為什么常見的人形機器人都站不直？
作者：邢伯陽
在科技日新月異的今天，人形機器人已經成為了我們生活中的一部分。從家庭服務機器人到工業機器人，再到娛樂領域的表演機器人，它們的身影無處不在。然而，你有沒有想過一個問題：為什么這些看似高度先進的人形機器人總是站不直呢？
首先，我們需要了解人形機器人的結構和運動方式。人形機器人通常由頭部、軀干、四肢和關節組成，它們通過電機和減速器來實現運動。在行走過程中，人形機器人需要通過關節的旋轉來調整身體姿態，以保持平衡。然而，這個過程并不是那么簡單。
那么，為什么人形機器人站不直呢？這主要有以下幾個原因：
1. 機械結構限制
機械結構是影響人形機器人無法站立直的關鍵因素之一。人形機器人的結構相對復雜，關節較多，這使得它們在運動過程中更容易產生摩擦和阻力。尤其是在關節處，由于摩擦的存在，機器人在行走時很難保持直立的姿態。此外，人形機器人的重量分布也是一個重要因素。如果重量集中在某一側，會導致機器人在行走過程中出現傾斜現象。
2. 運動控制的問題
從機器人控制的角度來講，膝蓋彎曲可以保證機器人姿態非奇異，從而增加機器人的可控性。奇異姿態就是諸如膝關節伸直、兩關節同軸等情況，這些情況下要么是關節的可達空間變小（膝蓋伸直導致腳踝只能以腿長為半徑的圓弧移動，而不能運動到圓弧以內的區域)，要么是損失了一個自由度導致受力情況比較極端（例如膝伸直后垂直腿方向受載性能極差，但沿腿方向受載能力倍增），總之都會讓系統控制上增加難以處理的刁鉆情況。類似于數學上除以O這種事情會經常發生，導致在數值計算中會增加很多額外的手段去預防計算過程中出現“除以O”情況。
彎膝蓋走路的好處是，機器人姿態控制更加可控。因為腿還有能伸直的余量，因此上身在適應地形起伏等帶來的擾動時，腿部有足夠的調整空間來施展控制。例如，在某一步擺動腿落地前，若機器人上身因為不可預料的晃動導致實際重心位置高于預期，則這一步落腿可以減小膝關節彎曲角度，使腿伸得更長來彌補這個重心浮動誤差。
通俗來講，彎著腿走路，如果身體晃了，我們可以把腿伸直一點從而把姿態調整回來。如果我們一直保持直腿走路，我們就沒有把腿伸得更直的這個選項了，也就少了一些可調整的空間。
人形機器人在行走過程中需要消耗大量的能量。人體步態節能的精妙之處在于，它是一種不完全穩定的節能運動。人走路像是不停地用棍子撐住身體往前擺，然后不斷地撤掉靠后的棍子。在走路的過程中大部分重量都用棍子的沿軸方向的支撐力給導入地面了，而關節的發力只用來驅動向前擺動以維持前進，和進行步態切換時的短暫制動防止傾倒。
人體步態的不完全穩定在于，人走路確實可能導致摔倒。因為直腿走路，步態中一定有一個瞬間是一條腿伸直，通過大小腿骨骼近似同軸達到連桿死點來支撐著身體，此時伸直的支撐腿膝關節幾乎沒有驅動力矩。此時假如身體受各種原因發生晃動時（例如突然變向或急停），若髖關節和踝關節的力量無法完全提供防傾倒力矩，身體姿態將趨于傾倒。而支撐腿沒有多大的運動空間(膝關節伸直導致髖關節只能繞腳踝在一個錐面上運動，沒法沿腿移動)，進而身體姿態會逐漸失穩引發摔倒(若其他肢體不采取措施的話)
直腿腳掌落地就像從身體伸出來一根棍子落地一樣，直腿傳遞給身體的力主要為沿腿軸方向的推力和髖踝關節的扭矩。傳力方向受限，因此每次落地的位置都得非常小心地計算，因為否則一次落腿就把會身體給撐得失去平衡。而彎著腿走路就可以通過彎曲膝關節來調節落地腿傳給身體的力的大小和方向。
這也是為什么人在剛開始試探著走易滑的冰面時，會下意識屈膝以保證身體平衡，而不是直愣愣地伸直腿踩上去，后者多半會直接滑倒或劈叉。
目前人形機器人在控制上可以取得比較大的姿態調整空間，進而對穩定上半身姿態、穩定步態有積極作用。但是，非仿人步態會使得機器人行走耗能大，使得在系統設計上對功率的預估偏大，進而導致更大的驅動關節，使機器人笨重起來。
3. 傳感器性能不足
為了實現精確的運動控制，人形機器人需要依賴各種傳感器來獲取環境信息。目前，市場上的人形機器人大多采用激光雷達、攝像頭、陀螺儀和加速度計等傳感器。然而，這些傳感器的性能有限，很難完全捕捉到環境中的變化。特別是在光線變化較大或者地面有雜物的情況下，傳感器可能會出現誤判，導致機器人無法準確判斷自己的位置和姿態，從而無法保持穩定的站立狀態。
4. 人工智能算法優化
隨著人工智能技術的發展，越來越多的研究者開始嘗試將深度學習、強化學習等方法應用于人形機器人領域。這些算法可以幫助機器人更好地理解和適應環境變化，從而實現更穩定、更自然的行走。
然而，將這些高級算法應用于實際問題仍然面臨很多挑戰，例如數據量不足、算法復雜度高等。因此，如何將這些算法與現有的運動控制方法相結合，提高人形機器人的穩定性和行走性能，仍然是一個亟待解決的問題。
總之，現階段人形機器人站不直的現象是由多種因素共同作用的結果。在未來的發展過程中，我們需要不斷優化機械結構、運動控制算法、傳感器性能等方面的問題，同時利用人工智能技術來提高機器人的穩定性和行走性能
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