編輯：陳萍
既能四輪奔跑，又能兩輪站立，這個機器人有點厲害。
你見過敢與特斯拉「飆車」的四輪機器人嗎？就像下面這樣，看起來速度還挺快：
下樓梯也「一往無前」：
除了四輪奔跑之外，它還可以兩輪站立，變身人形機器人，平衡能力棒極了：
這款機器人由蘇黎世聯(lián)邦理工學院的衍生公司 Swiss-Mile 開發(fā)，它的名字也隨了公司名，被命名為：Swiss-Mile 機器人。
其實，這款機器人是在 ANYmal 機器人的基礎上開發(fā)而來，ANYmal 是由蘇黎世聯(lián)邦理工學院開發(fā)的四足機器人，當時的 ANYmal 就像四足動物一樣只能四條腿走路。后來，研究者在ANYmal腿上增加了輪子，使其既能行走又能滑動，現(xiàn)在，ANYmal能夠雙腿站立了。
根據(jù) Swiss-Mile 官網(wǎng)介紹：Swiss-Mile 機器人速度高達 6.2 m/s（約 22.32 公里 / 小時或 13.87 英里 / 小時），能夠克服具有挑戰(zhàn)性的障礙并實現(xiàn)在室內和室外空間的導航，可攜帶工具、材料、貨物和傳感器，最大有效載荷為 50 公斤！
Swiss-Mile 機器人由 Marko Bjelonic 領導開發(fā)，他這樣總結 Swiss-Mile：汽車、四足、人形，最高時速 22 公里，能夠克服障礙，兩條腿站立！
Marko Bjelonic 因開發(fā)輪腿機器人 ANYmal 而廣受關注，這一項目是 Bjelonic 在蘇黎世聯(lián)邦理工學院機器人系統(tǒng)實驗室攻讀博士學位期間做的項目。Bjelonic 在讀博期間受到蘇黎世聯(lián)邦理工學院的 Marco Hutter、蘇黎世聯(lián)邦理工學院的 Stelian Coros 和 MIT 的 Sangbae Kim 指導。作為一名博士后，Bjelonic 將繼續(xù)他的夢想，即通過 Swiss-Mile 公司將輪腿式機器人帶入現(xiàn)實世界的應用中。
從官方視頻來看，Swiss-Mile 機器人用到了軌跡優(yōu)化技術：將高級任務轉化為動態(tài)可行的運動，這些運動存儲在機器人的運動庫中，來自該庫的單個運動進行組合并反饋至 MPC：
其實，對于有腿的機器人來說，輪式與腿式相比具有許多顯著優(yōu)勢。對于輪式機器人來說，鎖定機器人的輪子，機器人可以行走，像爬樓梯、下坡這種高難度的動作也能很好的適應；而解鎖輪子，機器人能夠更快、更有效地移動，比行走要快的多。因此，我們從 Swiss-Mile 官網(wǎng)可以看到，Swiss-Mile（輪腿式機器人）的效率比腿式系統(tǒng)高 83%！
未來，該公司希望將輪腿機器人商業(yè)化，以完成各種任務，包括地圖、檢查、救災和城市環(huán)境中的物流等。此外，與輪式送貨平臺和輕型送貨無人機相比，Swiss-Mile 機器人已經(jīng)可以有效地克服平坦地形，越過臺階和樓梯等障礙物，并在室內和室外空間承載重型有效載荷。
ANYmal 機器人
關于 Swiss-Mile 機器人，我們在官網(wǎng)上沒有查到更多的詳細信息，但它是在 ANYmal 機器人的基礎上演化而來?；蛟S通過 ANYmal 機器人的一些技術信息，我們可以推測 Swiss-Mile。
ANYmal 機器人由 ANYbotics 公司打造。ANYbotics 成立于 2016 年，是瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院的衍生公司，致力于開發(fā)工業(yè)應用的移動機器人技術。此前還登上了《Science Robotics》封面。
此前，ANYmal 是這樣的，沒有輪子，更不能雙腿站立，但能 hold 住各種地形，徒步過河不在話下。
