UC伯克利造出会「轻功」的机器人，飞檐走壁，一条腿跳遍天下

Salto 机器人由 UC 伯克利的研究者首创于 2016 年，这只跳跃机器人还没有一只脚大，但它可以跳到自己的三倍高度。而现在研究者使用了大量新技术武装它，使它可以像蹦蹦跷一样跳跃，像一条灵活的狗狗那样越过障碍。Salto 甚至可以在遥控器的控制下在户外「散步」。

体格不如一只脚的 Salto 机器人看起来像《星球大战》中缩小版的帝国步行机。但是千万不要被它的「娇小体格」骗了，这只可以跳得超高，高度可达它自身高度的三倍。

2016 年的 Salto 机器人单腿伸直站立后约为 30 厘米高，单次起跳的最高高度达 1 米。由于还不能在三维环境中实现自我稳定，当时这款机器人仅能连续起跳两次。而最近更新后的新版 Salto 机器人可实现原地多次弹跳（如图所示，弹跳次数可达到 100 次），单次起跳的高度可达 1.2 米。

2016 年，UC 伯克利的研究者首次展示了单腿机器人 Salto 的「高空飞行」能力，它可以轻松弹离墙面玩跑酷（一种极限运动）。现在，Salto 又有了新技能，可以像蹦蹦跷一样原地弹跳，还可以像灵活的狗狗一样越过障碍物，它甚至可以在遥控器的控制下在校园内散步。

研究者希望 Salto 能够推动小型敏捷机器人的发展，这类机器人可以在碎石路上跳跃行走，支援搜救行动。研究者将在 ICRA 2019 大会上展示 Salto 机器人的新技能。

「小型机器人可以做很多事，比如去大型机器人或人类无法活动的地方。假设在灾难发生时，人类可能被困在碎石碎砖里面，这时候它们就可以用于寻找受灾的人，且不会对救援者造成危险，甚至会比没有辅助工具的救援者更快。」UC 伯克利机器人学博士生 Justin Yim 表示，「我们希望 Salto 不仅体型小，还能够跳得很高、很快，这样它们就可以在困难的环境中也能行走自如了。」

Yim 和 UC 伯克利电气工程和计算机科学教授 Ronald Fearing 合作进行该项目。Ronald Fearing 所在的仿生微系统实验室（Biomimetic Millisystems Lab）致力于探索如何利用动物运动机制创建更加灵活的机器人。

该实验室因构建受昆虫启发的机器人而闻名，这款机器人可以安全地爬过棘手的平面，这些平面要么太光滑，要么太粗糙，总之不适合有足机器人穿行。Salto（「saltatorial locomotion on terrain obstacles」的缩写）表示「在地面障碍物上跳跃移动」，在设计这款机器人的过程中，Fearing 希望它能够以跳跃的方式移动。

UC 伯克利机器人学博士生 Justin Yim 领导了 Salto 项目，通过复杂的控制软件为 Salto 编程，从而让它掌握复杂的动作。

Salto 有一条强大的腿，这条腿是根据婴猴（又名塞内加尔丛猴）来建模的。婴猴这种小型树居灵长类动物的肌肉和肌腱储存了很多能量，起跳之前，夜猴会蹲伏，将力量上传到伸展的肌腱中。这样，较之单使用肌肉力量，这种机制能让加速度提升 15 倍多。而 Salto 机器人在机器人电机和腿部之间有天然乳胶，从而成功模仿这种生物机制。将一系列快速跳跃联系起来，Salto 也可以穿过复杂的地形（比如废墟），而这些地形只有通过跳跃或飞行的方式才有可能穿过。

「与先积聚力量再跳起的蚂蚱或蟋蟀不同，我们想找的是可以一直『跳跳跳跳跳』的机制。」Fearing 表示，「这样我们的机器人就可以从一个地方跳到另一个地方，然后在我们可能无法停留的地方短暂着陆。」

三年前，Salto 的设计团队展示了 Salto 如何跳跃，然后通过在墙壁上借力立即跳得更高，这使它成为世界上在垂直跳跃方面最灵活的机器人。之后，Yim 领导设计了复杂的控制系统，让 Salto 掌握更加复杂的任务，比如在一个地方弹起、穿过有障碍物的路径，以及跟踪一个移动的目标。

Yim 还使用新技术武装 Salto，使之能够「感受」自己的身体，告诉它正在指向的角度以及腿部的弯曲。在还没有这些能力的时候，Salto 是在伯克利工程建筑的一个房间里训练的：运动捕捉摄像头会追踪它的角度和位置并将数据传输回计算机，计算机迅速处理数据并反馈给 Salto，告诉它如何调整角度进行下一次跳跃。

现在 Salto 能够感知它自己的身体和动作，也可以自己进行这些计算。这样 Yim 可以把它带出去，用操纵杆和无线电控制器告诉它该去哪里。

「动作捕捉非常有利于机器人在受控环境中准确地跳跃，它给了我们大量非常好的数据。但问题是，我们没办法带它出去，在其它地方随便跳跃，因为安装动作捕捉摄像头需要很长时间。」Yim 说道，「我们真的很希望把这个机器人带出来，让它到处『跳跳』。为此，我们需要 Salto 能够计算它在哪儿、在做什么，而这就靠它身体上的那台计算机。」

Salto 现在可以在伯克利的校园里「散步」，它成功地在人行道、砖瓦地和草地上移动。用来实现 Salto 这项能力的数学模型还可以泛化到其它类型机器人的运动控制中，Yim 表示。

他还表示，「通过理解这些力作用于 Salto 的方式，及其质量和大小，我们可以将这些理解延伸到其它系统上，从而据此构建其它机器人，比如体型更大或者更小的，形状不同或重量不同的。」

未来，Fearing 希望继续探索跳跃型机器人的更多可能性。

「Salto 是我们走向弹跳型机器人的第一步，」Fearing 表示，「我们可以拓展 Salto 的能力，比如让它抓住树枝来着陆和起跳。Salto 是从一个非常简单的机制开始的，它只有一条腿。它为更复杂的机器人提供了基础，这些机器人可以具有更高的动态性，而且能做大量弹跳。」