这个机器人要变形了！

大数据文摘出品】

编译：李雷、茶西、钱天培

你或许会看到它们变形——一会儿变成汽车，一会儿变成大象的鼻子，一会儿又变成蛇。这并非妖魔鬼怪的把戏，而是康奈尔大学和宾夕法尼亚大学机器人团队的最新科研成果，名为“模块化自重构机器人”。这些机器人具备高度灵活性和适应性，能够根据不同的任务和环境需求进行形态变化。它们可以被拆分成多个独立模块，每个模块都具有独特的功能和作用。当需要完成特定任务时，这些模块可以重新组合成不同的形状和配置，以适应不同的场景和需求。这种创新技术不仅在科研领域引起广泛关注，也为未来机器人技术的发展和应用带来了无限可能。

在这项研究中，康奈尔大学和宾夕法尼亚大学的机器人团队展示了模块化自重构机器人的惊人能力。这种机器人的设计理念旨在实现高效、灵活和可重组的功能，从而应对各种复杂和多变的环境和任务需求。这一技术的突破将为机器人领域的发展开辟新的道路，并有望在未来改变机器人技术在各个领域的应用方式和范围。

如此神奇的科研成果，无疑展示了人类智慧和创造力的无限可能。我们期待着模块化自重构机器人在未来的发展和应用，为人类带来更多的便利和惊喜。机器人变身：模块化自重构机器人的八倍速演变之旅

模块化自重构机器人，作为机器人家族中的独特一员，拥有如动物般的神奇能力——通过变形来适应不同的环境并完成任务。这些机器人不仅仅是简单的机械装置，它们拥有观察、分析和重组的能力。

在最新研究成果中，这些机器人不再仅仅是执行任务那么简单。它们能够通过观察周围环境并分析任务需求，对自身结构进行实时重组。这就像是一个生物在不断变化的环境中调整自己的形态，以适应生存和发展的需要。而这种自我适应的能力使得机器人的应用领域变得更加广泛和灵活。

康奈尔大学的机器人专家Kress-Gazit博士是该研究的作者之一，他表示：“当机器人能够改变自己以适应不断变化的环境时，‘机器人的自主性’这个问题就变得更为复杂和有趣。” 这种自我变革的能力不仅仅是一项技术突破，更是对未来机器人发展方向的一次大胆预测。

在这篇发表于Science Robotics的新论文中，Kress-Gazit及其同事详细阐述了实现机器人适应性的关键：集中的感官处理、环境感知和决策软件。这些技术的结合使得机器人具备了自主决策和自我适应的能力，使其在面临复杂和多变的环境时，能够更加灵活和智能地完成任务。

这项技术的突破不仅仅意味着机器人在工业、医疗、救援等领域的广泛应用，更意味着我们离真正的智能化、自适应的机器人时代又近了一步。这种机器人的出现，无疑为我们提供了一个全新的视角，让我们对机器人的未来充满了期待。论文链接：

作者宣称，他们的最新成果实现了模块化机器人的首次重新配置，以应对动态变化的环境，从而更加灵活地解决问题。这一重大突破为机器人技术开创了新纪元，使机器人具备了更强的适应性和应变能力。

为了实现这一目标，研究团队对环境和机器人的行为都进行了严格的约束和调整。他们精心设计了一种新型模块化机器人，该机器人可以根据不同的环境和任务需求，进行自主重组和配置，从而更加高效地完成任务。

在发布会上，宾夕法尼亚大学的Mark Yim博士与Kress-Gazit共同阐述了自重构机器人的历史沿革。他们表示，自上世纪90年代初以来，机器人技术已经取得了巨大的进步，特别是在理解环境方面。当前的研究重点已经转向让机器人理解“它们自己究竟能做什么”。换句话说，就是让机器人了解自己。这种自我认知的能力将使机器人更加智能、自主和灵活，为未来的机器人技术带来无限的可能性。

