今天小編分享的軍事經驗：下山路上竟然還能翻跟頭？國產機器狗啥時候這麼猛了？，歡迎閲讀。
▲戰術棉服就是帥！
硬核三防，御寒王炸之選！
不知你看這幾天網上瘋傳的這段機器狗的視頻沒？
視頻中，這只腳踏四輪的機器狗能在坑坑窪窪的山路上奔跑，迅速衝上 50 度的坎坷斜坡，輕易翻過 80 公分的石頭，下坡時直接成直立姿态，甚至還能原地起跳翻個跟頭。
就這水平，别説穩如老狗，簡直就是人類健将水平！強得令人發指！
所謂機器狗其實就是四足機器人，最早的四足機器人是 1968 年由美國 GE 公司設計的 Walking Truck，主要是用來給在崎岖地形下幫助步兵背東西。
這個 Walking Truck 有四條相同的機械腿，機械腿有三個自由度，能實現足端兩個方向的轉動和一個方向的移動，它的整體運動是通過人控制換向閥來操縱四肢實現的，各關節動力由液壓伺服系統提供。
要説現在的四足機器人，那必然繞不開波士頓動力。其創始人馬克 · 雷伯特早在 1986 年就開發出了第一台能夠奔跑和行走的動态穩定四足機器人。
雷伯特最具開創性的是，在此之前，四足機器人多為靜态穩定系統，大家都是先研究機器人的靜态穩定，再切入動态系統，可雷伯特卻反其道而行之，先解決機器人單腿的動态穩定問題，再逐步應用到多條腿的機器上。
2005 年，波士頓動力的 Big Dog 面世，在宣傳視頻中，Big Dog 在裝載着重物的情況下，人從其側面的怎麼踹都不會倒。
它之所以具備如此強大的能力，主要是因為參考了四足哺乳動物設計，單腿運動靠三個轉動副和一個移動副來完成，整體結構擁有 12 或 16 個主動自由度，以内燃機為動力源驅動液壓系統來完成。
在運動過程中，Big Dog 通過安裝在關節和足底等區網域的傳感器檢測肢體狀态信息，借助陀螺儀和慣性傳感器監測軀體的平衡穩定信息，再通過激光雷達和立體視覺傳感器，自主感知周邊環境信息，進而在虛拟環境中構建地形模型，借助電腦進行路徑規劃。
盡管 Big Dog 的穩定性十分強，能在復雜地形中行走，還能空翻，但由于運行噪音過大、體積過大等問題，最終沒有被美國軍方投入使用。
随後幾年，波士頓動力公司在 Big Dog 基礎上又研制了 LS3 、LittleDog、AlphaDog、Cheetah Robot、RHex Rough、WildCat 等，其中 Cheetah 是世界上速度最快的機器人的記錄，它的速度每小時超過 48 公裏。
相比雙足機器人，四足機器人的确具備較高的有效載荷與極強的平衡能力，也更利于控制、設計和維護，但它背後繁雜的技術要求和高昂制作成本，一度讓它很難商業化落地。
在機器人布局近 30 年的波士頓動力，2019 年宣布 Spot 四足機器人開始商業化，售價約 53 萬人民币，原計劃在 2020 年出貨 1000 台，可直到 10 月底也才收到 260 份訂單。
▲ Spot 四足機器人
所以在相當一段時間裏，四足機器人都是叫好不叫座，直到來自 MIT 的 Patrick Wensing 和 Benjamin Katz 分别開源了兩套方案之後，才有越來越多的企業入局。
之所以這麼艱難，最主要是因為四足機器人面臨着效率低下和穩定性弱兩大難題。
要知道，機器人要想實現精準高效的控制，必須要有極強的環境感知，打個比方來説，四足機器人要是想下山，必須知道路面和自己的相對位置，在什麼地形，每一腳踩在什麼地方，用了多大的力。
只有獲得了這些感知信息，才能在此基礎上自主規劃路線，調整姿态，這整個過程是實時動态的，而非預先設定的運動控制。
而且就機器人本身而言，有了環境感知信息，才能通過關節產生作用力，實現控制運動，這就是運動的環境反饋，這其中不但要感知位置關系，還有接觸式感知，本來這兩者融合起來就很難。
機器人跟環境互動需求越大，根據實時感知環境來重新規劃動作就越難，本身的控制和穩定性問題會更難，所以四足機器人在通過非結構化地面時，一般速度不高，而且缺乏穩定性，容易 " 趴窩 "。