ANYbotics 的研究者提出了一種穩(wěn)健的控制器，用于在充滿挑戰(zhàn)的地形上進行盲四足運動。該控制器僅使用聯(lián)合編碼器和慣性測量單元的本體感受（proprioceptive）度量，這是腿式機器人上最耐用最可靠的傳感器?？刂破鞯牟僮魅缦聢D所示：
該控制器被用于 ANYmal 四足機器人的兩代版本中。四足機器人在泥土、沙子、瓦礫、茂密的植被、雪地、水中和其他越野地形中安全地小跑。
此外，這項研究中提到的方法并沒有用到攝像頭、激光雷達或接觸式傳感器信息，只依賴本體感受傳感器信號（proprioceptive sensor signal）來提高控制策略在不同地形中的適應性和穩(wěn)健性。
在模型上，新方法沒有使用在機器人當前狀態(tài)的快照上運行的多層感知器（MLP），而是使用了序列模型，特別是感受狀態(tài)的時間卷積網(wǎng)絡（TCN）。
之后，研究者為 ANYmal 添加了四個輪子，他們提出了一種整體模型預測控制器，同時優(yōu)化車輪和軀干運動。該控制被應用到 ANYmal 輪腿機器人上。
添加了四個輪子的 ANYmal
研究者提出了一個在線軌跡優(yōu)化（TO）框架，通過將問題分解為單獨的輪子和基本軌跡優(yōu)化來打造一個能以模型預測控制（MPC 模）方式奔跑的輪式 - 腿式機器人。對于動態(tài)一致的運動，該輪式 TO 需要考慮輪子的滾動約束，而基礎 TO 則考慮機器人在運動期間的平衡，此處用到的是零力矩點思想（zero-moment point，ZMP）。一個分級的 WBC 通過計算所有關節(jié)的扭矩命令來跟蹤這些運動。該混合運動框架通過以下方式擴展了輪 - 腿機器人的能力。
該框架適用于各種各樣的步態(tài)，如靜態(tài)穩(wěn)定步態(tài)、動態(tài)穩(wěn)定步態(tài)以及 full-flight phase 步態(tài)等、
研究者以毫秒為單位切換機器人的兩種運動方式。由于這種切換頻率非?？?，機器人可以穩(wěn)健地對抗無法預知的干擾，使其在現(xiàn)實世界的部署成為可能。
圖 2：運動規(guī)劃和控制結構演示。運動計劃基于 ZMP 方法，該方法考慮了優(yōu)化的輪子軌跡和機器人的狀態(tài)。分級 WBC 優(yōu)化了整體加速和接觸力，追蹤操作空間推理。最后扭矩數(shù)據(jù)被傳送到機器人處。由于采用分層結構，輪子 TO、基礎 TO 和 WBC 可以實現(xiàn)并行。
圖 3：車輪基本軌跡的草圖。
英文原文：https://spectrum.ieee.org/delivery-robot-anymal
文中動圖截取自：https://www.youtube.com/watch?v=RJyhZUqj3hM
基于Python，利用 NVIDIA TAO Toolkit 和 Deepstream 快速搭建車輛信息識別系統(tǒng)
NVIDIA TAO Toolkit是一個AI工具包，它提供了AI/DL框架的現(xiàn)成接口，能夠更快地構建模型，而不需要編碼。
DeepStream是一個用于構建人工智能應用的流媒體分析工具包。它采用流式數(shù)據(jù)作為輸入，并使用人工智能和計算機視覺理解環(huán)境，將像素轉換為數(shù)據(jù)。
DeepStream SDK可用于構建視覺應用解決方案，用于智能城市中的交通和行人理解、醫(yī)院中的健康和安全監(jiān)控、零售中的自助檢驗和分析、制造廠中的組件缺陷檢測等
12月14日19:30-21:00，本次分享摘要如下：
介紹 TAO Toolkit 的最新特性；
介紹 NVIDIA Deepstream 的最新特性；
利用 TAO Toolkit 豐富的預訓練模型庫，快速訓練模型；
直接利用 TAO Toolkit 的預訓練模型和 Deepstream 部署應用；
