什么是自适应机器人

机器人是一种复杂的系统，由传感器、致动器和计算单元构成，能够感知周边环境并根据应用需求做出连贯的响应。机器人技术体现了系统集成的精髓，无论是从软件角度还是硬件角度来看都是如此。过去的研究显示，在机器人的研发过程中，高达70%的资源被用于集成工作，而非最终应用本身的开发。直到近期，随着工业机器人的普及化，机器人公司才开始在硬件基础上加强软件开发。尽管如此，机器人仍然是非常专业的系统，旨在以高可靠性和高精度完成一系列任务。机器人内部硬件和软件能力之间的平衡至关重要。

大多数机器人通过内部网络进行信息交换，并满足严格的时间要求。从这个角度来看，机器人可以被视为时间敏感型网络的一部分。

自适应机器人是那些能够成功应对新环境和新挑战的机器人的代表。要成为真正的自适应机器人，必须具备以下三大基本特征中的至少一个：自适应行为、自适应机电一体化、自适应计算。拥有全部三大基本特征的机器人，可以被视为全自适应机器人。

机器人是一种高度专业化的系统，能够以高可靠性和高精度执行一系列任务。选择合适的计算平台对于机器人系统来说至关重要。这个计算平台不仅要能够简化系统集成、满足功耗需求，还要能够适应不断变化的机器人应用需求。它应该为软件开发人员提供强大的工具，以充分利用硬件资源并优化系统集成，从而创造出更加智能、高效、可靠的机器人解决方案，满足不断变化的市场需求。自适应机电一体化（AdapTIve mechatronics）是一个拥有数十年历史的概念。这个概念由Gosselin从机械的角度深入探讨，他将自适应系统定义为能够成功应对新状况的系统。他更进一步将自适应机器人机械系统描述为通过高度依赖机械属性，能够适应外部新状况的系统。Gosselin展示了一些仅依赖机械构造的自适应机器人系统的雏形，如自适应机器人手。

Ivanov也从纯机械角度研究自适应机器人，他建议这类机器人应考虑使用自适应电力驱动装置，根据载荷调整输出。他将这种自适应行为称为自调节（self-regulaTIon），并认为这种装置能在机器人应用中实现高效能。通过引入传感器输入控制机制，这项研究被延伸到了机电一体化领域，从而催生了利用传感器反馈实现自适应机器人控制的研究，例如视觉反馈或力传感器反馈等。

机器人的自适应行为并非新鲜概念。这个概念可以追溯到上世纪80年代中期Brooks提出的基于行为的机器人方法和他的包容式架构（subsumpTIon architecture）。到了上世纪90年代，研究者们致力于赋予机器人灵活应变能力和自我组织能力，从而提高其自主性。他们通常通过某种控制机制来实现这一点，该机制使用人工神经网络与机器人的传感器和致动器相连。Ziemke对此进行了总结，并提出了自适应神经机器人的概念。

这个概念首次创造性地使用了“自适应机器人”一词，用于指代使用人工神经系统和自适应技术控制的自主主体。在《RoboTIc Fabrication in Architecture, Art and Design 2018》的机器人专辑中，作者引用了“自适应机器人”这一说法，指的是通过添加感知和处理实现完全的自适应行为。这与Ivanov提出的主要从机械构造角度定义的“自适应机器人”概念有所不同。根据原文，“自适应机器人”指的是能够通过加装传感器适应不断变化的环境条件和材料特性，同时保持一定预测性的机器人。与此Mayoral-Vilches等人提出了自主适配机器人的概念。这个概念利用硬件模块化和人工智能（与上世纪90年代的自适应神经机器人趋势相结合），旨在减少构建这种机器人所需的工作量和时间。

这些研究和概念展示了机电一体化和自适应技术在机器人领域的重要性和潜力。随着技术的不断进步，我们期待看到更多创新和突破性的应用出现在这一领域。自适应计算，作为自适应机器人的第三大基本特征，赋予了机器人一种强大的能力。这种能力使得机器人在运行过程中，能够适配其计算系统的一个或多个属性，如确定性、功耗或吞吐量。这一理念的诞生，可以追溯到1984年，由赛灵思联合创始人之一Freeman首次提出的FPGA技术。

FPGA，作为一种理想的技术实现自适应计算，兼具通用性和强大功能的又展现出高效率与低成本的优势。其特殊之处在于，除了能够实现其他处理架构外，还能实现并行处理，因此可以应对机器人内部的几乎任何任务。定制化的特性，使得FPGA能够根据每一种机器人应用的需求，专门调整数据路径宽度和寄存器长度。

在机器人领域，自适应计算的运用示例多样。例如，为加速机器人的运动规划而设计的计算流水线、实现分布式同步的通信策略，以及时间敏感型弹性通信等。这些应用都充分展示了自适应计算如何帮助机器人更好地适应各种环境和任务需求。这种强大的自适应能力，无疑将推动机器人在未来发挥更大的作用，为我们的生活带来更多便利。