當前，四足機器人的控制主要有兩種方法，一種是基于模型的控制，用解析模型做推演、設計控制；另一種是基于學習的控制，用仿真器來預測控制的效果，更側重于強化學習，需要機器人反復迭代、試錯來改進其控制器。
比如説，一個四足機器人要從 A 點走到 B 點，可以用一個固定的模型來解決，但如果中間遇到臨時出現的車輛、人員等復雜障礙場景，機器人就需要自己辨别障礙物是什麼、怎麼避開、怎麼實現控制等，就需要學習。
也就是説，復雜場景的感知互動只能依靠學習來完成，需要不停地投喂數據，而這正是中國的優勢。
我國對四足機器人展開系統研究開始于上世紀 80 年代，盡管基礎較弱、起步較晚，但得到了國家的極大重視，其研究被列入了國家 "863" 計劃。
國内最早進行四足機器人研究的是以上海交通大學馬培荪教授為主的研究人員，他們在 1991 年研發了一款關節式哺乳動物型四足機器人，名為 JTUMM — III。
其四條腿共有 12 個自由度，采用直流伺服電機進行驅動，利用它的足端壓力傳感器，通過位置和力的混合控制，能夠實現低速動态行走。
不過，此時的四足機器人更多處于實驗室階段，直到 2015 年前後，AlphaGo 與李世石 " 人機大戰 " 把 AI 推上風口，智能機器人才受到市場的關注。
與此同時，我國國務院在 2015 年印發了《中國制造 2025》，其中明确提出将 " 高級數控機床和機器人 " 作為大力推動的重點領網域之一，四足機器人開始如同雨後春筍般往外冒。
2016 年 9 月，陸軍裝備部開展了 " 跨越險阻 2016" 地面無人平台挑戰賽，北方車輛研究所的 " 奔跑号 " 四足仿生機器人，就以平均 6 公裏的時速，先後通過下坡、上坡、草地、泥地和鵝卵石河道，獲得了 " 山地仿生輸送組 " 比賽決賽總冠軍。
後來，到 2020 年底時，四足機器人已經頻繁出現在了很多企業、警務、公安等宣傳片中，宇樹科技的一群名為 " 牛犇犇 " 的四足機器人甚至上了 2021 年央視春晚。
2021 年 2 月，騰訊推出四足機器人 "Max"，不但能瞬間站立，站着搶紅包、作揖，還能快速切換成最高時速 25 公裏的輪滑模式。
當年 4 月，蔚藍科技的 AlphaDog C200" 暴走 " 機器狗火出圈，行走速度最快達 4.15 米 / 秒，打破世界紀錄。
2023 年，逐際動力的 W1 四輪足機器人展示了超凡的運動能力，不但上下樓梯穩步如飛，過單邊橋、上馬路牙子、磕磕絆絆的草地石板和碎石路也都是小菜一碟。
今年 5 月，宇樹科技的 B1、Go2 等多款國產四足機器人亮相中柬 " 金龍 -2024" 聯演現場，再聯系上本次珠海航展中出現的 " 機器狼 " 等新產品，可以看出，成建制裝備的作戰四足機器人已經成為了我軍作戰的得力助手。
這次出現的四輪足機器人是雲深處公司的產品，主要當工業機器人，普通四足機器人無論到什麼地形都只能一腳一腳地蹬，非常耗電，續航上不去，負載就受限，腳上安四個輪子之後，移動效率就可以大大提升了。
當然了，随之而來的挑戰卻成倍增加了，比如説把輪子融合在四足機器人的整體裏，進行全身控制，很多動作必須得全身、輪子、腿、姿态一起合作完成，所以控制算法就很復雜。
還有基于地形的實時感知能力必須特别強，它必須要非常精細地規劃出每一步要踩到哪裏，怎麼踩下去，使用多少力，這個精度至少為厘米級，另外，還要根據感知反饋實時控制輪子轉速。
但如你所見，即便這麼難，咱們還是給造出來了，最關鍵的是，中國四足機器人講究一個便宜又大碗，性能先進不説，售價還便宜，差不多性能的民用四足機器人，波士頓動力要 6 萬美元，中國的只要不到 3000 美元。
你説這麼香的機器人誰看了不迷糊？至于這些機械 " 中華田園犬 " 能否復制大疆無人機的軌迹，咱們還是拭目以待吧！
