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從(cong) 機器人技術研究之初，人們(men) 就追求創造出深入人類社會(hui) 的智能機器，而仿生機器人在很多方麵都接近或超越了人類的能力，它們(men) 可以更有效地執行危險、精密或高強度的任務，可對社會(hui) 生產(chan) 產(chan) 生重大影響。因此，針對仿生機器人的研究也與(yu) 日俱增。
近年來，眾(zhong) 多高校運用淩雲(yun) 光·元客視界智能體(ti) 位姿追蹤係統進行仿生機器人驗證實驗，搭建仿生機器人落地前的最後一個(ge) 研究基地，為(wei) 仿生機器人領域取得了許多重大進展。
北理工仿生機器鼠SQuRo
智能體(ti) 位姿追蹤係統
北京理工大學教授及其帶領的仿生機器人團隊以四足動物為(wei) 仿生對象，設計研發了一款四足機器人——機器大鼠SQuRo。
/ 仿生大鼠SQuRo
在研發過程中，團隊運用淩雲(yun) 光·元客視界智能體(ti) 追蹤解決(jue) 方案對機器鼠的俯仰角、彎曲角、彎曲距離等動作姿態數據進行分析，以量化指標評估機器鼠性能。
運動姿態與(yu) 性能分析
淩雲(yun) 光·元客視界方案工程師搭建了2mx2m的動作捕捉空間，對機器鼠的頭部、背部、腿部、尾部等重要測試部位進行追蹤。
由於(yu) 機器鼠尺寸細小且自重很輕，淩雲(yun) 光·元客視界提供了定製的3mm標記點，針對細小的結構精準獲取機器鼠的運動姿態信息。
仿生機器鼠-真實大鼠
為(wei) 了獲取真實的動物行為(wei) 反饋和決(jue) 策製定過程，團隊將機器鼠放入真實大鼠社會(hui) ，並利用模仿學習(xi) (IL)的運動生成策略進行實驗：
將兩(liang) 隻大鼠放置於(yu) 動作捕捉空間內(nei) ，大鼠關(guan) 節關(guan) 鍵節點粘貼小型標記點，利用動作捕捉係統，分兩(liang) 組各采集20萬(wan) 幀大鼠交互數據作為(wei) 訓練集和驗證集，用於(yu) 在交互仿真係統中評估算法。
中科大象鼻軟體(ti) 機器人開發
智能體(ti) 位姿追蹤係統
由於(yu) 日常任務的複雜性和不確定性，傳(chuan) 統的剛性機器人需要添加複雜的感知、規劃和控製係統。
中國科學技術大學計算機科學與(yu) 技術學院科研團隊受象鼻啟發，利用軟體(ti) 機器人手臂本體(ti) 柔順性，運用淩雲(yun) 光·元客視界智能體(ti) 追蹤解決(jue) 方案，開發了采用蜂巢氣動網狀結構（HPN）的機械臂，為(wei) 機器人走進日常應用帶來新的可能。
/ 軟體(ti) 機械臂完成日常任務
機械臂結構性能分析
為(wei) 了實現高效、迅速響應的運動控製，研究人員提出一種分層控製係統，包括底層運動控製器、上層行為(wei) 控製器以及頂層行為(wei) 規劃器，並設計了驗證實驗：
/ 分層控製係統驗證實驗架構
由於(yu) 場地大小受限，標準鏡頭無法實現目標區域全域覆蓋，實驗采用廣角鏡頭方案。研究人員利用光學動捕係統獲取機械臂末端與(yu) 把手的相對位姿，引導機械臂末端夾爪到達該區域抓住把手，執行相應任務。
通過實驗結果可以看出，即使沒有力傳(chuan) 感器和準確的環境模型，這個(ge) 采用分層控製係統的軟體(ti) 機械臂結構也可以完成開門、拉抽屜等日常生活環境中不同難度的交互任務。
哈工大水黽機器人研究
智能體(ti) 位姿追蹤係統
元客視界為(wei) 哈爾濱工業(ye) 大學實驗室水池場地空間搭建了12台Swift30運動捕捉相機，可精確穩定地捕捉水麵上仿生機器人關(guan) 節運動信息。
由於(yu) 機器人關(guan) 節連杆較細，因此采用5mm標記點。調整腿部長度、角度等參數後，利用動捕係統采集機器人跳躍高度、距離和著陸角度數據。
感謝收看本期分享。目前已有百餘(yu) 所高校與(yu) 科研機構與(yu) 淩雲(yun) 光·元客視界達成合作，我們(men) 將持續與(yu) 您分享更多智能體(ti) 應用方向的案例集錦，以期為(wei) 您的科研帶來新的靈感和方向。
