人形機械人的自我平衡能力不斷提升。喬治亞理工學院的研究人員開發了一種實時規劃和控制框架，顯著改善了雙足機械人在不平坦或移動地形上行走時的恢復能力。這個系統使得雙足機械人能夠在跌倒之前及早檢測不穩定性，並調整下一步的動作。與其依賴固定的運動模式，這個機械人會持續評估當前的運動計劃是否能保持穩定。如果不行，則會實時更新下一步的動作。
這項研究填補了機器人在意外方向變化後恢復能力的主要缺口。例如，當一個機械人站在突然轉向的移動車輛上，或是在行走中遇到障礙物時，它必須迅速重新規劃運動以避免倒下。到目前為止，在這類動態場景中的恢復能力仍然沒有得到充分探索。由喬治亞理工學院智能決策與自主機器人實驗室的主任趙燁（Ye Zhao）和博士生顧兆元（Zhaoyuan Gu）領導的團隊，設計了一個結合了形式邏輯規則與模型預測控制的框架。這一成果為機械人提供了一個結構化的決策系統，幫助它們在壓力下更快地反應和更可靠地行動。
這個框架已經在一個廣泛使用的雙足研究機械人Cassie上實施。測試在喬治亞理工學院的人類增強核心設施進行，使用了一種名為CAREN的可編程跑步機系統，該系統可以不可預測地改變方向和速度。為了進一步測試機械人的能力，研究人員還添加了一個名為BumpEm的裝置，該裝置可以提供更強的物理衝擊。早期的實驗顯示，沒有這個框架的雙足機械人難以識別穩定的恢復策略，經常跌倒。而在新系統的幫助下，Cassie展示了更快的決策能力、改進的避障能力，以及在移動平台和多變地形上更自信的步伐。
整體來看，研究人員報告機械人恢復不穩定能力提高了81%。趙燁表示，這個項目得到的結果非常令人印象深刻，這是他們迄今為止發佈的最全面和最廣泛的硬體結果。儘管如此，機械人並不是完美的。在下坡行走的時候，它的表現不如預期，因為保持平衡需要更冒險的腳步放置。在一個涉及寬步和交叉腿動作的極端測試中，Cassie未能成功恢復。研究人員指出，狹窄的跑步機限制了可行的恢復空間。
研究團隊認為這項工作為在現實環境中部署人形機械人奠定了基礎，特別是在地形不可預測的海洋環境中，船上的維護工作對人類工人來說是危險的。該系統最終將通過海軍研究辦公室在海上進行測試。顧兆元強調了雙足機械人的更廣泛願景。他表示，人形機械人將進入家庭、工廠和物流領域，甚至出現在街道上，這令人興奮。
研究人員認為，推進人形機械人的部署不僅需要機械設計，穩定性算法和實時智能同樣對安全的人機互動至關重要。通過形式化機械人對擾動的反應，這個框架提供了一條結構化的道路，朝著更安全的自主運動邁進。這項研究發表在《IEEE 機器人學報》上。
