运动机器人“智障”了吗？

在草坪上奔跑、跳跃、后空翻，一步一个坑；吭哧吭哧爬楼梯，震的楼梯一直颤抖......

这些“捣蛋行为”，都来自波士顿动力的机器人。

从这家公司发布第一个机器人运动视频开始，几乎每一次，它们的新动态都能引起行业的极大关注。原因无它，打上“波士顿动力”标签的机器人，在运动控制方面，都是行业顶级。

但即便如波士顿动力的运动机器人，实现那些小孩子随手可作的动作行为时，依然表现的无法令人满意。对机器人行业来说，运动能力为什么会这么得难？

这得从运动机器人的发展历程开始说起。

事实上，运动机器人的准确研发史很难追溯。两千多年前古代中国人发明的指南车大概可以称得上是运动机器人这一概念的鼻祖了。车内搭载一个“机械传动系统”，利用传递转向时两车轮的差动信息指明方向，无疑这是机械控制技术的一次成功应用。

到1961年，Unimation为通用汽车研发了世界第一台工业机器人，用于生产汽车门、车窗把柄、换档旋钮、灯具固定架，以及汽车内部的其他硬件等。至此，机器人开始替代人类，逐渐被应用于多个传统产业中。

而随着现代相关技术的发展和创新应用的出现，单纯的机械运动早已不能满足需求，运动机器人的概念开始被慢慢普及开来，研发难点也被广泛重视起来。

运动机器人，应该是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能为一体的综合硬件系统。

要做到这些，便要求我们在机器人“体内”必须汇集诸如传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多项尖端技术，要求机器人拥有灵活的“运动脑”，而这些在世界范围内，都不是短时间可以达成的。

没有运动脑，机器人只能是“人工智障”

“对于机器人行业来说，有三大关键技术：计算机视觉、语义理解和运动控制。而运动控制，是较难的一关。”在谈及机器人控制关键技术时，Vincross COO徐凯强曾如是说。

机器人运动控制有多难？它们被称为“智障”是不是太委屈？不妨来看看以下这个视频。

机器人出错集锦_腾讯视频

虽然是一个搞笑视频，但不难窥见，所谓的“运动机器人”不管是行为控制、还是环境判断等能力都与期望中有极大的差距。不客气地说，它们还处于“人工智障”的阶段。

为此钢铁侠机器人创始人&CEO张锐认为，“它们需要拥有一个‘会运动的脑子’，也就是‘运动脑’。”

纵观当前推出的各种运动型机器人，要么只能“站”在原地，用一个“画”着人脸的屏幕说着前言不搭后语的话，可以稍微点头摇头；要么就是一举一动非常机械，摆动着双手双脚跳舞，毫无实际应用意义可言。

能自主规划路线、感应环境自动避障地移动，可以通过灵活的关节不机械地活动，是对机器“人”最基本的要求。

而这其中，有两大技术难关：移动和活动。

移动得不好，就会乱碰乱撞；活动得不好，就毫无灵性，彷如智障。

移动的关键在“底盘”，机械结构设计、传感器和算法三者缺一不可

按照移动方式划分，移动机器人可大致被分为：轮式、履带式和足式三大类。而前两类机器人移动的关键，都在下半身，也就是俗称的“底盘”。

科沃斯机器人（南京）人工智能研究院院长于元隆表示，“底盘”其实只是一个载体，其中搭载和应用了传感器、智能算法和驱动机构等三大关键技术。

从当前移动机器人的工作状态看，其主要的工作流程应该是“传感器用于感知环境，并将环境信息传输给‘控制大脑’，也就是智能算法；‘大脑’通过分析环境信息给出‘执行命令’，最终控制驱动机构输出行为动作。”

传感器方面，更准、更高精度的环境感知能力是评价其性能最重要的指标。但高性能的传感器，就意味着高成本。以科沃斯为例，克服传感器依赖进口、高成本等问题，拥有自主研发的传感器专利是唯一解决之道。

而智能算法，也是近几年各大机器人厂商重点发力的部分。这其中，涉及到了环境感知、导航定位、避障、决策、视觉、语音、人机交互等多个关键技术。

同时于院长也表示，“现在各个厂商在智能算法方面还处于浅水区，只是做到了一些基本功能的应用。简单来说，就是现在的机器人还不够聪明。”

这里的“不够聪明”体现在三方面：第一，感知能力不够智能；第二、行为决策能力不够；第三，人机交互性差。

就目前的发展趋势看，多模态传感器和智能算法相结合是一种有效的解决方式。当机器人可以有效地感知环境变化、准确地推理和做出决策、结合用户需求提供针对性服务时，就是我们进入“深水区”的时候了。

驱动结构方面，则涉及了机械结构设计、有效驱动力、减速器等多个机械工程问题。而这些，都直接关系到机器人移动时的灵活性。

想必，谁也不想看到机器人要么不动，要么“嗖”地冲出去然后撞倒墙上的场面吧。

也正因为此，当前大多移动机器人应用都只局限于室内场景中。而市场所需要的机器人，应该拥有更多的能力，如自然地做着肢体动作，可以“端茶倒水”，甚至“翻山越岭”。

这就涉及到机器人的活动能力了。

活动的重点在“关节”，伺服舵机和运动算法成制胜关键

谈及“活动”机器人，最为常见的，就是舞台表演类机器人。

旋转、挥手、踢腿……这些都是跳舞机器人最为常见的动作。其中，以上过春晚的优必选机器人最为知名。而它们最大的优势在于技术——伺服舵机及步态算法等的自主研发。

优必选创始人&CEO周剑曾说过，“伺服舵机本身就是一个比较难的技术壁垒。尤其是大扭矩伺服舵机，在全球来讲都是机器人产业里一个很大的难题。”

