對數百種自由下落的紙張形狀的軌跡進行研究可以幫助為模仿自然的受生物啟發(fā)的機器人設計提供參考。

工程部的生物啟發(fā)式機器人實驗室的研究人員已經解決了對復雜的圓形行為和各種行為建模的挑戰(zhàn)，這是首次對更復雜的正方形，六邊形和十字形進行建模，而這些全都沒有人工輸入。

這項研究發(fā)表在《自然機器智能》雜志上，該研究利用機器人自動化，計算機視覺和機器學習來自動繪制形狀的跌落行為，這些形狀分別表現出四種跌落樣式：翻滾(連續(xù)翻倒)，混亂(在翻滾之間切換)以及沒有明顯結構的俯沖運動)，穩(wěn)定且周期性的(平穩(wěn)地下降或以水平方向來回擺動)。

工程博士屬于研究小組的學生托比·豪森(Toby Howison)說，研究結果可用于提供對設計機器人的實用見解，例如，可能需要表現出與機器人的穩(wěn)定性或下降速度有關的某些行為的機器人。

這種稱為迭代物理實驗系統(tǒng)(IPES)的方法使研究人員能夠快速收集大量數據并自動對其進行分析，以揭示掉落的紙張形狀的潛在動態(tài)規(guī)律。整個過程平均需要90秒才能完成，而形狀掉落到地面所需的時間在1-5秒之間。自動化此過程可提供一種更可重復，更不主觀的分類方法，結果表明，這種無監(jiān)督分類方法可以準確地區(qū)分所有四種形狀的混沌運動和翻滾運動。

學分：劍橋大學

實驗設置包括：激光切割機用于制造形狀; Universal Robots UR5機械臂裝有定制的吸盤，可以從1.1米的高度(水平或垂直(隨機選擇))拾取和放下形狀;兩個高速攝像機記錄跌倒行為。這使得能夠計算三維下降軌跡和相應的振動。然后對數據進行處理，并用于自動對行為進行分類和分類，并檢查例如紙張形狀，行為和下落速度之間的關系。

托比·豪森(Toby Howison)表示：“如果我們要設計具有復雜動作(例如滑行或拍打)的飛行機器人，這需要進行一些真實世界的實驗。在這種情況下，IPES等自治系統(tǒng)不僅可以幫助我們了解這種動作，還可以以及如何在機器人設計中復制它們。

“通過研究數百種自由下落的紙形軌跡(一種長期存在的挑戰(zhàn)性現象)，借助機器人技術，我們已經能夠以一種新的方式來研究，分析和解釋不同類型的跌落行為。結果，例如，我們現在可以將對這些行為的了解轉移到行走或游泳的軟機器人設計中。

“只有通過了解諸如自由下落的紙張形狀之類的結構，我們才能更多地了解該結構的不同組成部分如何相互作用。我們的研究表明，紙張形狀與其環(huán)境之間的相互作用提供了可靠的下落樣式，創(chuàng)建時沒有任何板載控件，例如計算機芯片或電動機。”