速度：整体移动的速度行走方向：下一步移动的方向⬆️ ASIMO的控制流程Cassie机器人Agility Robotics其联合创始人Jonathan Hurst有着十来年的机器人设计经验，身兼俄勒冈大学（OSU）教授的他曾带领学生团队完成多个双足机器人项目，其中就有谷歌的ATRIAS，密歇根大学项目MABEL以及MARLO，而这家公司的团队也主要由ATRIAS和MARLO工作的人员组成。
ATRIAS是第一台模仿人类步伐的示范机器人，且使用弹簧设备行走。弹簧设备用来减少地面的反作用力和维持人类直立行走的质心运动。研发团队从ATRIAS中学到几个关键点：首先，ATRIAS的腿部架构设计是四连杆架构，某种程度上，将弹簧架构的惯性降到最小。但是这种架构导致内部一个电机会阻碍另一个电机的运动，内部的电机之间浪费了很多能量反覆开关，而不是用来做正事。
经过细致的研究解析，团队设计了Cassie独特的腿部架构。这样的腿部架构使电机体积更小，并且比 ATRIAS更高效能。不同于ATRIAS的是，Cassie的脚踝上设有电机，在能量供应足够的情况下能保持站立的姿势，而不必像ATRIAS那样以原地踏步的方式来维持身体平衡。另外，为扩充自身的灵活度，Cassie髋关节与人类一样有三个自由度，允许机器腿部能向前、向后和侧面移动，同时还能完成腿部旋转动作。
每条腿上还增加了两个自由度，能实现前后、左右自由行走和转动。Hurst表示，Cassie在借鉴ATRIAS的技术基础上，经过设计、电机、算法上的改进，使得最终版本在动能的利用率、灵活程度上有了大幅度提升。这样全新的架构设计使Cassie比ATRIAS更容易操控。它拥有加强的脚踝设计，使其能静静站在原地，不会像ATRIAS为了保持平衡需要不停移动双脚。
它有够大的电池容量来执行效能强大的外挂电脑，意味着将来可以集结各类环境感知系统。MARLO机器人密歇根大学成功研发的双足机器人---MARLO，它能够在没有其他支持的情况下在复杂路面上正常行走，MARLO机器人具备“3D行走”功能，意味着能够以任意角度进行行走。通过软硬件的配合，MARLO可以根据路面环境的不同进行自我调整，弯曲步态从而能够达到移动的目的。
在未来MARLO上将会装备全面的3D控制器，能够在复杂地形中更好的调整步速。操作者通过一个常规的Xbox控制器对MARLO进行控制，操作者可以对其发出指令，让它向任何指定方向移动。MARLO机器人在遭遇崎岖地形后能自行进行调整。MARLO的行走能力多亏于研究人员在其身上使用的导航算法。博士生Xingye Da结合两种2D算法，一种能控制前后移动，而另一种能控制侧面运动。
随后他根据不同的步行速度和地面高度创建了15种不同的步态，从而令MARLO在无需特殊传感器的情况下能在凹凸路面上平稳前行。此外，研究人员计划正在研发更加全面的3D控制器算法，希望MARLO能够在复杂地形中最佳运行速度。对于MARLO来说，硬件并非最重要。在设计MARLO的控制器时，团队使用的是完整的动态模型，而不是简化的垂直模型。
垂直模型有自己的极限，因此基于此的机器人通常只能进行缓慢、扁平的行走。团队在模型上使用优化的算法，来设计机器人行走的步态，它能根据不同的地面高度、侧坡斜度和行走速度进行调整。MARLO在不前进时也不停踏步，每秒钟交替腿2到3次。当MARLO没有向前移动时，它有必要进行原地踏步，因为它的脚踝处是枢轴。如果它站在原地不动，那么它将会向前或向后跌到。
因此，原地踏步对于保持平衡至关重要。不使用传感器和计算机辅助进行移动的鸵鸟机器人美国佛罗里达州彭萨科拉的人类和机器认知研究所（IHMC） 研究人员突破了技术限制，IHMC开发的这一款小型的双腿机器人鸵鸟机，在不使用任何传感器和计算机辅助的情况下进行稳定移动。这款机器人看上去就像一只小型的鸵鸟。据IHMC的高级研究科学家杰里·普拉特（Jerry Pratt）介绍，这款鸵鸟机使用了椭圆轮设计，这种设计的好处在于当其中一条腿部感受到阻力时，另外一条腿将增加更多的力量来对抗阻力。
平面椭圆轮由单个马达驱动，在电能消耗方面也极大降低。鸵鸟机腿部进行物理学的椭圆运动，它能给鸵鸟机这样的身体形状提供固定性。鸵鸟机每小时可运行10英里，如果将机器人制成一个成年人那么大，那它的速度将能达到每小时20到30英里。 {!-- PGC_VIDEO:{"thumb_height": 360, "file_sign": "0d32ca8e6098a627b2c1b50ae979904c。
加州大学Salto单腿机器人的跳跃精度已有多高？
自 2016 年以来，加州大学伯克利分校的仿生微系统实验室，就一直在努力研发和改进单腿跳跃机器人的性能。2018 年的时候，Salto 已经能够不断跃升至 1 米（3.3 英尺）的高度，甚至可以桌椅间来去自如。除了相当出色的落脚准度，机器人还可轻松应付各种障碍物。【来自：UC Berkeley Biomimetic Millisystems】开发过程中的一大难点，就是精确控制 Salto 的角动量，尤其从一个点移步至另一个位置的时候。
准备跳跃时，机器人需要将身体前倾，然后利用反作用轮来调节平衡，使之能够以合适的角度实现受控着陆。若角动量控制不佳，Salto 很可能在目标点位降落后摔倒。团队负责人 Justin Yim 在接受 IEEE Spectrum 采访时称，想要从 1 米高度着陆后维持稳态，Salto 必须将前后摆动幅度控制在 2.3° 左右。
人类体操运动员在执行双脚并拢落地动作的时候，也会面临同样的挑战。对于只有一条腿的机器人来说，更需要借助可以反旋的手臂来平衡（就像动物的尾巴一样）。 {!-- PGC_VIDEO:{"thumb_height": 720, "vposter": "http://p1.toutiaoimg.com/origin/tos-cn-p-0000/589caf7396ff478a9b23055b9ae04c93。
