對於機器人來說，重力可能不是好事。雙足機器人的行走是一大難題，而且經常摔倒。雖然機器人摔倒後自己站起來也很驚豔，但如何讓機器人減少摔倒呢？杜克大學研發新演算法，讓機器人在失去平衡的一瞬間採取糾正措施——扶一下牆。研究人員稱，這是首個摔倒時會自己扶牆的機器人。
DARPA機器人挑戰賽有一個病毒傳播的影片，其中各種各樣的人形機器人搖搖晃晃、笨拙地摔倒。
還有這樣：
機器人挑戰賽可不是看誰摔得慘的比賽，所以很多國家的研究人員都在想辦法解決機器人防倒的問題。
扶牆：利用周圍的環境防止摔倒
世界各地的機器人專家都在努力解決這個問題，提出各種各樣的方案。杜克大學Kris Hauser的研究組希望在機器人失去平衡後新增一系列糾正措施，就像人類在被絆倒後會撐一下，他們希望機器人能夠利用周圍的環境。
“如果一個人被推向牆壁或欄杆，他們能夠利用牆壁或欄杆的表面，用手撐一下以保持直立。我們希望機器人也能這樣做。”杜克大學電子與計算機工程系副教授Kris Hauser說：“研究如何讓機器人動態地選擇手放置的位置，以防止摔倒，我想我們是研究這個領域的唯一一個團隊。”
透過扶著牆壁穩定自己，以減少摔落的傷害。
利用周圍的平面防止摔倒：
這樣：
還有這樣：
雖然這樣的決定和行動對於我們人類來說是第二天性，但把它們程式設計成機器人的反應卻很難。為了簡化過程並節省計算時間，Hauser對軟體進行程式設計，使其只關注機器人的髖關節和肩關節。
系統硬體框圖及控制流程
只要機器人在跌倒時沒有發生扭曲，穩定演算法（stabilization algorithm）就只考慮三個角度：腳到臀部、臀部到肩膀、肩膀到手。機器人必須識別可接近的附近的表面，然後快速計算出最佳的角度組合，才能穩住自己。
在矢狀面和額狀面採用倒立擺模型進行跌落檢測。紅色箭頭表示質量中心的速度。
本文使用的是三連桿模型，如圖所示。機器人被分成三個部分：腿，軀幹和手臂，每個部分都被建模為剛性連線。
在最終的解決方案裡，當機器人的手接觸到表面時，能將衝擊力降到最低，同時將手或腳滑動的可能性降到最低。該演算法進行最佳的猜測，然後用名為direct shooting的方法逐步最佳化。
實驗中的最優控制器的例子
在當前的狀態下，該機器人擁有的是輸入給它的環境資訊，因此無法自行導航。但在不久的將來，Hauser計劃將它升級為大型機器人，擁有能夠看到周圍環境的相機感測器。
“希望到今年年底之前，我們能夠對這個機器人進行實驗，讓它實際地在一個現場障礙賽道上工作。”Hauser說，“然後，我們將嘗試讓機器人動態地繪製出它周圍的地圖，並且推斷出如何在任意環境中保護自己免於摔倒。”
有電子基礎和硬體程式設計基礎的可以試試三軸陀螺儀，簡單的檢測機器人狀態，簡單的透過預設環境實現機器人防倒。
