机器人自然动力学：高能效移动的探索

"本文主要探讨了如何利用机器人的自然动力学来提高移动效率，由赵明国在2017年7月29日在武汉的演讲中提出。内容包括研究背景介绍、被动行走的动力行走机制、双足机器人行走中的分叉、混沌现象及其抑制方法、线性倒立摆的步态规划与控制以及无人驾驶自行车的相关技术。文中提到了日本、韩国在双足机器人领域的研究进展，如早稻田大学的Wabian系列、本田的ASIMO、AIST的HRP系列、索尼的Qrio以及KAIST的HUBO系列。" 在研究背景部分，文章介绍了日韩两国在双足机器人研究上的历史和成就。加藤一郎在早稻田大学的工作为后续的双足机器人研究奠定了基础，本田的ASIMO是全球知名的双足行走机器人，而AIST的HRP系列则展示了高度的人形行走能力。此外，索尼的Qrio机器人以其娱乐性和先进性著称，而KAIST的HUBO系列则在DARPA机器人挑战赛中取得了优异成绩。 接着，文章讨论了基于被动行走的动力行走。这种策略利用机器人的自然动态特性，使得机器人在没有外部动力输入时也能保持行走，从而提高能源效率。这种方法的关键在于设计合理的机械结构和控制算法，使机器人能够在环境交互中维持稳定行走。 双足机器人行走中的分叉、混沌与抑制是另一个重要主题。这些动态现象在机器人步态控制中是普遍存在的，它们可能导致行走不稳定。通过深入理解这些非线性动态行为，研究人员可以设计出更有效的抑制策略，确保机器人在复杂环境下仍能稳定行走。 基于线性倒立摆的步态规划与控制是双足机器人行走研究的核心。线性倒立摆模型简化了机器人的行走问题，使其可以采用数学上更易处理的方法进行分析和控制。通过这种方式，可以预规划机器人的步态，并实时调整控制参数以适应不同的地面条件和行走速度。 最后，文章提及了无人驾驶自行车的研究。这涉及到自主导航、平衡控制和环境感知等技术，与双足机器人的行走控制有共通之处，都是为了实现高效、自主的移动。 这篇演讲涵盖了机器人动力学、步态控制、非线性动力学等多个关键领域，展示了在高能效移动方面的前沿研究。通过深入理解和应用这些理论和技术，可以推动未来机器人在各种应用场景中的表现，例如搜索救援、服务行业以及个人交通等。