意大利技术研究院(IIT)的研究人员最近正在探索一个令人着迷的想法，即创造能飞的人形机器人。然而，为了有效地控制飞行机器人、物体或交通工具在空中的运动，研究人员需要能够可靠地估计推进器产生的推力强度的系统。
由于推力难以直接测量，通常通过机载传感器收集的数据进行估算。研究团队最近推出了一种新的框架，可以估算没有配备推力测量传感器的飞行多体系统的推力强度，帮助他们实现他们设想的人形飞行机器人。论文近期发表在IEEE《机器人和自动化》快报上。
开展这项研究的人工和机械智能实验室负责人丹尼尔·普奇在接受采访时表示：“最初关于制造一个会飞的人形机器人的想法是在2016年左右产生的。”“主要目的是设想机器人可以在类似灾难的场景中工作，比如可以在部分被毁的建筑中进行救援，而这些建筑由于周围潜在的洪水和火灾而很难到达。”
普奇和他的同事们最近工作的主要目标是设计一个既可以操纵物体，又能在地面上行走和飞行的机器人。由于此前许多类人机器人已经具备操纵物体和在地面上移动的功能，因此研究小组决定在此基础上扩展机器人的功能，也就是飞行，而不是开发一个全新的机器人结构。
“一旦具备了飞行能力，人形机器人就可以从一座建筑飞到另一座建筑，避开碎片、火灾和洪水。” 普奇说，“着陆后，他们可以操纵物体打开门和关闭气体阀门，或进入建筑物进行室内检查，例如寻找灾难的幸存者。”
iCub是意大利技术研究院制造的一款著名的人形机器人，普奇团队首先让它实现能够在地面上保持身体平衡，比如单脚站立。这一目标实现后，他们就开始努力拓宽机器人的运动技能，让它也能飞行和在空中移动。该团队将他们一直关注的研究领域称为“空中人形机器人”。
普奇说：“据我们所知，我们制作了第一个人形飞行机器人。”“虽然这篇论文只是在模拟环境中测试飞行控制器，但考虑到该研究前景可观，我们开始了iRonCub的设计之旅，这是我们最新论文中展示的第一款喷气动力类人机器人。”
研究人员创建的推力估算框架极大地简化了他们的飞行机器人的设计，并降低了制造成本，因为它不需要在每个推动机器人的喷气发动机上安装力传感器。该框架不再使用力传感器数据来估计推力，而是将两种不同的信息来源合并到一个估算过程中。
框架使用的第一个信息来源是由一个模型派生出来的，该模型将发送到喷气发动机的命令与产生的推力联系起来。这是一个基于研究人员收集的数据进行训练的数据驱动模型。
普奇说：“我们首先建立了一个特别的实验装置，看起来很像一个防火防弹室，用来放置喷气发动机，并安全地进行实验。”“然后，通过使用这种设置，我们收集了喷气发动机的输入/输出数据，并选择了描述发动机行为的模型。”
用来估计推力的第二个信息来源是整个机器人的所谓 “质心动量”。这是一个著名的数值，被开发仿人系统的机器人学家用来控制和估计他们的运动。
普奇解释说：“例如，这个值可以表征潜水员跳下悬崖的动作。”“换句话说，它可以用来说明机器人在起飞前后运动的原因(如推力)和效果(如起飞时的垂直加速度)。”
如果将它们单独使用，那么这两个信息源都会有很大的限制。例如，他们使用的数据驱动模型只有在喷气式发动机始终以完全相同的方式运行时才能准确估计推力。然而，喷气发动机基于各种不同的环境因素会有不同的表现。
为了评估推力框架的有效性，普奇和他的同事们在一个新开发的机器人iRonCub上进行了测试。iRonCub是iCub机器人的进化版，集成了喷气发动机。虽然团队已经研究这个机器人有一段时间了，但直到最近才能够展示它的全套功能。
普奇解释说:“处理喷气动力机器人并不是一项简单的任务，因为喷气空气温度可能达到700摄氏度，空气速度可能具有超音速特征，流动速度约为1800公里/小时。”“出于这个原因，我们制定了严格的实验程序和协议，使我们能够安全地测试iRonCub。在这方面，我们的研究团队必须克服几个与传统机器人研究相距甚远、与航空电子设备研究更接近的问题。”
虽然研究人员目前只在他们的仿人机器人iRonCub上测试了推力估计框架，但它也可以应用于其他具有不同身体结构的飞行机器人。这包括可重构的飞行机器人，可以改变形状或配置来执行特定动作的系统。
“在任何情况下，估算推力的问题都是成功飞行的关键，”普奇说。“此外，除了未来将人形飞行机器人应用于类似灾难的场景外，我们相信，我们的工作可以应用于比人形飞行机器人更简单的设计，包括喷气动力飞行箱。”
如果应用于喷气动力飞行箱，研究人员开发的推力估计框架将为偏远地区的各种产品的送达提供支持，包括食品和药品。
与此同时，该团队计划继续研究iRonCub，重点关注其飞行能力。他们的希望是最终推出第一款可靠、高性能的人形机器人，既能在陆地上移动，也能在空中飞行。
普奇说:“在我们的实验室里，我们有几个研究团队，研究与类人机器人相关的不同主题。”“iRonCub团队专注于航空类人机器人的长期、中期和短期研究方向。”
作为一项中期研究目标，研究人员计划利用人工智能和数据驱动的计算工具改进他们创建的推力估计框架。随后，他们将专注于将这些算法集成到控制器中，从而统一机器人的行走、操作、奔跑、起飞和水平飞行策略。
（独家编译：科幻世界）
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