和普通的电机相比，伺服舵机涉中还涵盖了减速、传感、电机、芯片、改进算法、旋转自由度等多种技术问题。也正因为此，伺服舵机能够极大的提升机器人活动时的关节灵敏度。所以优必选没有放弃研发伺服舵机，尽管他们花了近5年的时间，耗资半亿。

其实，伺服舵机并不是一个新概念，日本、瑞士等机器人研发大国早有“伺服舵机”相关产品。只是当时进口成本极高，即便是最低性能的成本价也需要50美元/个，且早期需求量不高，所以一直没有被广泛应用。

对此，周剑表示：“一般来看，仅伺服舵机的成本，就能占去机器人总成本的一半。这样一来，一旦量少，供应链就根本起不来，相应的芯片、CPU、电池成本也都降不下来。”

但随着用户对机器人活动灵敏度要求地提高，伺服舵机早已成为机器人厂商差异化竞争的关键，原本所说的“需求量不高”已经成为了一个伪命题。

然而，正如周剑所说，中小型企业在早期“量不大”且进口成本较高的情况下，自研不失为一条出路。

那么，机器人能动了，要怎么让它动起来呢？

举个例子，赶时间时，“人”的正常生理反应会让我们的步子会迈得很大，走路的速度和身体的摆动幅度等都会随之变化；而如果时间比较宽裕，你可能就会优哉游哉的颠着小碎步，头也跟着摇摇晃晃、双臂随意摆动。

机器人也应该是这样的。不同场景下，步态及身体的每个部分，都会表现出不同的运动状态。说的通俗点，机器人在活动时应该更接地气，而不是只会木讷的重复着单一或仅有的几个动作。

这需要一个同样接地气的算法。

什么时候动？动哪里？怎么动？频率如何？幅度多大？这些都是在做算法时必须考虑的事情。尤其在场景多样化且复杂时，算法开发的工程量将成倍增加。

徐凯强也说，“让机器人动动手脚，看起来很简单，但为了做好这一点，我们花了整整三年的时间。”

而张锐谈及的“如果人是可以广泛生存于这个世界的，那么机器人就应该能被广泛应用于各个领域，这需要不同的算法赋予其不同的功能。”

而这其实已有解决方案。只要给机器人加上一个基于Gazebo的仿真平台和基于Ubuntu的ROS系统，其在硬件接口和开源等方面就能接入更多的开发者了。

钢铁侠就是这样做的，“我们提供的不仅是一个硬件产品，还同时为开发者们提供了一个软件开发平台。”

无独有偶，Vincross也是从运动控制技术出发，为机器人开发者提供便捷的开发平台的。

“行业公认的，机器人将成为新一代的计算平台，就像十年前的手机一样。但实际上，由于机器人开发技术门槛高，目前大多数的开发者还难以胜任机器人开发任务。因此，我们需要一个可以提供便捷操作的平台，这是开发与创新的先决条件。”

简单来说，就是基于机器人搭建一个编写简易的开发平台，吸引开发者按照自己的想法，赋予机器人更多的功能。

举个例子，让机器人“斗牛”：基于机器人原本就有的摄像头实时图像处理功能，编写相应的代码，让其在接收到红色信号时就立马“冲”出去。

当然，这只是一个简单的游戏类应用。随着运动机器人场景地增多和应用创新地增加，开放平台将极大地缩短开发周期，提升产业发展速度。

虽能力有限，但垂直领域蓝海早已出现

据不完全数据统计，仅国内创企，就有超40家专门从事运动机器人研发的公司。其中，已经市场商业化的已超过了80%，且分布于各个领域中。

这里先分享一个酒店应用场景下的案例：

去年，苏州洲际酒店应用移动机器人用于代替人工负责领路、送餐等工作。在其2017年12月基于携程平台的48条评价中，有11条提及了“机器人”这一关键词。

通过计算，这11条评论的平均得分为4.98分，而其他不含“机器人”关键词的平均分只有4.72分。

“我们很多客户，在应用机器人之前的综合评分只有4.5分，但在应用机器人之后，评分就有了很大的增长，甚至有些在短期内上涨到了4.8分以上。除此之外，1个机器人最多可以替代4个人工，在人工成本方面，也为酒店做出了贡献。” 云迹科技高级副总裁张名举说。

除酒店外，在工业方面，诸如京东的仓储机器人；家庭服务方面，诸如科沃斯的扫地机器人等也都已获得了用户的普遍认可。而在农业、医疗、城市安全、国防和空间探测等更为垂直的领域中，运动机器人也开始去到人类难以去到的危险地带，从事一些极具挑战性的工作，所发挥的价值也越来越大。

毫无疑问，运动机器人行业的蓝海已现。

总结

波士顿动力机器人虽然是“业界传奇”，却也依旧没能达到让人满意的程度。

但需要明确的是，在机器人三大关键要素中，运动控制确实是最难且最复杂的，并不是能一蹴而就的。

然而，值得一提的是，当前机器人应用场景开发尚未成熟，大多为固定且极为垂直，如酒店、商场、实验田等，虽然专业度要求比较高，但对机器人运动的处理和复杂度要求不高，有些甚至只要拥有底盘移动能力就可以了。

这是机器人产业的成就。

当然，更具交互性、个性的机器人是用户最终所需。未来，机器人所能提供的服务将越来越多，真正“类人”的通用型机器人也或将成为主流。虽然前路漫漫，仍然值得奋斗。