一項新的研究表明，我們可能還需要很長時間才能在現實世界中安全地與有腿機器人互動。
最近的一項 研究發表在 2022 年 IEEE/RSJ 智能機器人和系統國際會議 (IROS) 上，闡明了腿式機器人的安全測試和表徵問題。在俄亥俄州立大學的一組研究人員的帶領下，該研究重點關注這些類型的機器，這些機器使用機械肢體而不是輪子進行運動。研究結果表明，目前的有腿機器人模型在現實生活場景中的行為並不總是可預測的，這使得預測它們在涉及運動的任務中的成功或失敗具有挑戰性。
反-直觀和復雜的系統
Bowen Weng 是俄亥俄州立大學電氣和計算機工程專業的博士生。
“我們的工作表明這些機器人系統很複雜，更重要的是，它們反直覺，”Bowen 說。 “這意味著你不能依賴機器人知道在某些情況下如何做出反應的能力，因此測試的完整性變得更加重要。”
科學界正在呼籲制定通用的安全測試法規隨著移動機器人越來越多地執行更高級的任務。機器人和人工智能融入我們的日常生活凸顯了標準化安全措施的必要性。有腿機器人尤其會帶來重大的安全風險，因為它們通常由金屬製成，速度可達每小時 20 英里。當與人類一起在現實環境中操作時，這些環境的不可預測性進一步強調了嚴格安全法規的必要性。
“測試實際上是關於評估風險，我們的目標是調查目前機器人技術的風險有多大在工作狀態下向用戶或客戶展示，”Weng 說。
Weng 指出，雖然目前有一些關於部署有腿機器人的安全規範，但仍未達成任何共識
開發測試有腿機器人的新框架
該研究是第一個開發數據驅動、基於場景的研究葉子機器人的安全測試框架。
“未來，這些機器人可能有機會與人類並肩生活，並且很可能由多方國際合作生產，”翁說。 “因此，制定安全和測試法規對於此類產品的成功極為重要。”
該研究利用基於樣本的機器學習算法來確定模擬機器人在實際測試中可能出現的故障情況.這在一定程度上受到了 Weng 在美國國家公路交通安全管理局的合作夥伴交通研究中心擔任車輛安全研究員的經歷的影響。
該團隊評估了一系列條件，以確保機器人在導航時的穩定性新環境，這被認為是決定其整體安全性能的關鍵因素之一。該團隊使用源自先前機器人實驗的算法，為機器人模擬設計了多個場景。
一項試驗側重於檢查機器人在以不同步態執行任務時的移動能力，例如向後走或踏入地方。在另一項試驗中，研究人員測試了機器人在用足夠大的力推動以改變其方向時的穩定性。
結果表明，在要求提高步態速度的 10 次試驗中，有 3 次機器人未能保持平衡.然而，另一個機器人在 100 次試驗中從其左側被推時能夠保持直立，但當向其右側施加相同的力時，在 10 次試驗中有 5 次倒下。
雖然它可能需要有一段時間，研究人員的框架有可能支持腿式機器人的商業部署，並為具有不同結構和特性的機器人提供安全基準。 Weng 提到，該框架的實施還需要一段時間。
“我們相信這種數據驅動的方法將有助於創建一種無偏見、更有效的方法來在測試條件下對機器人進行觀察環境，”翁說。 “我們的工作不是立竿見影的，而是為研究人員準備的。”