这次，它学会了先试一试
再决定怎么迈下一步
如果有人统计一下人们对双足机器人的第一印象是什么，“容易摔倒”绝对会名列前三。
但是，新一代的双足机器人绝对会让你大吃一惊。如今，它们不但可以平衡的行走，甚至还可以越野了。
通过一种新的控制算法，美国佛罗里达州人机认知研究所（Florida Institute for Human and Machine Cognition, IHMC）的机器人实验室实现了拟人的平衡能力。
该算法的测试使用了波士顿动力公司（Boston Dynamics）的Atlas机器人，在算法的控制下，Atlas现在可以平稳的走过一段崎岖不平的水泥砖路。从动图中我们可以看到，Atlas的行为和人类基本无差：首先把脚轻轻地踩上去，判断地面的承受能力，接着通过调整身体和手臂来实现平衡。
在解释此项技术的论文中，研究人员表示“机器人通过对足中心施展压力来探索接触面，根据探索阶段中足的旋转勾画出可以受力的平衡点”。通过探索和计算，机器人可以决定如何“踩下去”。它还会通过上身的运动，比如挥胳膊，来保持或找回平衡。在测试中，它可以走过崎岖不平的水泥砖路。
当机器人走过崎岖度较小的碎石地面时，通常依靠脚踝的转动适应地面斜度而保持平衡；然而，当地面崎岖度比较尖锐时，依靠脚踝转动适应地面极易达到踝关节转动极限，从而导致机器损坏。
机器人走过尖锐的线接触或点接触地面示意图：首先保持足部接近水平方向而非严格适应地面斜度，然后逐步转动脚踝变换有效接触面法线方向防止足部滑落。
新的控制算法中，研究者控制机器人脚部接近水平方向而非严格与地面斜度一致，为了保持平衡，利用位置控制保持脚部方向平行于接触线，并利用垂直于接触线的转矩来变换接触线上的压力中心（CoP）。通过转动脚踝，随之变换有效的接触面法线方向从而防止足部滑落。
预估地形落脚点及最佳压力中心（CoP）
预估当前地形对于机器人平衡和行走时如何放置压力中心（center of pressure，CoP）十分重要。当地形状况未知时，机器人每走一步都需要预估下一步的落脚点。
首先假设整个足部接触地面，然后机器人开始在落脚点区域计算其足部的局部压力中心，如果预期压力中心（Desired CoP）位于足部受地面支撑的区域，那么精确的压力中心将十分接近该预期压力中心；然而，当预期压力中心位于足部未受地面支撑的区域，则需要旋转足部脚踝改进对地形的预估，也即是除去这部分不能支撑重量的落脚点部分。研究者通过测量脚踝转动速度，或者基于脚步及地面几何形状来探测脚部的转动运动。
仿真图：Atlas机器人走过随机方向的线性踏脚石（上图），以及点状落脚点（下图），每走一步都会预估新的落脚点，控制算法相应的调整机器人步伐。
Atlas机器人从左向右行走（俯视图）的地面参考点实际数据：黑色多边形指线拟合的落脚点区域，红点指预期的瞬时捕捉点（Desired ICP），蓝点指实际瞬时捕捉点（ICP），绿点指的是机器人的质心矩轴(CMP)。
研究人员表示，他们的成功“将会使双足机器人在真实世界里更有实用价值”。当然，和人类一样，机器人的判断也可能是错误的。但是研究人员已经开始研究如何确保机器人可以安全的摔倒，像人类一样，不会轻易地因为摔一跤而摔傻了（摔坏电路板）。
IHMC论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.08089v1.pdf
以下是Atlas测试视频：
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