大数据文摘授权转载自机器人大讲堂
作者：Robospeak
海底世界神秘莫测，还有很多未开发的秘密。
多年来，人们一直利用机器人来探索海洋，但有些机器人长得实在太“硬核”，总是会把水底生物吓一跳。
最近，麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）设计了一只“派大星”机器人，酷似海星的仿生造型可以完美的打入“敌人”内部，去海里一探究竟。
不仅外形酷似海星，机器人游起来速度更胜海星一筹。
按照这种游法，“派大星”真的可以去和海绵宝宝抓水母了。
▍身体柔软富有弹性，可在18小时内创造
这只“派大星”由硅胶泡沫制成，拥有柔软的身体，还富有弹性，与刚性机器人相比，它更适合于在狭窄空间中移动。
“派大星”的四条腿是怎么动起来的呢？
其实，它的驱动也模仿了肌肉的肌腱方式，机器人每条腿的内部有一根高强度线缆，一端固定在“派大星”的脚尖，另一端汇集到“派大星”的背上的低功率电机。电机转动时，可以同时收放四根线缆，从而收缩或伸直它的四条，使机器人可以安静地移动并有效地在水中游动。
“派大星”机器人的身世还经历了一番波折，2018年MIT制造过一种可以自动游泳的的软体机器人鱼，当时还沿着珊瑚礁混在了鱼群里。
看着是挺炫酷的，但是由于水流、海水盐度和浮力等变量，制造这条“鱼”需要经历数月的反复试验才能在水中工作。这种长时间的制造过程不仅对‘鱼’不好，对人也不好，于是MIT团队痛定思痛，在“派大星”机器人的设计中创建了一个基于机器学习的仿真系统，极大地加快了开发过程。
他们提出的快速制作和控制机器人的软件和硬件实验平台，能在 18 小时内完成从制备、到仿真、再到系统识别和轨迹优化“派大星”机器人的全过程。
▍对抗水流飞速游动
水下机器人与周围流体之间的被动相互作用（无论是平静的水流还是起伏的波浪）比机器人在稳定的地形上行走要复杂得多，这使得创建其控制系统变得非常困难。
那如何控制“派大星”机器人游的既快速又稳定呢？
这都得益于MIT创造的基于机器学习的仿真系统，要创建这样一个系统，首先要建立系统的动态模型，再基于模型进行控制器与仿真的设计。
这就出现了非常棘手的问题：“派大星”机器人通体柔软，它的固有变形是连续且非常复杂的，到目前为止还没有软体机器人的标准模型建立方法，更何况机器人还受到水流的被动作用。
为了解决这个问题，MIT团队采取多次迭代的方法，借此形成循环从而提升模型猜测。
具体来说，他们使用可差分模拟器在真实世界和模拟世界之间进行迭代循环，通过改进对模型参数的估计，可做出新的控制信号，并部署在真机实验上。此时“派大星”可以执行新的控制信号，如此便可产出更多数据用来进一步改善对于模型的猜测和评估。
首次迭代时，即使使用人工多次调试后的控制信号，“派大星”拼命游动腿部也只能前进一小段距离，
而这样迭代几次后，“派大星”就能更快的运动，这时搜集高水速时的数据，用于修正模型、让其具备指挥机器人快速游动的能力。
在四次迭代后，“派大星”向前游泳速度可以提高4倍。
▍迭代算法模拟器可用于其他机器人
相比陆地机器人，由于水流、海水盐度和浮力等变量，用于勘探海洋的水下机器人更难设计，复杂的水下运动环境、及其快速破坏电机系统的威力，导致科学家们往往需要耗时几周、甚至更长时间才能制备出水下机器人。
MIT团队开发的迭代算法模拟器大大缩短了水下机器人开发的时间成本，该方法还可以广泛应用在其他机器人的设计和控制上。
开发“派大星”机器人的MIT团队中，有一个来自江苏的小伙子，杜韬是MIT的博士生，本次研究中，他与博士后 Josie Hughes 作为共同第一作者，主导了机器人的软硬件开发。
他们表示 “之所以选择海星设计，是因为其动作简单而优雅，并且通过挤压和释放其腿部来实现向前运动，不仅如此，迭代算法模拟器可用于多种形状的机器人，他们接下来还将探索受海龟和鲨鱼启发的设计，这些设计具有更复杂的结构，例如关节，鳍和鳍状肢。”
相关论文已发表在 IEEE RA-L 期刊上，标题为《Underwater Soft Robot Modeling and Control with DifferentiableSimulation》。
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9392257
http://people.csail.mit.edu/taodu/starfish/index.html
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