这项研究不仅展示了模块化机器人的巨大潜力，也标志着人工智能和机器人技术的新里程碑。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，未来的机器人将更加智能、自主和灵活，为人类带来更多的便利和创新。他们研发的这款用于实验的机器人名为SMORES-EP，由可自由组合的立方体模块构成，这些模块通过磁铁以多种方式紧密连接。MSRR机器人的各个模块原本在决策上是分散的，每个模块都对任务的规划和执行有着同等的贡献，并且它们还能分散成群体或组合成单个对象。

在这项最新的研究中，研究人员为机器人安装了一个网络摄像头，这个摄像头被安装在一个小桅杆上并与机器人的一个模块相连。这一创新使机器人拥有了可以观察周围环境的“眼睛”，并且配备了一个中央处理器，用于控制所有附加模块。

为了对机器人进行调试以便进行后续测试，研究团队构建了一个软件库，其中包含可能的操作，如驾驶或收集物体，以及机器人完成这些操作所需的形状变化。

接下来，团队为机器人设计了三个实验室挑战。第一个挑战是识别测试区域内散布的障碍物，并精准地移动彩色标记的物体。想象一下，这些机器人需要在充满挑战的环境中展现他们的灵活性和智能，识别、抓取并移动目标物体，展现他们的智能和效率。

这项研究不仅展示了机器人的强大功能，也预示了未来机器人技术的巨大潜力。我们期待着看到这些机器人在更多领域的应用，从工业生产到日常生活，他们将成为我们生活中不可或缺的一部分。在一个特别的测试中，机器人被要求穿越一个隧道，这是对其导航能力的严峻考验。而在另一项挑战中，它必须在高处的盒子上精准地贴上一枚邮票，展现其精细操作的能力。

为了简化测试流程，研究团队在机器人的软件库中预先定义了各种测试环境的分类。这样，机器人在面对任务时，只需从一系列预设的可能性（如隧道、楼梯等）中识别和分类遇到的物体和障碍物，而不是面对无限的可能。这样的设置大大提高了机器人在特定测试环境中的成功概率。

在测试过程中，机器人的规划软件通过摄像机获取环境信息，并依赖其软件库来决定在执行每个任务时应采用的配置。令人鼓舞的是，配备“眼睛”的机器人能够在多次尝试中完成每一项任务。虽然研究团队并未直接与其他版本的机器人进行对比，但他们详细记录了系统出现故障的节点。

深入分析显示，在测试期间发生的错误中，大约40%是硬件问题，如执行器故障。而感知方面的错误占到了所有失败的近四分之一，紧随其后的是人为错误。

在此前的研究中，该团队主要关注机器人如何通过移动物体和建造坡道来改变其环境。如今，从这些测试中我们可以看出，机器人技术在自动化和精确执行复杂任务方面的巨大进步，我们也期待着这一领域未来的更多突破。在布莱克斯堡弗吉尼亚理工大学的机器人专家Pinhas Ben-Tzvi看来，机器人技术的核心在于系统整合感知、高级规划和模块化硬件的能力。他解释道，基于高级任务规范，模块化机器人能够自主探索未知环境，根据需要重新配置，并操作物体完成指定任务。通过整合来自低级组件的传感器信息，如车轮在楼梯上检测到的台阶高度，未来的机器人系统将更加强大。

英国爱丁堡Heriot-Watt大学的Mauro Dragone则强调了在实际应用中，机器人所面临的开放式环境的复杂性。他认为，在搜救等环境中，机器人需要进行更复杂的计算。Dragone还指出，为了真正了解机器人系统的价值，应该将其置于具有挑战性的实际环境中进行测试，而不是在结构化和预先设计的环境中。

“机器人的未来发展令人充满期待。想象一下，一个能够感知环境、自主决策、重新配置并完成任务模块化机器人，这将为我们打开全新的工作和生活方式。” Ben-Tzvi充满期待地说道。

“我们不仅仅是制造出会移动的机器，我们正在创造能够解决实际问题的智能系统。” Dragone补充道。这个领域的进步不仅将改变我们的生活，还将推动人类科技的进步，开启全新的技术时代。