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。

最近在 2022 年 IEEE/RSJ 智能機器人和系統國際會議 (IROS) 上發表的一項研究闡明了測試和表征有腿機器人安全性的問題。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。該研究的結果表明，目前的有腿機器人模型在現實生活場景中的行為并不總是可預測的，因此很難預測它們在涉及運動的任務中的成功或失敗。

反直覺和復雜系統

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，這些機器人系統很復雜，更重要的是，它們違反直覺，”Bowen 說。“這意味著你不能依賴機器人的能力來知道在某些情況下如何做出反應，因此測試的完整性變得更加重要。”

隨著移動機器人越來越多地執行更高級的任務，科學界呼吁制定針對移動機器人的通用安全測試法規。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制成，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。

“測試實際上是關于評估風險，我們的目標是調查機器人技術目前在工作狀態下給用戶或客戶帶來的風險有多大，”Weng 說。

Weng 指出，雖然目前有一些關于部署有腿機器人的安全規范，但對于在現場測試它們仍然沒有達成任何共識。

開發用于測試有腿機器人的新框架

該研究是第一個為有葉機器人開發數據驅動、基于場景的安全測試框架的研究。

“在未來，這些機器人可能有機會與人類并肩生活，并且很可能由多個國際合作伙伴共同生產，”翁說。“因此，制定安全和測試法規對于此類產品的成功極為重要。”

該研究利用基于樣本的機器學習算法來確定模擬機器人在真實世界測試中可能發生的故障。這在一定程度上受到了翁在美國國家公路交通安全管理局的合作伙伴交通研究中心擔任車輛安全研究員的經歷的影響。

該團隊評估了一組條件，以確保機器人在新環境中導航時的穩定性，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。

一項試驗的重點是檢查機器人在以不同步態執行任務時的移動能力，例如向后走或原地踏步。在另一項試驗中，研究人員測試了機器人在用足夠的力推動以改變其方向時的穩定性。

結果表明，當要求提高步態速度時，一個機器人在 10 次試驗中有 3 次未能保持平衡。然而，另一個機器人在 100 次試驗中從左側推時能夠保持直立，但在右側施加相同的力時，在 10 次試驗中有 5 次倒下。

雖然這可能需要一些時間，但研究人員的框架有可能支持腿式機器人的商業部署，并為具有不同結構和特性的機器人提供安全基準。翁提到，框架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于創造一種公正、更有效的方法來在測試環境條件下觀察機器人，”Weng 說。“我們正在努力的不是立竿見影的，而是為研究人員準備的。”